Une équipe de recherche multidisciplinaire du National Institute of Standards and Technology (NIST) a développé un moyen d'augmenter la sensibilité du test primaire utilisé pour détecter le virus SARS-CoV-2, qui cause le COVID-19. L'application de leurs résultats à des équipements de test informatisés pourrait améliorer notre capacité à identifier les personnes infectées mais ne présentant pas de symptômes.

Les résultats de l'équipe, publié dans la revue scientifique Chimie analytique et bioanalytique , décrivent une technique mathématique permettant de percevoir des signaux relativement faibles dans les données des tests de diagnostic qui indiquent la présence du virus. Ces signaux peuvent échapper à la détection lorsque le nombre de particules virales trouvées dans l'échantillon de test d'écouvillonnage nasal d'un patient est faible. La méthode de l'équipe permet à un signal modeste de se démarquer plus clairement.

"L'application de notre technique pourrait rendre le test sur écouvillon jusqu'à 10 fois plus sensible, " a déclaré Paul Patrone, un physicien du NIST et un co-auteur de l'article de l'équipe. "Cela pourrait potentiellement repérer plus de personnes porteuses du virus mais dont le nombre de virus est trop faible pour que le test actuel donne un résultat positif."

Les résultats des chercheurs prouvent que les données d'un test positif, lorsqu'il est exprimé sous forme graphique, prend une forme reconnaissable qui est toujours la même. Tout comme une empreinte digitale identifie une personne, la forme est unique à ce type de test. Seule la position de la forme, et surtout, sa taille, diffèrent lorsqu'ils sont représentés graphiquement, variant avec la quantité de particules virales présentes dans l'échantillon.

Alors qu'on savait auparavant que la position de la forme pouvait varier, l'équipe a appris que sa taille peut également varier. Reprogrammation des équipements de test pour reconnaître cette forme, quelle que soit la taille ou l'emplacement, est la clé pour améliorer la sensibilité du test.

Le test sur écouvillon utilise une technique de laboratoire appelée réaction en chaîne de la polymérase quantitative, ou qPCR, pour détecter le matériel génétique porté par le virus SARS-CoV-2. La technique qPCR prend tous les brins d'ARN viral qui existent dans l'échantillon d'écouvillonnage d'un patient, puis les multiplie en une quantité beaucoup plus grande de matériel génétique. Chaque fois qu'un nouveau fragment de ce matériau est fabriqué, la réaction libère un marqueur fluorescent qui brille lorsqu'il est exposé à la lumière. C'est cette fluorescence qui indique la présence du virus.

Bien que la méthode de test fonctionne généralement bien dans la pratique, il peut manquer de sensibilité aux faibles nombres de particules virales. Le test part du matériel génétique présent et le double, puis le double à nouveau, jusqu'à 40 fois plus, afin que les marqueurs fluorescents génèrent suffisamment de lumière pour déclencher un détecteur. Doubler, comme le sait toute personne familière avec les intérêts composés, est un amplificateur puissant, croissant lentement au début, puis atteignant des nombres élevés. Les doublages produisent un graphique qui est initialement plat autre que les bosses du bruit de fond systémique, et finalement un pic révélateur s'en élève.

Cependant, lorsque la numération virale initiale est faible, il peut y avoir des faux départs dans les premiers cycles. Dans ces cas, même 40 doublements peuvent ne pas créer un pic suffisamment haut - ou une fluorescence suffisamment brillante - pour dépasser le seuil de détection. Ce problème peut causer des problèmes tels que des tests non concluants ou des « faux négatifs, " c'est-à-dire qu'une personne est porteuse du virus mais que le test ne le révèle pas.

Des études préliminaires indiquent que le taux de faux négatifs peut atteindre 30% dans les tests qPCR pour COVID-19, y compris une étude dans laquelle les tomodensitogrammes thoraciques ont indiqué des cas positifs alors que les tests sur écouvillon ne l'avaient pas fait. Une autre étude montre que les états asymptomatiques et précoces de la maladie sont associés à jusqu'à 60 fois moins de particules virales dans les échantillons de patients. UNE JAMA Une étude publiée en août soutient l'idée que les porteurs asymptomatiques peuvent propager le virus.

Les chercheurs du NIST ont découvert que la forme d'un graphique de test positif - un plat, début bruyant suivi d'un pic - se trouve même dans les données qui ne déclenchent actuellement pas un résultat de test positif. Leur article offre une preuve formelle que les formes sont mathématiquement « similaires, " s'apparentant à des triangles qui ont les mêmes angles et proportions bien qu'ils soient plus grands ou plus petits les uns que les autres. Ils appliquent cette preuve théorique dans une routine qu'un ordinateur peut utiliser pour reconnaître la forme de référence dans les données.

« Nous ne sommes plus contraints de passer un seuil de détection élevé, " a déclaré Patrone. " Les pointes n'ont pas besoin d'être grosses. Ils doivent avoir la bonne forme."

L'intégration de leurs résultats dans les tests aiderait immédiatement la réponse à la pandémie, Patron a dit, car cela aiderait à déterminer plus précisément le nombre de cas asymptomatiques et présymptomatiques.

« En substance, réduire les faux négatifs devrait aider les médecins et les scientifiques à mieux gérer la propagation réelle du virus, " a-t-il dit. " Il y a de fortes chances que nous manquions des cas asymptomatiques avec les tests. La réduction que nous projetons du nombre d'ARN viral détectés pourrait entraîner un nombre important de cas asymptomatiques. »

Le nouveau test serait également peu susceptible de générer des faux positifs car il vérifierait que la courbe est cohérente avec une forme de référence, pas simplement qu'il a franchi un seuil de détection.

"Dans les protocoles de test standard, il est possible d'obtenir des faux positifs, par exemple, si les effets de fond atteignent le seuil de détection et que personne ne vérifie manuellement le résultat, " Patrone a déclaré. "La probabilité que cela se produise dans notre analyse est très faible car les calculs excluent automatiquement de tels signaux."

Les agents d'intervention en cas de pandémie n'auraient rien à faire différemment lors de la collecte d'échantillons. Parce que l'approche de l'équipe utilise un algorithme mathématique appliqué après la collecte de données, les programmeurs pourraient l'appliquer en mettant à jour le logiciel de l'équipement de laboratoire avec quelques lignes de code informatique.

"Notre travail est une solution potentiellement facile car c'est une avancée dans l'analyse des données, " a déclaré Patrone. " Il peut facilement être incorporé dans le protocole de n'importe quel laboratoire ou instrument de test, cela pourrait donc avoir un impact immédiat sur la trajectoire de la crise sanitaire."