Des chercheurs brésiliens ont développé un capteur électrochimique capable de détecter le cancer du pancréas à un stade précoce. Le dispositif identifie une molécule biomarqueur (CA19-9) de la maladie en faible quantité dans le sang du patient, offrant ainsi une alternative plus simple et moins coûteuse aux tests conventionnels et moins accessibles.
« Dans les premiers stades, le cancer du pancréas est asymptomatique, ce qui signifie que la maladie est identifiée, dans la plupart des cas, tardivement. C'est aussi pour cela qu'il est l'un des plus mortels. À tel point que, dans ces cas avancés, le taux de survie à cinq ans n'est que de 3%. L'idée de développer ce biocapteur simple et bon marché naît du principe de permettre l'accès à la traçabilité de cette maladie », explique Débora Gonçalves, professeur à l'Institut de physique de São Carlos de l'Université de São Paulo. (IFSC–USP) et coordinateur du projet.
Dans l'étude publiée dans la revue ACS Omega, les chercheurs décrivent le fonctionnement d'un capteur qui détecte la présence de la protéine CA19-9, le principal marqueur biologique du cancer du pancréas. La protéine est souvent utilisée comme marqueur tumoral pour surveiller la maladie et n’est identifiée que lors de tests de laboratoire plus complexes.
« Dans les tests que nous avons effectués avec 24 échantillons de sang de patients à différents stades de la maladie et du groupe témoin, nous avons obtenu des réponses statistiquement similaires à celles des tests traditionnels. La prochaine étape de notre travail consiste à augmenter le nombre d'analyses et le type d'échantillons, y compris le sang, la salive et l'urine mis à disposition par l'Hôpital das Clínicas de la Faculté de Médecine de Ribeirão Preto », explique Gabriella Soares, doctorante en génie des matériaux à l'USP, boursière FAPESP et première auteur de l'étude.
Le cancer du pancréas est généralement identifié à l'aide d'un test immunoenzymatique (Elisa), qui nécessite des laboratoires équipés, une main-d'œuvre qualifiée et des délais de traitement longs, par rapport aux biocapteurs. « L’objectif de la recherche était donc de créer un outil de dépistage à faible coût qui facilite l’accès de la population à un diagnostic précoce, augmentant ainsi considérablement les chances de succès thérapeutique », explique Soares.
Le nouveau capteur fonctionne en mesurant la capacité à stocker des charges électriques (capacité) en présence de la glycoprotéine CA19-9 dans le sang des patients, fonctionnant comme un système « serrure et clé ». En effet, la surface du dispositif contient des anticorps spécifiques contre la protéine CA19-9 et, lorsque le sang du patient entre en contact avec le capteur, les anticorps reconnaissent les molécules biomarqueurs et capturent la protéine.
La connexion modifie la répartition des charges électriques sur la surface de l'électrode et le capteur traduit cette variation en un signal de capacité mesurable. « Plus la concentration de CA19-9 est élevée, plus la variation détectée dans le capteur est grande. En dix minutes environ, le système compare le résultat avec une courbe d'étalonnage préétablie, estimant la quantité de protéine dans le sang. Cela nous permet d'identifier de très faibles concentrations de CA19-9, ce qui permet un diagnostic précoce de la maladie, de manière rapide et accessible », explique Soares.
Le travail des chercheurs pour développer une solution rapide et peu coûteuse pour la détection précoce du cancer du pancréas ne s’arrête pas là. L’équipe développe deux autres capteurs, avec une architecture et un mécanisme de détection différents. « Notre objectif est de combiner la réponse de ces biocapteurs et d'analyser le CA19-9 dans le sang, l'urine et la salive des patients. Grâce à cela, nous pourrons faire progresser la précision et la qualité des analyses pour obtenir un résultat extrêmement aligné avec la technique Elisa », explique le chercheur.
Le groupe de chercheurs travaille également avec des techniques d’apprentissage automatique pour créer un outil appelé « langue bioélectronique », capable d’analyser les résultats obtenus à partir d’échantillons de sang, d’urine et de salive. « Comme le volume de données générées est important, des algorithmes sont utilisés pour identifier des modèles, faire des prédictions et corriger des itinéraires ou des erreurs de lecture », explique Soares.
(Avec informations de l'Agence Fapesp)
