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Method Article
Ce travail résume les étapes du développement de différents tests pour la détection du SARS-CoV-2 à l’aide d’un système ddPCR bicolore. Les étapes sont élaborées et des notes ont été incluses sur la façon d’améliorer les tests et les performances expérimentales. Ces tests peuvent être utilisés pour plusieurs applications SARS-CoV-2 RT-ddPCR.
Le diagnostic de la pandémie actuelle de SRAS-CoV-2 est une priorité pour tous les pays du monde. Actuellement, la PCR quantitative à transcription inverse (RT-qPCR) est l’étalon-or pour le diagnostic du SRAS-CoV-2 car aucune solution permanente n’est disponible. Quelle que soit l’efficacité de cette technique, des recherches ont émergé montrant ses limites dans la détection et le diagnostic, en particulier lorsqu’il s’agit de cibles peu abondantes. En revanche, il a été démontré que la PCR numérique par gouttelettes (ddPCR), une technologie émergente récente présentant des avantages supérieurs à la qPCR, permet de surmonter les défis de la RT-qPCR dans le diagnostic du SRAS-CoV-2 à partir d’échantillons cibles peu abondants. Prospectivement, dans cet article, les capacités de la RT-ddPCR sont encore étendues en montrant les étapes à suivre pour développer des tests simplex, duplex, triplex et quadruplex à l’aide d’un système de détection bicolore. En utilisant des amorces et des sondes ciblant des sites spécifiques du génome du SRAS-CoV-2 (N, ORF1ab, RPP30 et RBD2), le développement de ces tests s’avère possible. De plus, des protocoles détaillés, des notes et des suggestions étape par étape sur la façon d’améliorer le flux de travail des tests et d’analyser les données sont fournis. L’adaptation de ce flux de travail dans les travaux futurs garantira que le nombre maximal de cibles peut être détecté de manière sensible dans un petit échantillon, ce qui améliorera considérablement le coût et le débit de l’échantillon.
La réaction en chaîne de la polymérase (PCR), une technique bien reconnue, a subi plusieurs transformations depuis son avènement pour devenir une technique puissante capable d’apporter des réponses à la recherche sur les acides nucléiques. Ces transformations ont été une amélioration constante de l’ancienne technique. Ces transformations peuvent se résumer en trois générations1. La première génération est la PCR conventionnelle qui repose sur l’électrophorèse sur gel pour quantifier et détecter les cibles amplifiées. La deuxième génération est la PCR quantitative en temps réel (qPCR) qui peut détecter des échantillons en temps réel et s’appuyer sur une courbe standard pour quantifier directement les cibles d’un échantillon. La troisième génération, la PCR numérique (dPCR), peut effectuer à la fois la détection et la quantification absolue de cibles d’acides nucléiques sans avoir besoin d’une courbe standard. La dPCR a également été améliorée par le fait que les chambres de réaction sont séparées par les puits d’un mur en émulsions d’huile, d’eau et de produits chimiques stabilisateurs dans le même puits, comme on le voit dans la PCR numérique2 à base de gouttelettes. Dans la PCR numérique par gouttelettes (ddPCR), un échantillon est divisé en milliers de gouttelettes de la taille d’un nanolitre contenant des cibles individuelles qui seront ensuite quantifiées à l’aide des statistiques de Poisson 2,3,4. Cette technique donne à la ddPCR un avantage dans la quantification des cibles peu abondantes par rapport aux autres générations de PCR.
Récemment, de multiples applications ont mis en évidence la supériorité de la ddPCR par rapport à la qPCR couramment utilisée lors de la détection et de la quantification de cibles faiblement abondantes 1,5,6. Le SARS-CoV-2 ne fait pas exception à ces applications 7,8,9,10,11,12. Depuis l’épidémie de SRAS-CoV-2, les scientifiques ont travaillé sur tous les fronts pour trouver des solutions sur la façon de diagnostiquer le virus et de le détecter efficacement. L’étalon-or actuel reste à être qPCR13. Cependant, la RT-ddPCR s’est avérée plus précise dans la détection de cibles SARS-CoV-2 peu abondantes à partir d’échantillons environnementaux et cliniques par rapport àla RT-qPCR 7,8,9,10,11,12. La plupart des travaux publiés sur la ddPCR du SARS-CoV-2 dépendent de tests simplex, les tests multiplex dépendant de tests commerciaux. Par conséquent, il faudrait faire davantage pour expliquer comment développer des tests RT-dPCR multiplex pour la détection du SRAS-CoV-2.
Dans une conception de test appropriée, le multiplexage peut être utilisé pour économiser sur les coûts, augmenter le débit de l’échantillon et maximiser le nombre de cibles pouvant être détectées de manière sensible dans un petit échantillon. Lors du multiplexage avec ddPCR, il faut tenir compte du nombre de fluorophores pouvant être détectés dans un système particulier. Certaines plates-formes ddPCR peuvent prendre en charge jusqu’à trois canaux tandis que d’autres ne prennent en charge que deux canaux. Par conséquent, lors du multiplexage avec deux canaux, il faut utiliser différentes approches, y compris le multiplexage d’ordre supérieur pour détecter plus de deux cibles14,15,16. Dans ce travail, un système de détection ddPCR bicolore est utilisé pour montrer les étapes à suivre pour développer différents tests SARS-CoV-2 RT-ddPCR qui peuvent être adaptés à différentes applications de recherche.
