Depuis le début de la pandémie SARS-COV-2, plusieurs variantes du virus se sont transformées en variantes de préoccupation (COV), telles que classées par l’Organisation mondiale de la santé (OMS). Les COV sont des variantes de virus qui sont prédites ou connues pour provoquer de grandes vagues d’infections en raison de leurs caractéristiques phénotypiques altérées et du risque de modification de la gravité de la maladie, de réduction de l’efficacité des vaccins ou de la charge accrue des systèmes de santé.
La plate-forme Web de couverture pour la surveillance génomique du virus SARS-COV-2 permet une identification et une caractérisation rapides et de calcul des variantes potentielles d’intérêt (PVOI), avec un délai de près de près de trois mois avant leur désignation de l’OMS en tant que VOC ou en tant que variantes liées et prédire leur capacité à échapper à l’immunité existante acquise par des vaccinations ou des infections antérieures.
Des chercheurs dirigés par Alice McHardy l’ont démontré avec succès dans une analyse complète publiée dans Communications de la nature. La détection précoce des COV est particulièrement importante pour le développement des vaccins afin d’assurer la protection contre les vaccins contre les nouveaux variantes de virus.
« Nous avons développé une nouvelle méthode d’analyse pour la couverture qui devrait aider à rendre les changements antigéniques dans les variantes de virus plus visibles », explique McHardy. Plus précisément, une matrice basée sur des observations du développement à long terme de certains virus de la grippe (grippe A H3N2) est utilisée. Cette matrice relie des changements importants dans le matériel génétique du virus à ses propriétés.
Les chercheurs examinent particulièrement les changements dans une protéine spécifique du virus, connu sous le nom de protéine de pointe. Cette protéine joue un rôle important car il permet au virus de se fixer aux cellules humaines et parce que c’est une cible principale pour les vaccins et les thérapies.
Le système de couverture obtient les données pertinentes de la base de données du génome du virus GISAid, qui est une initiative de partage de données favorisant l’échange rapide de données sur des agents pathogènes prioritaires tels que la grippe, le HCOV-19, le RSV, le HMPXV, le SARS-CoV-19 et les arbovirus tels que le chikungunya, le denton et le zika. En mars 2024, Gisiad avait plus de 16,5 millions de séquences SARS-COV-2 disponibles.
La couverture analyse les données du génome SARS-COV-2 par pays d’origine pour la dynamique des déformations et les changements antigéniques. Une méthode statistique est utilisée pour déterminer quelles souches virales ont considérablement modifié leur capacité d’échappement immunitaire. Cela implique de comparer les changements d’acides aminés se produisant à travers la protéine de pointe des souches virales d’un mois donné. Les souches qui se distinguent clairement – IE, celles qui présentent des changements nettement plus importantes que la moyenne – sont sélectionnées comme significativement modifiées.
Les souches virales visibles qui devraient se propager plus rapidement ou pour être considérablement modifiées en termes d’immunité sont ensuite affichées sur la plate-forme de couverture dans des graphiques spéciaux (« cartes de chaleur ») afin que les utilisateurs puissent voir en un coup d’œil où et où les changements majeurs dans le virus se produisent.
Pour tester la fiabilité de la nouvelle méthode d’analyse, les chercheurs ont examiné les données de séquence du génome à partir de souches virales déjà connues pour être des COV, y compris la variante omicron de SARS-COV-2. Le groupe de travail a constaté que la nouvelle méthode permettait à des lignes virales d’être identifiées rétrospectivement comme des COV jusqu’à trois mois avant la désignation de l’OMS.
« Il était intéressant de voir que les variantes de virus qui étaient également officiellement classées comme importantes par l’OMS ont montré des valeurs significativement plus élevées dans nos analyses que les autres variantes moins remarquées », explique McHardy. Les nombres ont augmenté dans un ordre clair: d’abord pour les variantes qui ne sont surveillées que (variantes sous surveillance, ou VAM), puis pour les variantes d’intérêt (VOIS), et enfin, le plus fortement, pour les variantes de COV, qui sont considérées comme particulièrement inquiétantes.
« Dans l’ensemble, ces résultats soulignent la capacité de notre méthode à prédire efficacement l’émergence de variantes SAR-COV-2 pertinentes à la santé avec un avantage de croissance – bien avant d’atteindre leur fréquence maximale ou sont officiellement identifiées par l’OMS comme concernant », résume le bioinformaticien. « Cela pourrait fournir un temps précieux pour lancer une analyse approfondie requise pour les ajustements des vaccins ou prendre des mesures ciblées pour protéger les groupes vulnérables, par exemple. »
