En réponse à la propagation rapide de la pandémie de COVID-19, une revue scientifique, Viruses, a publié une revue fondamentale des problèmes liés à l'identification et à l'étude des pathogènes émergents, tels que le fameux coronavirus.
Comme le soulignent les chercheurs, les chercheurs, il existe, selon diverses estimations statistiques, plus de 320 000 virus différents infectant les mammifères. Or, à ce jour, moins de 1% de cette vaste multitude a été étudiée.
La plupart des virus, y compris ceux qui provoquent des maladies respiratoires, digestives et autres chez l'humain, restent non recherchés et donc presque indétectables. La raison derrière cela est le spectre étroit de virus que les systèmes de test modernes sont conçus pour cibler.
Les chercheurs soulignent les lacunes de la méthode de réaction en chaîne par polymérase. Cette technique essentielle pour les tests moléculaires des micro-organismes ne parvient pas à identifier les virus mal explorés, ce qui constitue l'un des problèmes clés de la virologie moderne.
Les chercheurs mentionnent qu'il existe cependant de nouvelles méthodes qui peuvent potentiellement résoudre les problèmes de détection et d'identification de nouveaux micro-organismes, et la revue explore ces approches. Les auteurs considèrent que le séquençage de nouvelle génération ( next-generation sequencing,NGS) est le plus prometteur. Également connu sous le nom de séquençage à haut débit, il permet l'analyse de plusieurs molécules d'ADN en parallèle, que ce soit un ensemble d'échantillons, différentes régions du même génome, ou les deux.
Selon les chercheurs, les algorithmes mathématiques efficaces sont un élément clé de la méthode. Ils permettent aux chercheurs de comparer le génome d'un virus inconnu avec toutes les références disponibles de génomes viraux, et de prédire toutes ses caractéristiques possibles, y compris son potentiel pathogène.
Les principales lacunes du NGS comprennent le coût élevé de l'équipement et des réactifs nécessaires pour exécuter ces tests et les longs processus de préparation, de séquençage et d'analyse des données. Ces limitations, combinées aux exigences élevées de qualification du personnel de laboratoire, empêchent la méthode d'être largement intégrée dans la pratique clinique traditionnelle. Néanmoins, le coût de la technologie diminue chaque année, tandis que sa vitesse, sa précision et son efficacité ne cessent de croître.
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