Deux ans après la pandémie de coronavirus, le monde s'efforce toujours de revenir à la normale en toute sécurité. De nombreux lieux de travail ont dû trouver des moyens de protéger leurs employés contre la propagation du virus, et le test rapide COVID y a largement contribué.

Depuis deux ans, une entreprise de biotechnologie d'Edmonton, Bio-Stream Diagnostics, travaille sur une nouvelle approche du test COVID. En combinant des biocapteurs avancés et une intelligence artificielle, leur travail pourrait être plus rapide, moins cher et plus précis que les tests rapides actuels.

"Les entreprises essaient de revenir à un semblant de normalité. Mais, pour ce faire, elles doivent pouvoir faire en sorte que leurs employés se sentent en sécurité pour être productifs", explique John Murphy, cofondateur et PDG de Bio-Stream.

De nombreuses entreprises ont déjà recours à des tests approfondis pour prévenir les épidémies de coronavirus. Toutefois, les tests actuels ont leurs limites. Les tests de réaction en chaîne par polymérase (PCR), qui recherchent le matériel génétique du virus, sont très précis. Mais ils nécessitent des prélèvements nasaux ou de gorge, ce qui n'est pas vraiment agréable. Et ces échantillons doivent généralement être envoyés à un laboratoire centralisé pour être analysés. Les résultats peuvent donc prendre plusieurs jours.

Les tests rapides d'antigènes sont plus rapides mais beaucoup moins précis. Au lieu du matériel génétique, ils détectent les protéines qui composent le coronavirus. Cette méthode comporte un risque de faux positifs. En outre, si une personne se trouve dans les premiers stades de l'infection, il se peut que les protéines ne soient pas suffisantes pour être détectées par le test.

Si l'on veut que les gens se sentent à nouveau en sécurité sur leur lieu de travail, dit M. Murphy, il faut trouver une autre solution.

"Il fallait qu'il soit très précis, qu'il soit très peu coûteux et qu'il soit très facile à prendre, pratique et confortable", explique-t-il.

Tension virale

Bio-Stream a préféré opter pour un dispositif de test utilisant des transistors électrochimiques organiques. Ces transistors peuvent capter les informations biochimiques d'un échantillon, comme la salive, et les traduire en signaux électriques.

Le test se compose d'un lecteur portatif et de bandes d'essai jetables, un peu comme un moniteur de glycémie. M. Murphy explique qu'il suffit de mettre de la salive sur la bandelette, puis de l'insérer dans un lecteur qui mesure alors le signal électrique de l'échantillon.

Un échantillon contenant le coronavirus présente un changement particulier de tension, que le lecteur utilise pour donner un résultat positif ou négatif en quelques minutes. Cette rapidité est nécessaire pour les organisations qui comptent sur les tests pour prévenir les épidémies.

"Habituellement, il faut 20 minutes, voire une heure avant d'obtenir des résultats, voire beaucoup plus. Cela introduit beaucoup de gêne dans la façon dont les gens travaillent réellement dans une organisation. Nous avons donc vu là une opportunité", dit-il.

Couper à travers le bruit

Lorsque Bio-Stream a développé la plateforme de test, elle avait un problème. Les données étaient bruyantes, et il était difficile de détecter les signaux qui indiquaient une infection par le COVID. L'apprentissage automatique a permis aux chercheurs de l'entreprise d'analyser les résultats pour ignorer les données non pertinentes, rendant le test plus fiable et plus précis.

"C'était tout simplement inestimable pour nous. L'IA nous a permis d'itérer rapidement à partir des données de recherche et des données de test, ce qui nous a permis de créer un produit utilisable", explique-t-il.

Les premiers résultats de l'entreprise sont prometteurs : d'après les tests effectués en interne, le système de Biosteam basé sur la tension a une précision comparable à celle des tests PCR, sans qu'il soit nécessaire d'envoyer les échantillons à un laboratoire. Toutefois, M. Murphy souligne que des essais cliniques sont encore nécessaires pour confirmer ces résultats et sont actuellement en cours. Il est néanmoins convaincu que la plate-forme se révélera meilleure que les tests antigéniques rapides actuels.

Outre l'amélioration de la précision, M. Murphy affirme que l'intelligence artificielle pourrait examiner les données enregistrées par les machines pendant les tests. Les métadonnées sont anonymes, précise-t-il, et ne permettraient pas de relier des personnes individuelles à leurs résultats. Mais elles pourraient permettre à une entreprise de repérer des tendances susceptibles d'orienter ses politiques en matière de COVID et de l'avertir d'éventuelles épidémies sur son lieu de travail.

La méthode de test de tension n'est pas nécessairement limitée à la détection du COVID-19. Selon M. Murphy, des ajustements aux bandes de test et aux lecteurs pourraient permettre de détecter d'autres maladies infectieuses, comme la tuberculose ou la grippe. Ils étudient également la possibilité d'utiliser cette approche pour détecter certains types de cancer.

L'intelligence artificielle n'a rien de nouveau pour Bio-Stream ; l'entreprise est une spin-off de Stream.ML, qui offre une plateforme permettant aux entreprises de créer des modèles d'apprentissage automatique. Malgré cette expertise, l'entreprise savait que la collaboration lui permettrait de développer plus rapidement sa méthode d'essai. Elle s'est donc associée aux Prairies Canada Regional Innovation Ecosystems (RIE), un programme qui offre un soutien aux entreprises albertaines utilisant l'IA pour développer des innovations dans le domaine des soins de santé et du bien-être.

Le besoin de tests COVID fiables étant si grand, Bio-Stream savait qu'elle devait agir rapidement. Sans le soutien du projet des écosystèmes, M. Murphy affirme qu'il aurait été difficile de trouver les talents nécessaires pour progresser rapidement.

L'entreprise travaille actuellement à la réalisation d'essais cliniques pour sa plateforme de test. Elle est également en pourparlers avec des fabricants pour construire les lecteurs et les bandes de test.

Ce projet s'inscrit dans le cadre du programme Diversification de l'économie de l'Ouest Canada Écosystèmes régionaux d'innovation (ERI) de Diversification de l'économie de l'Ouest Canada. L'initiative a rassemblé neuf organisations à but non lucratif, des entreprises et des universités pour établir des utilisations viables de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans le domaine de la santé et de l'analyse des données.