Une équipe de scientifiques américains de l’Université de Chicago, du NCH Healthcare System et de l’Université du sud de la Floride a identifié un ensemble spécifique de gènes associés à un mauvais pronostic de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19). L’étude est actuellement disponible sur le bioRxiv* serveur de pré-impression.
Le coronavirus 2 du syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS-CoV-2), l’agent pathogène causal du COVID-19, a une infectivité et une pathogénicité élevées. Bien qu’une proportion importante d’individus infectés par le SRAS-CoV-2 reste asymptomatique ou légèrement symptomatique, certains groupes de personnes, comme les personnes âgées ou les personnes souffrant de comorbidités, sont très susceptibles de développer un COVID-19 sévère.
Depuis l’émergence de la pandémie de COVID-19, de nombreuses études ont été menées pour identifier les facteurs de risque moléculaires et génétiques associés à la gravité de la maladie. Dans ce contexte, il a été démontré que des taux sanguins élevés et certains biomarqueurs pro-inflammatoires, tels que la ferritine, les protéines C-réactives et la procalcitonine, prédisposent les patients atteints de COVID-19 à développer une maladie grave nécessitant une ventilation mécanique. Cependant, d’autres études sont nécessaires pour identifier et caractériser des biomarqueurs fiables qui peuvent prioriser les meilleures options de traitement en fonction de la gravité de la maladie.
Conception de l’étude actuelle
Selon la littérature disponible, les survivants du COVID-19 sont susceptibles de développer une fibrose pulmonaire, qui est une maladie pulmonaire causée par des lésions et des cicatrices du tissu pulmonaire. Compte tenu de ce fait, les scientifiques avaient réutilisé une signature de 52 gènes, qu’ils avaient développée précédemment pour prédire le risque de mortalité des patients atteints de fibrose pulmonaire et pour prédire les conséquences cliniques de l’infection par le SRAS-CoV-2.
Sur un ensemble de 52 gènes, ils ont analysé l’expression de 50 gènes à l’aide d’échantillons de sang périphérique prélevés sur des patients atteints du SRAS-CoV-2. De plus, ils ont mené une analyse de l’expression unicellulaire pour identifier les sources cellulaires de ces gènes. Ils ont exclu deux ARN non codants car ils n’étaient pas disponibles dans certains des ensembles de données.
Observations importantes
Sur 50 gènes étudiés, 7 ont montré une expression accrue et 43 une expression réduite. À l’aide d’un algorithme de classification, les scientifiques ont identifié des profils génomiques à faible risque et à haut risque. Ils ont observé que les personnes ayant un profil génomique à haut risque étaient significativement plus âgées et avaient un risque plus élevé de développer un COVID-19 sévère. De plus, le besoin d’admission aux soins intensifs ou de ventilation mécanique était significativement plus élevé parmi eux. Les taux sanguins de lactate, de protéine C-réactive et de d-dimère étaient également significativement plus élevés chez les personnes ayant un profil génomique à haut risque par rapport à celles ayant un profil génomique à faible risque.
Pour identifier les sources cellulaires de 50 gènes, ils ont effectué une analyse au niveau des patients à l’aide de l’algorithme de classification, qui avait identifié cinq profils génomiques à faible risque et trois à haut risque. En comparant les proportions de différents types de cellules entre les profils à faible risque et à haut risque, ils ont observé que les personnes présentant des profils à haut risque présentaient des proportions plus élevées de globules rouges, de monocytes, de neutrophiles et de cellules dendritiques. En revanche, des proportions plus élevées de lymphocytes T et B, de cellules tueuses naturelles et de plasmablastes producteurs d’anticorps ont été trouvées chez des personnes présentant des profils génomiques à faible risque.
Pour valider davantage les données, ils ont effectué une analyse spécifique au type de cellule à l’aide de l’algorithme de classification, qui avait identifié 46 profils génomiques à haut risque et 109 à faible risque. Les résultats ont révélé que les globules rouges, les neutrophiles, les monocytes, les éosinophiles et les cellules dendritiques constituaient les profils à haut risque, tandis que les lymphocytes T et B, les cellules tueuses naturelles et les plasmablastes constituaient les profils à faible risque. Ces résultats indiquent que les réponses immunitaires robustes médiées par les cellules T et les cellules B peuvent réduire le risque de développer une forme sévère de COVID-19.
Les profils de risque génomique basés sur la signature de 50 gènes sont prédictifs de mauvais résultats dans SARSCoV-2. Regroupement d’individus infectés par le SRAS-CoV-2 basé sur les profils de risque génomique (élevé ou faible) dérivés de la signature de 50 gènes à l’aide de SAMS dans la découverte (A) et cohortes de validation (B). Chaque colonne représente un sujet et chaque ligne représente un gène. L’échelle de deux couleurs basée sur le journal est affichée à côté des cartes thermiques; le rouge indique l’augmentation de l’expression par rapport à la moyenne géométrique des échantillons et le vert, la diminution. S = maladie grave du SRAS-CoV-2. M = maladie bénigne du SRAS-CoV-2.
Importance de l’étude
Les résultats de l’étude indiquent que les profils d’expression de 50 gènes dans le sang périphérique peuvent prédire le résultat clinique des patients atteints de COVID-19. L’étude identifie également les sources cellulaires de ces gènes. Pris ensemble, les biomarqueurs importants identifiés dans l’étude peuvent être utilisés pour catégoriser les patients COVID-19 en fonction de la gravité de leur maladie, ce qui à son tour peut faciliter une bonne utilisation des ressources médicales, y compris les thérapies et les équipements de sauvetage. Cela peut également réduire le risque et le coût d’une hospitalisation inutile.
*Avis important
bioRxiv publie des rapports scientifiques préliminaires qui ne sont pas évalués par des pairs et, par conséquent, ne doivent pas être considérés comme concluants, guider la pratique clinique / les comportements liés à la santé, ou traités comme des informations établies.
