Un outil biosourcé détecte rapidement les variants inquiétants du coronavirus

Des chercheurs de Cornell ont développé un dispositif bioélectrique capable de détecter et de classer de nouvelles variantes du coronavirus, et potentiellement d’autres virus, tels que la rougeole et la grippe, afin d’identifier celles qui sont les plus nocives.

L’outil de détection utilise une membrane cellulaire, appelée biomembrane, sur une puce électronique qui recrée l’environnement cellulaire et les étapes biologiques de l’infection. Cela permet aux chercheurs de caractériser rapidement les variants préoccupants et d’analyser les mécanismes qui favorisent la propagation de la maladie, sans se laisser submerger par la complexité des systèmes vivants.

L’article de l’équipe, « Recréer les étapes biologiques de l’infection virale sur une plate-forme bioélectronique sans cellule pour profiler les variantes virales préoccupantes », a été publié le 3 juillet dans Nature CommunicationsLes co-auteurs principaux sont les chercheurs postdoctoraux Zhongmou Chao et Ekaterina Selivanovitch.

« Dans les médias, nous voyons ces variants préoccupants émerger périodiquement, comme le delta, l’omicron, etc., et cela effraie un peu tout le monde. La première pensée est : “Mon vaccin couvre-t-il ce nouveau variant ? Dans quelle mesure dois-je m’inquiéter ?” », a déclaré Susan Daniel, professeure Fred H. Rhodes à la Robert Frederick Smith School of Chemical and Biomolecular Engineering de Cornell Engineering, et auteure principale de l’étude. « Il faut un peu de temps pour déterminer si un variant est une véritable source d’inquiétude ou s’il va simplement disparaître. »

Le groupe de Daniel a développé cette plateforme avec une équipe de l’Université de Cambridge dirigée par la professeure Róisín Owens. Daniel et Owens ont collaboré pour la première fois il y a près de dix ans sur un projet visant à placer des patchs de biomembrane sur des appareils électroniques afin de réaliser des mesures toxicologiques, un précurseur de la nouvelle plateforme.

Bien que de nombreux éléments biologiques aient été intégrés à des micropuces, des cellules aux organites et aux structures semblables à des organes, la nouvelle plateforme diffère de ces dispositifs car elle récapitule les signaux et processus biologiques qui conduisent au déclenchement d’une infection au niveau de la membrane cellulaire d’une seule cellule. En effet, elle trompe une variante en lui faisant croire qu’elle se trouve dans un système cellulaire réel de son hôte potentiel.

L’étude des virus dans les systèmes cellulaires est extrêmement difficile. La conception de la plateforme biomembranaire n’a pas été simple.

« Pour recréer le processus complexe d’infection en dehors d’une cellule, il faut connaître les éléments et les signaux biologiques essentiels », explique Daniel. « Il faut également savoir comment fabriquer ces microélectrodes et y placer ces minuscules membranes. Il est assez difficile de les faire adhérer correctement à ces microélectrodes. C’est peut-être la partie la plus difficile, honnêtement. »

Les chercheurs ont travaillé avec la Cornell Nanoscale Facility pour fabriquer les réseaux de microélectrodes, qui ressemblent à de minuscules araignées à motifs dorés, et chaque électrode a été recouverte d’une membrane cellulaire. Un échantillon de membrane provenant, par exemple, d’une cellule pulmonaire, est placé sur la microélectrode, puis le virus est ajouté. Si le virus détecte le récepteur souhaité sur ce patch, il se lie. Le biocapteur mesure la façon dont la résistance électrique change lorsque le variant interagit avec la couche hôte de la membrane et tente de faire passer son génome à travers la membrane de la cellule hôte afin de pouvoir diffuser ses instructions de l’autre côté.

« Il pourrait potentiellement y avoir une corrélation entre la capacité d’une variante à transmettre son génome à travers la couche biomembranaire et la préoccupation que cette variante peut susciter quant à sa capacité à infecter les humains », a déclaré Daniel.

« Si le virus est capable de libérer son génome de manière très efficace, c’est peut-être un indicateur qu’un variant préoccupant devrait être surveillé de près ou que nous devrions formuler un nouveau vaccin qui l’inclut. S’il ne le libère pas très bien, alors peut-être que ce variant préoccupant est quelque chose de moins inquiétant. »

« L’essentiel est que nous devons classer ces variants rapidement afin de pouvoir prendre des décisions éclairées, et nous pouvons le faire très rapidement grâce à nos appareils. Ces tests prennent quelques minutes à réaliser et sont « sans marquage », ce qui signifie que vous n’avez pas réellement besoin de marquer le virus pour suivre sa progression. »

Parce que les chercheurs sont capables de recréer fidèlement les conditions et les signaux biologiques qui activent un virus, ils peuvent également modifier ces signaux et voir comment le virus réagit.

« Pour comprendre les mécanismes fondamentaux de l’infection et les signaux qui peuvent la favoriser ou l’entraver, il s’agit d’un outil unique », a déclaré Daniel. « Parce qu’il permet de découpler de nombreux aspects de la séquence de réaction et d’identifier les facteurs qui favorisent ou entravent l’infection. »

La plateforme peut être adaptée à d’autres virus, comme la grippe et la rougeole, à condition que les chercheurs sachent quel type de cellule a la propension à être infecté, ainsi que quelles idiosyncrasies biologiques permettent à une infection spécifique de se développer. Par exemple, la grippe nécessite une baisse du pH pour déclencher son hémagglutinine, et le coronavirus possède une enzyme qui active sa protéine de pointe.

« Chaque virus a sa propre façon de procéder. Il faut savoir quelles sont ces caractéristiques pour reproduire le processus d’infection sur la puce », explique Daniel. « Mais une fois que vous les connaissez, vous pouvez créer une plateforme adaptée à chacune de ces conditions spécifiques. »

Les co-auteurs incluent l’étudiante au doctorat Ambika Pachaury, ainsi que Konstantinos Kallitsis et Zixuan Lu de l’Université de Cambridge.