Le centre médical Sheba de Tel Hashomer pilote un coronavirus– une technologie de test censée être capable de détecter les virus dans un échantillon de liquide en moins d’une seconde, a déclaré mardi Newsight Imaging, une start-up basée à Ness Ziona. Le Jerusalem Post il a reçu l’approbation du comité d’éthique de l’IRB («Helsinki») du Sheba Medical Center pour mener un programme pilote de tests de détection rapide du COVID-19 à l’aide de son dispositif spectral portable et rentable. Le centre et l’écosystème de start-up israéliennes travaillent en tandem pour réinventer la technologie existante pour lutter contre le fléau du COVID-19 », a déclaré le directeur du centre d’innovation de l’ARC à Sheba, le Dr Eyal Zimlichman. , peut identifier et classer les preuves d’un virus dans le corps en moins d’une seconde, en utilisant un échantillon de liquide – sérum sanguin ou salive – inséré dans une cuve de test jetable, explique un communiqué. En spectroscopie, un échantillon est testé avec une large bande source lumineuse, a déclaré Eli Assoolin, PDG de Newsight. La lumière qui revient de l’échantillon est analysée pour déterminer son contenu en longueur d’onde. «Nous collectons la signature spectrale après que la lumière est absorbée dans l’échantillon, puis nous pouvons en analyser le contenu», a-t-il déclaré, notant que la technologie d’analyse spectrale a déjà été utilisé pour identifier certaines maladies et anomalies humaines. «Fondamentalement, d’un côté, vous avez la source de lumière, et de l’autre, vous avez la puce de capteur – une caméra sensible et rapide qui peut voir différentes longueurs d’onde. Au milieu, vous placez l’échantillon », a déclaré Assoolin. Les médecins de Sheba du département des maladies infectieuses et tropicales travaillent déjà avec l’entreprise, et les études de faisabilité initiales de l’appareil ont été couronnées de succès. Une étude a révélé qu’il peut séparer l’alpha- coronavirus (Alpha-CoV) et bêta-coronavirus (Beta-CoV) avec une précision de près de 100%. Des études menées sur des personnes infectées par le virus de la dengue se sont également révélées extrêmement précises. « Nous avons prouvé que nous pouvons faire la différence entre les personnes malades et celles qui ne le sont pas », a déclaré Assoolin. COVID-19[feminine.Newsight existe depuis quatre ans. Ses produits de vision industrielle sont déjà intégrés dans des dizaines d’appareils et de solutions différents dans les domaines de l’automobile, de la robotique et de la fabrication industrielle de pointe.Bien que les caméras hyperspectrales soient largement utilisées dans les hôpitaux, elles ont trouvé un marché limité en raison de leur coût élevé, qui généralement varie de 50 000 $ à bien plus de 1 million de dollars. L’innovation de Newsight est qu’elle a pris cette technologie et l’a mise en œuvre dans une seule puce de silicium rentable qui peut être utilisée à n’importe quel point de service – même chez les gens, a déclaré Assoolin. Cela signifie que l’ensemble de données généré par la puce peut être utilisé pour former deux modèles – l’un qui identifie les personnes infectées et l’autre qui identifie les personnes sans virus. Ensuite, a déclaré Assoolin, «si vous prenez un échantillon anonyme, l’algorithme déterminera quel modèle est le plus adapté.» Newsight et ARC @ Sheba prévoient de créer une société d’incubation conjointe, puis d’obtenir l’approbation de la US Food and Drug Association. Nous obtiendrons l’approbation de la FDA et commercialiserons aussi vite que possible », a déclaré Assoolin au Post. Mais, a-t-il ajouté, il imagine que de nombreux acteurs du marché seront prêts à tester la solution avant même que cela ne se produise. La société a déjà vendu une licence pour développer des dispositifs de détection de virus et de bactéries basés sur sa technologie à une société d’intelligence artificielle de Hong Kong. «Nous sommes vraiment ravis de faire quelque chose comme ça – pas seulement d’un point de vue commercial, mais parce que nous sentons que nous faisons quelque chose pour l’humanité », a déclaré Assoolin.