Pour augmenter le nombre de tests COVID-19 de manière plus rapide et efficace, la mutualisation des échantillons – ou pooling – consiste à analyser des groupes d'échantillons plutôt que chaque prélèvement individuellement. Cependant, cette méthode accroît le risque de faux négatifs. Le chercheur et blogueur Jasper Verwilt (UGent) décrypte ce dilemme.
Depuis mars, le COVID-19 fait partie du quotidien de millions de personnes et a causé plus de 600 000 décès dans le monde. Pour booster la capacité de dépistage, le pooling est envisagé : plusieurs écouvillons sont combinés et testés ensemble. Pratique et rapide, cette approche peut laisser passer des cas positifs non détectés.
Le test commence par un prélèvement nasal : un long écouvillon est inséré dans les fosses nasales pendant quelques secondes (peu agréable), puis envoyé en laboratoire pour un RT-qPCR, qui quantifie la charge virale. Plus d'un million de tests ont été réalisés en Belgique depuis le début de la pandémie. Pour suivre de près la propagation du virus, ce volume doit exploser. Problème majeur : manque de temps, de réactifs et de personnel. Aux États-Unis et en Israël, les laboratoires ont adopté la mutualisation : plusieurs écouvillons (variable selon les groupes) sont mélangés et testés en une fois. Si le pool est positif, chaque échantillon est retesté individuellement ; sinon, tous sont déclarés négatifs. À première vue, une solution idéale pour la Belgique.
Les stratégies les plus avancées sont le pooling 1D (un pool par échantillon) et 2D (deux pools par échantillon), comme illustré dans la matrice ci-dessous.
Ces méthodes réduisent drastiquement le nombre de tests. Pourtant, peu de laboratoires les adoptent massivement en raison des faux négatifs. En diluant un échantillon positif dans un pool, la charge virale peut devenir indétectable, surtout si faible. Le pool est alors négatif, et tous les participants le sont aussi – y compris les infectés. La sensibilité mesure cela : vrais positifs détectés / positifs réels (ex. : 0,9 = 10 % de faux négatifs).
La figure suivante montre comment une stratégie plus efficace peut être moins sensible. Des simulations informatiques ont modélisé ce compromis selon diverses configurations.
Nos simulations évaluent sensibilité et efficacité pour des prévalences (pourcentages d'échantillons positifs) de 0,01 à 10 %. Les hôpitaux ont une prévalence élevée, les centres de test populationnelle une faible. Le RT-qPCR étant très sensible, on assume une détection parfaite en individuel.
Pour tester toute la population belge (faible prévalence), les grands pools 1D (12-24 échantillons) maximisent l'efficacité, mais leur sensibilité chute drastiquement : jusqu'à 25 % de faux négatifs pour 24 pools. Mieux vaut-il opter pour des pools de 4 ? C'est le cœur du compromis. La sensibilité des grands pools dépend de la prévalence : rare positif = forte dilution ; prévalence élevée = pools souvent positifs. Problème : estimer la prévalence nécessite... des tests !
Faut-il mutualiser les tests COVID-19 en Belgique ? Question complexe sans réponse définitive. Le pooling accélère le dépistage massif, mais au prix de faux négatifs (surtout à faible prévalence). Une décision sociétale cruciale.
Nos résultats sont disponibles en prépublication en ligne. Avant publication, ils feront l'objet d'un examen par les pairs, garantissant rigueur et ajustements. Lisez-les avec esprit critique.
