Publié le 20.10.2020

 

Quand la chimiométrie dissèque les données pour déceler la Covid-19

Yohann Clément et Pierre Lantéri, respectivement ingénieur d'étude et Professeur émérite à l'Université Claude Bernard Lyon 1, mettent leurs méthodes d'analyse de données au service de la détection de la Covid-19 dans le souffle.

Sur leur ordinateur, Yohann Clément et Pierre Lanteri nous montrent un graphique. Deux paquets de points séparés et distincts s’affichent : d’un côté les cas positifs à la Covid-19, de l’autre les cas négatifs. Une séparation établie à partir de l’étude du souffle de personnes testées à l’hôpital de la Croix Rousse. Présenté dans les médias comme un « éthylotest Covid-19 », les deux chimistes participent à la dernière étape du diagnostic :  l’analyse de données. Celle-ci s’appuie sur la chimiométrie, et particulièrement les techniques d’analyse de données associées à cette discipline, qui offrent des perspectives prometteuses dans le diagnostic médical.

 

Les nano-particules, marqueurs de la maladie Covid-19

Obtenir un outil de diagnostic simple et fiable à partir du souffle, c’est l’objectif du projet porté par Christian George, Matthieu Riva et Sébastien Perrier de l’Institut de recherches sur la catalyse et l’environnement de Lyon (IRCELYON), impliquant Pierre Lantéri et Yohann Clément de l’Institut des sciences analytiques (ISA), et les hospitaliers et virologues de l’hôpital de la Croix Rousse. 

« Notre collaboration », expliquent les deux chercheurs, « est née bien avant ce projet sur la base d’une vision scientifique commune lors de l’étude de l’impact des nano-particules sur la santé ». Alliant leurs expertises, les scientifiques développent cet « éthylotest Covid-19  » d’un genre particulier basé sur l’identification, dans l’air expiré, de marqueurs de la maladie. Il s’agit notamment de certains composés organiques volatils (COV), de petites particules en suspension dans l’air.

Mais identifier des particules précises parmi les nombreuses molécules que contient notre souffle n’est pas chose aisée. Une barrière levée par les chercheurs d’IRCELYON grâce à l’utilisation d’une nouvelle génération de spectromètres de masse . Ces appareils sont capables d’identifier des molécules précises dans des milieux complexes avec une très grande précision et une grande fiabilité.

Une fois les données collectées, encore faut-il les traiter et les séparer pour aboutir à un diagnostic simple et reproductible. « Lorsque nous recevons les données brutes, nous avons plus de 32 000 variables différentes à considérer. L’objectif est de trouver la bonne façon d’analyser les données pour obtenir une réponse claire : positif ou négatif  ».

C’est tout le travail de ces chercheurs à l’ISA, et en particulier de Yohann Clément, ingénieur spécialiste en techniques d’analyses de données appliquées à la santé et à l’environnement.

L’analyse des données, de la complexité à la simplicité
Cette étape de traitement de données repose sur des outils issus de la chimiométrie. S’appuyant sur les mathématiques et les statistiques, les chercheurs extraient des informations des données chimiques complexes.

De l’analyse de l’air par spectrométrie de masse, il en résulte un « spectre de masse », représentant l’ensemble des molécules et ions détectés. Le souffle expiré, traduit sous la forme d’un spectre de masse, contient alors des milliers d’informations.

Tout l’objectif est de différencier le spectre d’une personne infectée d’une personne saine. Seulement, il apparaît difficile de représenter et comparer les spectres de masse en raison du très grand nombre de variables – plus de 32 000. Le travail de Yohann Clément consiste alors à sélectionner un nombre restreint de variables pertinentes, afin de différencier précisément les spectres de masses. Un peu comme si on cherchait à superposer deux images pour dénoter les différences, sauf que dans ce cas, c’est aux chercheurs de trouver la « bonne » configuration qui fera apparaître les différences.

Pour trouver cette configuration, les chercheurs ont recueilli au préalable les données de personnes identifiées comme positives ou négatives à la Covid-19 et hospitalisées à l’hôpital de la Croix Rousse. Sur la base de cette échantillonnage, ils ont ensuite établi la meilleure façon de séparer les données entre cas positifs et négatifs.

A partir de ce spectre d’informations complexes, le travail des deux chimistes débouche ainsi sur un diagnostic simple de la maladie. « L’avantage de cette méthode, c’est que nous n’avons pas besoin d’information préalable sur les données, ce qui réduit considérablement les marges d’erreurs » précise Yohann Clément.

 

Une nouvelle façon d’établir un diagnostic médical

Résultat : sur une centaine de personnes testées à l’hôpital de la Croix Rousse, les chercheurs affichent aujourd’hui une très bonne fiabilité du diagnostic. « Nous sommes en mesure de détecter le virus chez les personnes avec une fiabilité comprise entre 90 et 95% » s’enthousiasme Pierre Lanteri. Malgré tout, ces premiers résultats restent à tempérer précise-t-il : « Nous devons tester bien plus de personnes pour réellement pouvoir comparer notre méthode avec les outils de diagnostic actuellement utilisés ».

Dans cette optique, les chercheurs négocient la possibilité d’importer l’appareil de mesure sur le campus de la Doua, afin de tester plus largement les étudiant(e)s.

Au-delà des applications à la Covid-19, la chimiométrie ouvre de nouvelles perspective dans le diagnostic médical. En effet, ces techniques d’analyses pointues développées à l’ISA ne se limitent pas à l’analyse du souffle. Les chercheurs aspirent d’ailleurs à appliquer leurs méthodes à d’autres pathologies. « Notre démarche consiste à identifier dans ces jeux de données tout un ensemble de mécanismes qui démontrent une défaillance métabolique. En ce sens, nous ne sommes pas limités par un type de marqueur biologique. C’est toute la force de cette approche » ponctuent Pierre Lanteri et Yohann Clément.

 

Sources 

Lire l'article publié le 05/10/2020 sur le site de l'université Claude Bernard