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Santé

Une nouvelle méthode permet de détecter une infection bactérienne en quelques minutes

L'ère des médecins qui prescrivent de puissants antibiotiques en attendant les résultats bactériologiques du laboratoire pourrait bientôt prendre fin et cela grâce au développement d’un nouvel outil permettant d'obtenir ces résultats en quelques minutes au lieu de quelques jours.

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(ILLUSTRATION) Un outil développé par des chercheurs permet de déterminer en 30 minutes seulement si une bactérie est présente dans l'échantillon étudié

En développant une technique qui repose sur l’analyse d’une cellule individuelle, l’équipe de chercheurs a démontré qu’une bactérie peut être classifiée rapidement et qu’il était possible de tirer son profil de résistance aux antibiotiques

AFP/Archives - MAXIM MARMUR

Sous peu la profession médicale sera en mesure de détecter des bactéries dans les prélèvements d’un patient en quelques minutes. Une donnée qui change la donne lorsque l'on sait qu'il faut aujourd'hui attendre les résultats du laboratoire 2 à 5 jours. C’est en tout cas ce qu’affirme le département d’ingénierie biomédicale de l'Université Park (Pennsylvanie, Etats-Unis) dans leur rapport publié lundi 6 mai 2019 dans la revue scientifique américaine Proceedings of the National Academy of Sciences.

L’ingénieux "système à micro-fluides modulables"

En effet, la réduction des délais d’analyse est envisagée grâce à l’invention d’un outil développé par une équipe de ce département1 qui repose sur les systèmes micro-fluides (i.e. nouvelle technologie utilisant des fluides dont les canaux d'écoulement mesurent quelques dizaines de micromètres). Celui-ci a le rôle de piéger des cellules bactériennes individuelles afin qu’elles puissent être ensuite observées grâce à un microscope électronique. Ainsi la bactérie sera rapidement catégorisée en fonction de sa forme (sphérique, en tige ou en spirale) et de sa taille. Néanmoins, le dispositif ne permet pas de savoir de "quelle sorte de bactérie il s'agit", a précisé un des membres de l’équipe Pak Kin Wong. "Nous travaillons sur une approche moléculaire complémentaire pour pouvoir [les] classifier".

Une image de microscopie à balayage électronique d’un échantillon polymicrobien où se distinguent les bactéries E. coli (aspect de "tige" verte) et S. aureus (sphère rose). (Crédit : WONG LAB / PENN STATE).

En finir avec le traitement antibiotique à large spectre

Cette technique permet de déterminer en 30 minutes seulement si une bactérie est présente dans l'échantillon étudié, ainsi que sa sensibilité aux traitements médicaux. Pour ce faire, les chercheurs exposent la souche à certains médicaments pour observer sa résistance et si celle-ci est résistante, alors les antibiotiques ne feront de toute façon pas effet. "Nous prescrivons actuellement des antibiotiques même sans bactérie présente", a expliqué le professeur d'ingénierie biomédicale et mécanique. "C'est de la surprescription". À titre d’exemple, "les infections urinaires sont les infections bactériennes les plus communes et malgré tout, plus de 75% des échantillons d'urine envoyés à un laboratoire de microbiologie clinique sont négatifs. En infirmant ou confirmant rapidement la présence de bactéries à des concentrations cliniques pertinentes améliorera considérablement les soins aux patients".

Des résultats prometteurs

Le système ainsi développé est à "100% sensible à la présence de bactéries", ce qui a permis ensuite de réussir à "classifier à 83% du temps les bactéries et d’obtenir une conformité de 100% aux procédures AST (Antimicrobial Susceptibility Testing)". En outre, l’équipe a déposé un dossier pour un brevet provisoire. À terme, elle souhaite que leur outil puisse être fabriqué d’une façon économique à l’échelle de production pour qu’il soit utilisé par de nombreux centres médicaux comme les hôpitaux, les pharmacies ou les cabinets médicaux.

Pour le moment, les chercheurs espèrent voir sur le marché leur invention d’ici trois ans. L’agence du Département de la Défense des États-Unis (DTRA) et les Instituts américains de la santé (NIH) soutiennent leur étude.
 

Par Margaux Abello avec AFP. 

1Hui Li, Peter Torab, Kathleen E. Mach, Christine Surrette, Matthew R. England, David W. Craft, Neal J. Thomas, Joseph C. Liao, Chris Puleo and Pak Kin Wong.

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