Schéma fonctionnel de la plate-forme de traitement proposée pour la classification (positive ou négative) d'échantillons de fluides avec des particules lentivirales et la quantification de leur charge virale. Des échantillons de fluides sont déposés sur une plaque de support et imagés (sous forme de gouttelettes liquides et de résidus secs) dans les domaines visible et proche infrarouge à l'aide d'une caméra hyperspectrale. Des spectres optiques de réflectance diffuse sont obtenus et traités à partir de pixels individuels et moyennés. Les franges spectrales (longueur d'onde) d'intérêt sont déterminées pour le calcul de 29 descripteurs morphologiques des caractéristiques des spectres individuels (F1-F28) et du rapport de surface (AR) par rapport au spectre de l'arrière-plan. Deux classificateurs indépendants sont construits et évalués - en utilisant les mêmes groupes d'échantillons d'apprentissage et de test - aux niveaux du pixel et de l'échantillon (gouttelettes) :une analyse discriminante des moindres carrés partiels (PLS-DA) des spectres individuels et moyennés par gouttelettes et une alimentation artificielle réseau de neurones avant (FFNN) construit sur les valeurs des descripteurs de caractéristiques de spectres individuels. Crédit :DOI :10.1038/s41598-021-95756-3
Des chercheurs de l'Universidad de Sevilla (Université de Séville) ont développé et breveté un prototype pour détecter à distance les virus (dont le SARS-CoV-2) synthétique déposés sur des surfaces, l'analyse d'images prises à plusieurs longueurs d'onde - l'imagerie dite hyperspectrale - une technique couramment utilisée en astrophysique. Des astronomes de Calar Alto et de l'IAA-CSIC ont participé à la réduction et à l'analyse des spectres. La recherche est en cours sur des échantillons humains de coronavirus.
Un groupe de chercheurs basés en Espagne et, particulièrement, en Andalousie, a conçu une nouvelle technique optique leur permettant de détecter la présence de virus dans des gouttes de fluides ou dans des résidus secs étalés sur une surface. Le travail est dirigé par le professeur Emilio Gómez-González, professeur titulaire de physique appliquée à l'École d'ingénieurs ETS de l'Université de Séville. La recherche, parrainé par l'Institut de la Santé "Carlos III, " a abouti à une technique brevetée capable d'analyser simultanément de nombreux échantillons, sans avoir besoin de les toucher ni d'utiliser des réactifs.
La nouvelle technique est basée sur l'empilement d'images hyperspectrales, C'est, images prises à plusieurs longueurs d'onde dans les gammes visible et proche infrarouge. En plus de les traiter grâce à des algorithmes statistiques avancés et à l'intelligence artificielle. Il a été appliqué pour détecter deux types de virus synthétiques, généralement pris comme modèles pour le SARS-CoV-2 (lentivirus et coronavirus synthétiques), dans deux fluides (solution saline et salive artificielle). Les résultats de ces travaux sont publiés aujourd'hui dans Rapports scientifiques . Les chercheurs continuent de travailler activement sur l'analyse d'échantillons humains de SARS-CoV-2.
La méthode est basée sur l'imagerie hyperspectrale, récemment utilisé pour détecter les agents pathogènes, principalement des bactéries et des champignons, dans l'industrie agricole et la biologie. Néanmoins, le présent travail va plus loin, développer et étendre cette technologie au secteur de la santé, afin de détecter les virus grâce à un traitement innovant et complexe. Pour résumer, le système enregistre des images des échantillons disposés dans une matrice et détermine les positions dans lesquelles le virus est détecté ainsi que sa concentration.
