Développement et évaluation initiale d'un test RVFV basé sur la SERS

RÉSUMÉ Le virus de la fièvre du Rift (RVFV), un pathogène prioritaire du Plan de l'OMS, continue de causer d'importantes pertes sanitaires et économiques dans les régions endémiques, pourtant les diagnostics moléculaires et sérologiques actuels demeurent inaccessibles ou insuffisamment sensibles dans de nombreux contextes. La spectroscopie Raman à surface amplifiée (SERS) offre une sensibilité élevée et un potentiel adaptable sur le terrain. Cette étude visait à développer un test de détection du RVFV basé sur la SERS en combinant modélisation théorique et validation expérimentale. Une approche hybride intégrant Schrödinger-bioluminate et des simulations de théorie fonctionnelle de la densité (DFT) a été utilisée pour modéliser les interactions moléculaires au sein de l'immunoprobe SERS. Expérimentalement, un immunodosage SERS de type sandwich a été construit en immobilisant la protéine nucléocapside recombinante du RVFV (rnp) sur un substrat actif SERS pour capturer les anticorps RVFV. Une immunoprope complémentaire AuNP/spa/4-MBA a été synthétisée pour lier les anticorps capturés et générer un signal Raman mesurable. L'immunoprope a montré une limite de détection de 1 μg/mL pour les anticorps RVFV, démontrant une sensibilité supérieure à celle des tests de flux latéral à bande de moitié développés précédemment. Les prévisions théoriques des modes de vibration Raman clés de 4-MBA ont montré une bonne cohérence avec les spectres expérimentaux, soutenant la validité de la conception guidée par simulation. Le test a réussi à établir la faisabilité conceptuelle d'une plateforme de diagnostic SERS spécifique au RVFV. Ce travail présente la première stratégie de détection basée sur la SERS adaptée au RVFV et la première à intégrer la modélisation computationnelle avec le développement de tests pour ce pathogène. Bien que préliminaire, l'approche hybride théorique-expérimentale fournit une base pour une optimisation supplémentaire, l'incorporation d'une analyse spectrale basée sur l'IA et un déploiement futur utilisant des dispositifs Raman portables miniaturisés.