Déclaration éthique
L’Institut de virologie de Wuhan (WHIOV) fait partie des laboratoires et instituts approuvés par le CDC chinois de la ville de Wuhan pour mener des recherches sur le SRAS-CoV-2 et détecter la COVID-19 à partir d’échantillons cliniques. La recherche sur le développement de nouvelles techniques de diagnostic de la COVID-19 à l’aide d’échantillons cliniques a également été approuvée par le comité d’éthique de l’Institut de virologie de Wuhan (2020FCA001).
1. Flux de travail de traitement des échantillons (Figure 1A)
REMARQUE : Tout au long du protocole, il est important d’utiliser des salles séparées avec des pipettes dédiées pour la manipulation des échantillons (extraction et stockage), la préparation et l’entreposage des réactifs/mélanges maîtres, la préparation du mélange réactionnel (échantillon plus mélange maître) et la détection, afin d’éviter la contamination croisée. Les tests à développer peuvent être utilisés dans la détection d’échantillons cliniques ou d’échantillons de recherche. Tous les échantillons doivent être traités comme s’ils pouvaient transmettre des agents infectieux, même en utilisant des procédures de laboratoire sécuritaires. Les étapes de traitement des échantillons doivent être effectuées dans un laboratoire de niveau de biosécurité 2 (BSL-2) en suivant les règles strictes de la BSL-2, y compris le port d’un équipement de protection individuelle (EPI) approprié.
2. Optimisation du test et du flux de travail ddPCR
REMARQUE: Optimisez les tests avant/après la lecture des gouttelettes. En fonction des résultats, ils peuvent être optimisés à tout moment du travail pour obtenir de meilleurs résultats. Vous trouverez ci-dessous quelques facteurs courants à prendre en compte lors de l’optimisation des expériences de ddPCR.
3. Flux de travail ddPCR (Figure 1B) et développement de tests (Tableau 2)
REMARQUE : Comme d’autres systèmes de détection ddPCR, ce flux de travail comprend également quatre étapes (Figure 1B), notamment la préparation du mélange réactionnel, la génération de gouttelettes, l’amplification par PCR et la lecture des gouttelettes.
4. Analyse des données (figures supplémentaires 2 et 3)
Dans une étude de validation de principe, la performance analytique des tests multiplex a été testée sur des échantillons cliniques et de recherche19. La performance des tests multiplex était supérieure à celle d’une RT-PCR19. Étant donné qu’un faible nombre de gouttelettes peut indiquer un problème lors de la génération de gouttelettes, dans cet article, un seuil de 10 000 gouttelettes par puits a été fixé sur la base de données empiriques.
Peu de ressources sont disponibles sur la façon de développer des tests RT-ddPCR pour la détection du SRAS-CoV-2. Bien qu’ils ne soient pas utilisés dans cet article, des échantillons standard avec des copies connues peuvent être utilisés pour développer et optimiser les essais. Dans ce travail cependant, des échantillons de SARS-CoV-2 cultivés dans des cellules Vero-E6 ont été dopés dans un arrière-plan d’ARN génomique humain et utilisés comme échantillons standard pour développer les tests. Des s?...
Les auteurs n’ont aucun conflit à révéler.
Cette recherche a été financée par le mégaprojet de contrôle des maladies infectieuses du ministère de la Santé de Chine, numéro de subvention 2017ZX10302301-005 et le Centre conjoint de recherche sino-africain, numéro de subvention SAJC201605.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
32-channel fully automatic nucleic acid extractor Purifier 32 | Genfine Biotech | FHT101-32 | Automated extractor for RNA |
AutoDG Oil for Probes | BioRad | 12003017 | QX200 AutoDG consumable |
ddPCR 96-Well Plates | BioRad | 12003185 | |
ddPCR Supermix for Probes (No dUTP) | BioRad | 1863024 | Making ddPCR assay mastermix |
DG32 AutoDG Cartridges | BioRad | 1864108 | QX200 AutoDG consumable |
Electronic thermostatic water bath pot | Beijing Changfeng Instrument and Meter Company | XMTD-8000 | Heat inactivation of samples |
FineMag Rapid Bead Virus DNA/RNA Extraction Kit | Genfine Biotech | FMY502T5 | Magnetic bead extraction of inactivated RNA samples |
Pierceable Foil Heat Seals | BioRad | 1814040 | |
Pipet Tips for the AutoDG | BioRad | 1864120 | QX200 AutoDG consumable |
Pipet Tip Waste Bins for the AutoDG | BioRad | 1864125 | QX200 AutoDG consumable |
PrimeScript RT Master Mix (Perfect Real Time) | TaKaRa | RR036A | cDNA generation |
PX1 PCR Plate Sealer | BioRad | 1814000 | Seal the droplet plate from AutoDG |
QuantaSoft 1.7 Software | BioRad | 10026368 | Data acquisition and analysis |
QuantaSoft Analysis Pro 1.0 | BioRad | N/A | Data analysis |
QX200 Automated Droplet Gererator (AutoDG) | BioRad | 1864101 | QX200 AutoDG consumable |
QX200 Droplet Reader | BioRad | 1864003 | Droplet reading and data acquisition |
T100 Thermal Cycler | BioRad | 1861096 | Droplet target amplification (PCR) and cDNA generation |
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