WEBVTT Kind: captions Language: fr 00:00:00.229 --> 00:00:05.830 Merci pour cette opportunité de partager les données de notre test COVID RAPID. 00:00:05.830 --> 00:00:08.230 Pourquoi est-ce si important ? 00:00:08.230 --> 00:00:16.230 Bien que nous espérions tous que l’épisode de COVID se termine rapidement, pour l’instant, 00:00:16.230 --> 00:00:21.990 nous avons environ 100 cas de COVID toutes les 3 secondes dans le monde, et quelqu’un 00:00:21.990 --> 00:00:24.870 meurt de la COVID toutes les 12 secondes. 00:00:24.870 --> 00:00:27.030 Autrement dit, l’épidémie est toujours là. 00:00:27.030 --> 00:00:34.980 Et nous allons continuer à y être confrontés pendant un long moment, donc nous devons nous 00:00:34.980 --> 00:00:36.170 y préparer. 00:00:36.170 --> 00:00:43.870 Pourquoi un autre test COVID ? C’est une question qui revient tout le temps. 00:00:43.870 --> 00:00:50.770 Il y a en ce moment 400 tests approuvés par la FDA. 00:00:50.770 --> 00:00:55.010 Comme vous le voyez, la majorité de ces tests sont moléculaires. 00:00:55.010 --> 00:01:00.700 Et la plupart essaient de simplifier le processus, il y a 88 tests d’anticorps et 34 tests 00:01:00.700 --> 00:01:01.700 d’antigènes. 00:01:01.700 --> 00:01:04.080 Quel est le problème avec ces méthodes ? 00:01:04.080 --> 00:01:13.070 Comme vous pouvez le voir brièvement ici, le plus gros problème actuel, mais qui s'est 00:01:13.070 --> 00:01:18.700 au moins développé avec la [variante] Omicron, est le taux élevé de résultats erronés. 00:01:18.700 --> 00:01:29.930 Et ce, avec la PCR, qui est l'étalon-or. 00:01:29.930 --> 00:01:40.030 Vous pouvez consulter la référence sur le site web de Hopkins [https://www.hopkinsmedicine.org/news/newsroom/nwes-releases/covid-19-story-tip-beware-of-false-negatives-in-diagnostic-testing-of-covid-19]. 00:01:40.030 --> 00:01:45.780 Avec le test rapide, la situation est pire. 00:01:45.780 --> 00:01:52.229 Et avec Omicron, comme je vous l'ai dit, la situation n'a cessé d'empirer. 00:01:52.229 --> 00:01:59.979 Vous pouvez voir sur la droite que des appels ont été lancés à la FDA pour qu'elle rappelle 00:01:59.979 --> 00:02:03.930 des milliers de tests rapides du marché. 00:02:03.930 --> 00:02:12.410 Ce qui veut dire que ces résultats rapides, ces faux résultats, signifient qu'il y a 00:02:12.410 --> 00:02:16.930 300 millions de faux résultats dans le monde. 00:02:16.930 --> 00:02:19.730 Il s'agit donc d'un problème majeur. 00:02:19.730 --> 00:02:27.451 Pourquoi ? Pourquoi tellement de faux résultats ? Simplement parce que nous avons un grand 00:02:27.451 --> 00:02:38.650 écart pour le diagnostic de ce côté de la courbe. 00:02:38.650 --> 00:02:49.519 Et aussi un grand écart pour le diagnostic et le dépistage dans cette zone. 00:02:49.519 --> 00:02:55.730 Quel est le besoin du marché ? Nous essayons de répondre à cette question avec I-Corps. 00:02:55.730 --> 00:03:02.180 Nous avons découvert qu'il existait différents types d'hôpitaux, des petits et moyens hôpitaux 00:03:02.180 --> 00:03:04.900 dans les zones urbaines et rurales. 00:03:04.900 --> 00:03:10.019 Ensuite, nous avons les grands hôpitaux et les hôpitaux financés par le gouvernement 00:03:10.019 --> 00:03:11.019 fédéral. 00:03:11.019 --> 00:03:16.720 Ces hôpitaux, à droite, sont susceptibles d'être ouverts 24 heures sur 24, 7 jours 00:03:16.720 --> 00:03:24.020 sur 7, et d'avoir des laboratoires également ouverts 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, de 00:03:24.020 --> 00:03:33.200 disposer de la PCR ou d'avoir créé leurs propres tests pour répondre à la pandémie. 00:03:33.200 --> 00:03:43.290 Les hôpitaux de l'autre côté, qui constituent la majorité, ne disposent pas de laboratoires 00:03:43.290 --> 00:03:48.780 ouverts 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. 00:03:48.780 --> 00:03:52.340 Dans de nombreux cas, ils transmettent les résultats à d'autres sites. 00:03:52.340 --> 00:03:58.440 Cela signifie qu'il y a des épidémies et qu'ils doivent débourser plus d'argent. 00:03:58.440 --> 00:04:03.189 Et chaque fois qu'il y a une épidémie, ils ont moins d'argent et, en fait, ils ont moins 00:04:03.189 --> 00:04:05.959 de fonds pour répondre à ces problèmes. 00:04:05.959 --> 00:04:13.190 Que devons-nous en penser ? Si vous regardez la majorité ou une large proportion de cas 00:04:13.190 --> 00:04:26.770 qui sont déjà hospitalisés, ils sont diagnostiqués cliniquement entre 30 et 50% du temps. 00:04:26.770 --> 00:04:35.450 Ca dépend de l’endroit, les chiffres peuvent encore monter dans les pays développés - ils 00:04:35.450 --> 00:04:39.720 sont diagnostiqués cliniquement à cause de ces faux résultats. 00:04:39.720 --> 00:04:50.000 Donc je vous ai dit que cela augmentait la morbidité, la mortalité et les pertes. 