Covid-19 : Covidog, utiliser le flair des chiens pour détecter la Covid-19 Déterminer la signature olfactive du virus.

, dans le réseau de Guillaume Facchi

Regards croisés de chercheurs sur la Covid-19 : virologie. Trois chercheurs de l’Université de Strasbourg ont allié leurs savoir-faire à travers le projet Covidog. Leur idée ? Isoler l’odeur de la Covid-19 afin d’entrainer des chiens à la reconnaitre et à terme les utiliser pour identifier les porteurs du virus.


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Christophe Ritzenthaler, Philippe Choquet et Yves Rémond (de g. à dr.) se sont alliés autour du projet Covidog. (Photos DR)

Fin mars 2020, alors que l’épidémie de coronavirus prend de l’ampleur, Philippe Choquet, chercheur au sein de l’équipe Matériaux multi échelles et biomécaniques (ICube), se demande si les chiens ne pourraient pas être utilisés pour détecter les porteurs de la maladie, comme c’est le cas pour la détection de certains cancers. Pour mettre en œuvre son idée, le vétérinaire de formation, s’associe avec Yves Rémond, chercheur dans la même équipe, et Christophe Ritzenthaler, virologue à l’Institut de biologie moléculaire des plantes (IBMP). Le projet Covidog est lancé.

Philippe Choquet décide d’exploiter son réseau et entre en contact avec Nathalie Simon. La vétérinaire de Nantes spécialisée dans le comportement canin les oriente vers deux pompiers maitres-chiens ayant des animaux déjà formés à détecter les odeurs. Problème, comment les entrainer sans risquer de les contaminer ? « Notre idée de départ a été de partir des masques : les collecter dans un dispositif hermétique au virus mais perméable aux odeurs », raconte Philippe Choquet. Une démarche lourde en termes d’hygiène et de sécurité rapidement abandonnée.

Infecter des cellules

Suite à un article sur le projet paru dans les Dernières nouvelles d’Alsace, deux entreprises alsaciennes se joignent à l’aventure ouvrant de nouvelles perspectives : Twistaroma, spécialisée dans la caractérisation des composés volatils et Biodesiv qui développe notamment des tubes en polymères servant à entrainer les chiens à la détection d’odeurs. Reste à isoler l’odeur du virus pour la placer sur ces polymères. Une isolation qui permet d’éviter les «  interférences  » des signatures olfactives propres à chaque personne et rendre ainsi l’entrainement plus facile.

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Deux pompiers maitres-chiens ayant des animaux déjà formés à détecter les odeurs participent à l’étude.

C’est là qu’intervient le laboratoire de Thomas Baumert qui travaille actuellement sur la Covid-19. « Si nous prenons des cultures de cellules que nous infectons avec le coronavirus, nous obtenons un système binaire avec des cellules saines et des cellules infectées », détaille Christophe Ritzenthaler. « L’idée étant d’infecter des cellules de plusieurs origines (poumons, sang…) pour essayer de déduire une signature commune aux lignées », ajoute Philippe Choquet.

Une preuve de concept

En parallèle, des travaux menés par Twistaroma devraient permettre de déterminer la signature olfactive du virus. « Tout cela reste à l’état d’hypothèse, nous cherchons avant tout à apporter une preuve de concept. Si les essais sont concluant, nous établirons un protocole de dressage pour pouvoir diffuser la méthode le plus rapidement possible », souligne Philippe Choquet.

L’entrainement des chiens pourrait démarrer début juin 2020, avec une première étape pour s’assurer que les polymères sont compatibles avec la détection d’odeurs déjà connues par eux. Côté financement, plusieurs dossiers ont été déposés sans réponse pour le moment. Un financement participatif vient d’être lancé via la Fondation Université de Strasbourg.

Marion Riegert

Publié par Marion Riegert le vendredi 05 juin 2020 sur http://www.recherche.unistra.fr


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Univ_Strasbourg @unistra · 5 juin 2020
Trois chercheurs @unistra @CNRS ont allié leurs savoir-faire à travers le projet Covidog. L’idée ? Isoler l’odeur de la #COVIDー19 afin d’entrainer des chiens à la reconnaitre et à terme les utiliser pour identifier les porteurs du virus. @twistaroma
http://www.recherche.unistra.fr/index.php?id=32053

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