Une méthode plus abordable pour détecter l’infection au Covid-19 à domicile ?

Une méthode plus abordable pour détecter l’infection au Covid-19 à domicile ?

Des chercheurs ont mis au point un test maison pour détecter le Covid-19 qui est peu coûteux et nécessite l’utilisation de votre smartphone.

Il existe actuellement deux façons de vérifier si quelqu’un a le Covid-19. L’un est un test antigénique rapide, l’autre est un test PCR. Le premier peut être effectué à domicile et est moins cher qu’un test PCR, mais moins précis qu’un test PCR. Des alternatives commencent à émerger. En voici un .

Des chercheurs ont mis au point leur propre test pour détecter le Covid-19.

Et s’il existait un test presque aussi précis que la PCR, mais moins cher ? C’est ce qu’ont développé des chercheurs de l’Université de Californie à Santa Barbara. Il s’agit d’un système appelé « smaRT-LAMP ». Le coût initial de ce test sera d’environ 100 $, mais une fois que tout sera prêt, chaque test ne coûtera que 7 $. En d’autres termes, ce sera moins cher à long terme.

Peu coûteux et nécessite l’utilisation de votre smartphone

Et la meilleure partie est que le processus utilise l’appareil photo de votre smartphone, ce qui signifie que vous n’avez besoin de rien d’autre qu’un appareil « smaRT-LAMP ». Le principe est le suivant : l’utilisateur met sa salive dans le kit de test et met le tout dans une solution réactive qui va permettre l’amplification de l’ARN viral. Les échantillons sont ensuite placés dans une boîte en carton avec une lampe LED fixée sur le dessus de la boîte, et en plaçant une caméra de smartphone sur le dessus, une application mobile dédiée peut identifier et analyser les réactions.

Les chercheurs pensent aussi que ce kit pourrait être modifié dans le futur pour s’adapter à d’autres souches de Covid ou d’autres pathogènes. En d’autres termes, lorsque la pandémie sera derrière nous, si jamais elle se produit, il y aura toujours de l’intérêt pour ce système. Actuellement, la première phase des essais a été menée sur 50 patients. A ce stade, il est difficile de dire si tout cela fonctionnera à grande échelle, mais les premiers résultats sont encourageants. À suivre!

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