00:04:50.000 --> 00:04:55.840 Ce qui est une source de préoccupation importante pour nous. 00:04:55.840 --> 00:05:01.480 De nombreux hôpitaux de petite et moyenne taille sont en train de s'effondrer à cause 00:05:01.480 --> 00:05:02.480 de cela. 00:05:02.480 --> 00:05:06.240 Nous avons aussi collecté des résultats préliminaires dans le laboratoire et sur 00:05:06.240 --> 00:05:07.630 le terrain. 00:05:07.630 --> 00:05:11.830 Il s'agit de l'un d'entre eux. 00:05:11.830 --> 00:05:20.720 Il s'agit de notre groupe à haut risque, une population infectée par le VIH. 00:05:20.720 --> 00:05:29.120 Il s'agissait de fumeurs, qui avaient donc une double raison d'être exposés à un risque 00:05:29.120 --> 00:05:30.620 élevé de COVID. 00:05:30.620 --> 00:05:33.620 Et nous étions situés en Floride. 00:05:33.620 --> 00:05:40.120 La Floride est l'un des épicentres, l'une des plus grandes régions des États-Unis. 00:05:40.120 --> 00:05:44.120 Et si vous voyez - nous suivons 400 personnes. 00:05:44.120 --> 00:05:47.680 Et sur ces 400 personnes, nous avons une bonne répartition socio-démographique. 00:05:47.680 --> 00:05:51.630 Ils ont été testés en moyenne deux ou trois fois par an. 00:05:51.630 --> 00:05:59.880 Au cours de cette année, elles ont déclaré avoir été en contact étroit avec d'autres 00:05:59.880 --> 00:06:01.150 personnes infectées. 00:06:01.150 --> 00:06:07.300 Dix d'entre elles ont déclaré avoir des symptômes évidents, mais le test était 00:06:07.300 --> 00:06:08.300 négatif. 00:06:08.300 --> 00:06:13.330 Trois personnes seulement ont été informées qu'elles étaient infectées, mais elles allaient 00:06:13.330 --> 00:06:14.330 bien. 00:06:14.330 --> 00:06:20.150 Ainsi, si vous voyez ce graphique, il s'agit de la Floride, à l'époque où nous avons 00:06:20.150 --> 00:06:25.400 réalisé cette étude, soit 20 %, 20 % de la population était positive à ce moment-là. 00:06:25.400 --> 00:06:31.400 Il est évident que nous parlons d'une population à haut risque et que nous nous attendions 00:06:31.400 --> 00:06:34.300 à un taux d'au moins 20 %, voire plus. 00:06:34.300 --> 00:06:42.550 Comme je vous l'ai déjà dit, nous avons donc 1 % de PCR et 4 % de symptômes. 00:06:42.550 --> 00:06:47.990 Nous avons donc décidé de revenir en arrière et d'analyser les anticorps - les anticorps 00:06:47.990 --> 00:06:53.430 IgG - pour vérifier si ces personnes avaient été infectées au cours de l'année écoulée. 00:06:53.430 --> 00:06:59.730 Et nous avons découvert que 50 % d'entre eux, en plus de ces 4 % [symptômes] et 1 00:06:59.730 --> 00:07:01.300 % [PCR], étaient réellement infectés. 00:07:01.300 --> 00:07:07.170 Au cours de cette année-là, avec le COVID, c'était vraiment mieux que les 20 % enregistrés 00:07:07.170 --> 00:07:08.170 en Floride. 00:07:08.170 --> 00:07:11.900 Avec nos tests, nous avons pu détecter 60 % d'entre eux. 00:07:11.900 --> 00:07:18.889 La grande question était donc de savoir comment nous avons pu détecter autant de cas que 00:07:18.889 --> 00:07:26.240 les anticorps PCR ne détectaient pas lorsqu'ils le faisaient [de manière répétée]. 00:07:26.240 --> 00:07:33.460 Nous avons utilisé le modèle animal pour essayer de suivre notre cible et d'administrer 00:07:33.460 --> 00:07:40.190 des doses faibles et élevées afin d'être sûrs de pouvoir représenter les cas asymptomatiques 00:07:40.190 --> 00:07:42.680 et les cas cliniquement symptomatiques. 00:07:42.680 --> 00:07:51.490 Nous avons pu démontrer que notre cible de diagnostic a commencé à être fortement 00:07:51.490 --> 00:07:56.900 produite à ce niveau, à ce jour - environ le troisième jour après l'infection. 00:07:56.900 --> 00:08:03.440 Mais tout aussi important, lorsque nous vérifions notre cible, nous n'avons pas été en mesure 00:08:03.440 --> 00:08:08.949 de la démontrer pendant toute la durée de l'infection et de la maladie. 00:08:08.949 --> 00:08:13.699 Cela signifie que nous n'aurons pas ces lacunes, ou ces écarts. 00:08:13.699 --> 00:08:20.610 We were able to demonstrate that our diagnostic target began to be strongly produced at this 00:08:20.610 --> 00:08:24.500 level, to date - around the third day after infection. 00:08:24.500 --> 00:08:30.490 But just as importantly, when we check our target, we haven't been able to demonstrate 00:08:30.490 --> 00:08:32.870 it throughout the duration of the infection and disease. 00:08:32.870 --> 00:08:35.919 That means we won't have these gaps, or these discrepancies. 00:08:35.919 --> 00:08:43.550 Voilà le groupe que je remercie et le reste de l’équipe qui m’aide dans ce projet. 00:08:43.550 --> 00:08:44.550 Et merci pour cette présentation. 00:08:44.550 --> 00:08:45.550 Je serais heureux de répondre aux questions. 00:08:45.550 --> 00:08:45.554 Kenia Pujols: Merci Maria.