Dépistage du COVID-19: un nouveau modèle pour évaluer l'efficacité des tests groupés

Publié par Isabelle le 06/03/2021 à 13:00
Source: CNRS
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Comment déterminer l'efficience d'une stratégie de dépistage du virus SARS-CoV-2 utilisant des tests groupés - autrement dit le fait de regrouper les prélèvements issus de plusieurs individus pour n'effectuer qu'un seul test RT-PCR sur l'ensemble (En théorie des ensembles, un ensemble désigne intuitivement une collection...) ? Pour ce faire, des scientifiques du CNRS, de l'université (Une université est un établissement d'enseignement supérieur dont l'objectif est la...) Grenoble Alpes et de l'université Sorbonne Paris Nord ont développé un modèle évaluant l'efficacité de ces tests.

Leur étude, théorique, prend en compte l'effet de dilution et les limites de détection du test RT-PCR afin d'évaluer le nombre de faux négatifs potentiels en fonction de la taille de l'échantillon regroupé, d'optimiser la taille des groupes pour minimiser un risque épidémique, et de mieux déterminer le nombre de personnes contaminées dans une population donnée. Elle est publiée le 4 mars 2021 dans PLOS Computational Biology.


Pooling dans un cadre scolaire / universitaire: des prélèvements de salive ou de nez d'élèves partageant une même classe / une même résidence étudiante sont réunis dans un seul tube; le statut virologique du mélange (Un mélange est une association de deux ou plusieurs substances solides, liquides ou gazeuses...) est évalué par un seul test moléculaire (RT-qPCR ou RT-LAMP). Un test positif indique qu'au moins un individu (Le Wiktionnaire est un projet de dictionnaire libre et gratuit similaire à Wikipédia (tous deux...) est infecté par le CoV2-SARS, ce qui permet de prendre des mesures précoces pour endiguer une épidémie. L'opération de dépistage (Le dépistage, en médecine, consiste en la recherche d'une ou de plusieurs maladies ou...) peut être répétée régulièrement.
© Jean-François Rupprecht, Centre de physique théorique (CNRS/Aix-Marseille Université/Université de Toulon).

Mathématiquement, le principe des tests groupés est simple: plutôt que de tester cent prélèvements (un par individu), on peut rassembler ceux-ci en dix groupes de dix et réaliser un test pour chacun des groupes formés. Si le résultat du test d'un échantillon groupé est positif, alors au moins un des prélèvements du groupe contient l'agent infectieux. Inversement, un résultat négatif devrait indiquer, en principe, qu'aucun des prélèvements mélangés ne contient l'agent infectieux.

Moins coûteuse, plus rapide, cette méthode peut conduire à un résultat faussement négatif si le mélange induit une dilution telle que la quantité de virus dans l'échantillon testé devient inférieure à la limite de détection du test. Pour évaluer l'efficacité d'un dépistage s'appuyant sur une stratégie (La stratégie - du grec stratos qui signifie « armée » et ageîn qui signifie...) de tests groupés, un physicien (Un physicien est un scientifique qui étudie le champ de la physique, c'est-à-dire la...) et deux mathématiciens membres de la plateforme MODCOV19 ont mis au point un modèle mathématique (Un modèle mathématique est une traduction de la réalité pour pouvoir lui appliquer les outils,...) estimant cet effet de dilution selon la taille du groupe d'échantillons. Ce modèle permet ainsi de quantifier la réduction de la sensibilité des tests et donc la capacité de tests groupés de plus ou moins grande taille à détecter la présence d'un individu contagieux.

Contrairement aux méthodes qui visent à minimiser le nombre de tests nécessaires pour établir un diagnostic individuel du ou des individus contaminés, la question centrale de la publication porte sur l'optimisation d'une stratégie de dépistage collective: comment optimiser la taille des groupes afin de dépister un nombre maximum d'individus tout en limitant le risque de faux-négatifs ?

Les auteurs présentent également une méthode d'estimation précise de la proportion d'individus infectés dans la population testée (appelée la prévalence) pouvant guider l'application de mesures de prévention du risque épidémique.

Selon leur étude, les tests groupés seraient particulièrement intéressants pour évaluer rapidement et régulièrement la présence du SARS-COV-2 dans des communautés "fermées" (type Ehpad ou résidence universitaire). Ce type de tests a par exemple été mis en oeuvre dans plusieurs institutions de recherche dans le monde, dont les 64 campus de la State University of New York (Etats-Unis), l'université de Liège (L’Université de Liège est une université de Belgique située à...) en Belgique, ou encore l'université de Nottingham (L'Université de Nottingham (en anglais, The University of Nottingham) est une université...) (Royaume-Uni), et ils ont permis une identification précoce de foyers épidémiques naissants.

Bibliographie:
Group testing as a strategy for COVID-19 epidemiological monitoring and community surveillance.
Vincent Brault, Bastien Mallein, Jean-François Rupprecht. PLOS Computational Biology, le 4 mars 2021. DOI: http://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1008726.

Contacts:
- Jean-François Rupprecht - Chercheur CNRS - jean-francois.rupprecht at cpt.univ-mrs.fr
- Alexiane Agullo - Attachée de presse CNRS - alexiane.agullo at cnrs.fr
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