Schéma du système d’impédance intelligent, composé d’une cytométrie d’impédance parallèle et d’un système de détection basé sur l’apprentissage automatique. Dans le cas de la détection d’une seule bactérie, les cellules bactériennes non traitées ont été mesurées dans un canal comme référence, et les cellules traitées aux antibiotiques ont été mesurées dans un autre canal comme particules cibles. L’amplificateur de verrouillage fabriqué en laboratoire a mesuré l’impédance des cellules individuelles dans les deux canaux et a envoyé tous les signaux à l’ordinateur, où un système intelligent a analysé les signaux en temps réel. Le système intelligent a pu afficher les formes d’onde d’impédance, extraire les amplitudes et les phases d’impédance, reconnaître les cellules sensibles en temps réel et afficher directement le résultat. Crédit : Institut des sciences et technologies de Nara
Il faut beaucoup de temps pour déterminer le profil de sensibilité aux médicaments d’une infection bactérienne. Aujourd’hui, des chercheurs de l’Institut des sciences et technologies de Nara et des partenaires collaborateurs ont publié des rapports sur une technologie qui accélérera considérablement ce processus autrement lent et contribuera peut-être à sauver des vies.
Le CDC déclare que infections résistantes aux antibiotiques sont responsables de la mort de plus d’un million de personnes dans le monde chaque année. L’identification rapide d’un traitement approprié auquel les bactéries infectieuses sont sensibles est essentielle à la gestion des infections résistantes. “Souvent, les résultats de sensibilité sont nécessaires beaucoup plus rapidement que les tests conventionnels ne peuvent les fournir”, explique Yaxiaer Yalikun, auteur principal. “Pour y remédier, nous avons développé une technologie qui peut répondre à ce besoin.”
Le travail du groupe s’appuie sur impédance la cytométrie qui mesure les propriétés diélectriques des individus cellules avec un débit élevé – plus d’un millier de cellules par minute. Parce que la lecture électrique d’une bactérie correspond à son réponse physique à un antibiotique, on dispose d’un moyen simple de déterminer si l’antibiotique agit contre la bactérie.
La cytométrie d’impédance conventionnelle consiste à analyser les particules de test (traitées aux antibiotiques) et de référence (non traitées) dans un échantillon, puis à calibrer l’impédance des deux particules. Les deux étapes nécessitent des spécialistes techniques pour effectuer un post-traitement approfondi, ce qui était une limitation majeure du groupe. était déterminé à vaincre.
Dans une étude publiée dans Capteurs ACS, le groupe développe une nouvelle méthode de cytométrie d’impédance qui analyse simultanément les particules de test et de référence dans des canaux séparés, créant des ensembles de données séparés facilement analysables. Cette cytométrie avait une sensibilité à l’échelle nanométrique, permettant la détection de même minute changements physiques dans cellules bactériennes.
Dans une étude parallèle publiée dans Capteurs et actionneurs B : Chimiquele groupe a conçu un outil d’apprentissage automatique pour analyser les données de cytométrie d’impédance. Étant donné que la nouvelle méthode de cytométrie divise les ensembles de données de test et de référence, l’outil d’apprentissage automatique pourrait automatiquement étiqueter l’ensemble de données de référence comme l’ensemble de données “d’apprentissage” et l’utiliser pour apprendre les caractéristiques d’une bactérie non traitée. Par comparaison en temps réel avec des cellules traitées aux antibiotiques, l’outil peut identifier si les bactéries sont sensibles au médicament et peut même identifier la proportion de cellules bactériennes résistantes dans une population à résistance mixte.
“Bien qu’il y ait eu une erreur d’identification de moins de 10% dans notre travail, il y avait une distinction claire entre les cellules sensibles et résistantes dans les 2 heures suivant le traitement antibiotique”, explique Yoichiroh Hosokawa, un autre auteur principal du groupe.
Ce travail ne se limite pas aux évaluations rapides des infections en milieu clinique. Par exemple, les chercheurs en découverte de médicaments pourraient l’utiliser pour mener des enquêtes initiales rapides sur l’efficacité des médicaments contre n’importe quelle cellule, tant que la réponse cellulaire entraîne une modification des propriétés diélectriques. La cytométrie d’impédance pourrait devenir un incontournable des laboratoires cliniques et de recherche dans les années à venir.
Tao Tang et al, Cytométrie à impédance parallèle pour le dépistage en temps réel de cellules individuelles bactériennes de l’échelle nano à microscopique, Capteurs ACS (2022). DOI : 10.1021/acsensors.2c01351
Tao Tang et al, Système d’impédance basé sur l’apprentissage automatique pour la reconnaissance en temps réel des bactéries sensibles aux antibiotiques avec cytométrie parallèle, Capteurs et actionneurs B : Chimique (2022). DOI : 10.1016/j.snb.2022.132698
Fourni par l’Institut des sciences et technologies de Nara
Citation: Les tests de résistance aux antibiotiques ne sont plus entravés par le temps (21 octobre 2022) récupéré le 21 octobre 2022 sur https://phys.org/news/2022-10-antibiotic-resistance-longer-impeded.html
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