Une équipe de chercheurs britanniques et canadiens a réussi à séquencer le génome complet d’un organisme vivant à l’aide d’une machine de la taille d’un smartphone, appelée MinION. La percée en matière de miniaturisation pourrait permettre un diagnostic médical plus personnalisé et une meilleure recherche sur le terrain.

Le MinION a été développé par Oxford Nanopore Technologies et fait actuellement l’objet de tests visant à évaluer cette technologie. Sa petite taille et son coût relativement faible pourraient permettre aux scientifiques d'effectuer des analyses beaucoup plus avancées en dehors des laboratoires. "Ce qui est étonnant avec cet appareil, c'est qu'il est plusieurs fois plus petit qu'un séquenceur normal. Il vous suffit de le connecter à un ordinateur portable à l'aide d'un câble USB", explique Jared Simpson, auteur principal de l'étude.

"C'est incroyable", a ajouté Luiz Shozo Ozaki du Centre pour l'étude de la complexité biologique, qui envisage d'utiliser l'appareil portable pour étudier les moustiques qui transmettent le paludisme et d'autres maladies en Amazonie. "C'est quelque chose que je peux mettre dans ma poche, pénétrer dans la forêt tropicale et obtenir une séquence génétique juste là."

Précision

Les inconvénients identifiés jusqu'à présent tournent autour de la précision - les données qu'elle produit sont actuellement moins précises que celles d'une machine plus grande, ce qui signifie que de puissants outils bioinformatiques sont nécessaires pour corriger les erreurs. C'est ce qui était au centre de la communication de Simpson: "Nous avons pu modéliser mathématiquement le séquençage des nanopores et développer des moyens de reconstruire des génomes complets à partir de ce petit séquenceur", a-t-il déclaré..

Une fois que cela aura été prouvé, on espère que le dispositif pourra être utilisé pour séquencer les génomes de tumeurs, offrant ainsi la possibilité d’un diagnostic et d’un traitement plus personnalisés aux patients atteints d’un cancer. "Ce n'est pas encore prêt pour le prime time, mais il produit beaucoup de données", a déclaré Gregory Buck, également du Centre pour l'étude de la complexité biologique. "Nous voulons que cela fonctionne, et nous sommes optimistes que cela va fonctionner."

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