Un système permettant d’identifier des bactéries en moins de 40 minutes pourrait aider les médecins à prescrire le bon antibiotique, alors que la résistance aux antimicrobiens menace l’efficacité des traitements

SOURCE : Salle de presse, McGill
Le 13 février 2026

Une équipe de recherche composée de scientifiques de L’Institut et de l’Université McGill a mis au point un système diagnostique capable d’identifier des bactéries — et de déterminer quels antibiotiques peuvent les neutraliser — en seulement 36 minutes. Il s’agit d’une avancée majeure dans la lutte mondiale contre la résistance aux antimicrobiens. À l’heure actuelle, la réalisation d’un test clinique prend généralement de 48 à 72 heures, si bien que le médecin n’a pas en main toute l’information pertinente lors de la rédaction de l’ordonnance.

Selon l’équipe de recherche, cette innovation survient à un moment critique, compte tenu de l’urgence de la crise liée à la résistance aux antimicrobiens, laquelle découle de la capacité croissante des bactéries à résister aux antibiotiques.

« Nous sommes en train de perdre la course contre la résistance aux antimicrobiens, affirme Sara Mahshid, professeure agrégée au Département de génie biologique et auteure principale de l’article publié dans Nature Nanotechnology. Ce problème tue plus d’un million de personnes par année, soit davantage que le VIH/sida ou le paludisme, et le traitement tardif est souvent mis en cause. Les tests rapides ne sont pas un luxe : ils représentent le chaînon manquant entre le diagnostic et la survie. »

Le bon antibiotique dès le départ

La solution mise au point par l’équipe, appelée QolorPhAST, est un système compact et automatisé muni de nanosenseurs qui changent très rapidement de couleur lors de la métabolisation des bactéries vivantes. Inspirés par des nanoarchitectures présentes dans la nature, Mahsa Jalali et Tamer AbdElFatah, alors doctorants au laboratoire Mahshid, ont mis au point cette technologie en combinant le génie des nanomatériaux, la microfluidique, la physique optique et l’apprentissage automatique.

En associant le changement de couleur rapide à l’analyse d’images fondée sur l’apprentissage automatique, QolorPhAST peut déterminer à la fois l’identité des bactéries et leur sensibilité aux antibiotiques, sans recours à des cultures nocturnes. Lors d’un essai clinique à l’insu mené sur 54 échantillons d’urine, le système a montré une grande exactitude par rapport aux méthodes de référence et a fourni des résultats en une fraction du temps requis habituellement.

Peu coûteux, portatif et facile à utiliser, l’appareil a été conçu pour une utilisation à grande échelle, et il pourrait notamment servir à orienter le traitement des infections transmissibles sexuellement et des infections urinaires. L’équipe espère maintenant pouvoir commercialiser son produit.

Le système QolorPhAST a été mis au point au laboratoire de la professeure Sara Mahshid, en collaboration avec Cedric Yansouni, MD, et Dao Nguyen, MD, M.Sc., tous deux membres du Programme en maladies infectieuses et immunité en santé mondiale de L’Institut.

À propos de l’étude

L’article Ultra-rapid nanoplasmonic colorimetry in microfluidics for antimicrobial susceptibility testing directly from specimens, par Mahsa Jalali, Tamer AbdElFatah, Carolina del Real Mata, Imman Hosseini, Sripadh Guptha Yedire, Geoffrey McKay, Rachel Corsini, Roozbeh Siavash Moakhar, Cedric Yansouni, Dao Nguyen et Sara Mahshid, a été publié dans Nature Nanotechnology en février 2026.

DOI: https://doi.org/10.1038/s41565-025-02075-z

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