Les marqueurs protéiques pourraient aider à prédire à quel point un patient COVID-19 deviendra malade

Des chercheurs de l'Institut Francis Crick et de la Charité – Universitätsmedizin Berlin ont identifié 27 biomarqueurs de protéines qui pourraient être utilisés pour prédire si un patient atteint de COVID-19 est susceptible de devenir gravement malade avec la maladie.

Les marqueurs protéiques pourraient aider à prédire à quel point un patient COVID-19 deviendra malade

Image de la morphologie ultrastructurale présentée par le Novel Coronavirus 2019 (2019-nCoV) (CDC). Crédit d'image: CDC / Alissa Eckert, MS; Dan Higgins, MAM / Domaine public

Les personnes infectées par le SRAS-CoV-2, le virus qui cause le COVID-19, réagissent différemment. Certains ne développent aucun symptôme, certains doivent être hospitalisés et, pour certains, la maladie est mortelle.

Dans cette étude, publiée dans Systèmes cellulaires, les chercheurs ont trouvé 27 biomarqueurs potentiels qui sont présents à différents niveaux chez les patients atteints de COVID-19, selon la gravité de leurs symptômes. Les marqueurs pourraient aider les médecins à prédire à quel point un patient deviendra malade et fournir aux scientifiques de nouvelles cibles pour le développement de médicaments.

Les chercheurs ont affiné une méthode d'analyse appelée spectrométrie de masse pour tester rapidement la présence et la quantité de diverses protéines dans le plasma sanguin. Cette plateforme a été développée à l'Institut Francis Crick et appliquée pour analyser le sérum de 31 patients COVID-19 à l'hôpital universitaire de Charité de Berlin. Leurs résultats ont ensuite été validés chez 17 patients atteints de COVID-19 dans le même hôpital et chez 15 personnes en bonne santé.

Les chercheurs espèrent que leurs résultats mèneront au développement de tests de routine simples pour vérifier les niveaux d'une ou de certaines de ces protéines chez les patients atteints de COVID-19. Les résultats de ces tests pourraient être utilisés pour aider les médecins à décider du traitement à administrer.

Un test pour aider les médecins à prédire si un patient COVID-19 est susceptible de devenir critique ou non serait inestimable. Il les aidera à prendre des décisions sur la meilleure façon de gérer la maladie pour chaque patient ainsi qu'à identifier les personnes les plus à risque. Nous espérons que les biomarqueurs que nous avons identifiés conduiront au développement de ces tests indispensables. « 

Christoph Messner, l'un des principaux auteurs et postdoctorant du laboratoire de biologie moléculaire du métabolisme du Crick

Trois des protéines clés identifiées par l'équipe étaient associées à l'interleukine IL-6, une protéine qui provoque une inflammation, un marqueur connu des symptômes graves. Les chercheurs suggèrent qu'il pourrait être possible d'atténuer certains de ces symptômes en utilisant des médicaments ciblant ces protéines associées.

La méthode robuste que nous avons utilisée dans cette étude est un outil précieux et puissant pour prédire la progression de la maladie et également trouver des cibles potentielles pour les traitements. Notre approche pourrait également être facilement appliquée à d'autres maladies, maintenant et à l'avenir, pour mieux comprendre leurs effets sur le corps. »

Markus Ralser, auteur d'articles et chef de groupe au Crick et Charité

Vadim Demichev, un autre auteur principal et scientifique du laboratoire de biologie moléculaire du métabolisme du Crick, ajoute: «Bien que notre plateforme technologique n'ait pas été développée spécifiquement pour COVID-19, elle s'est avérée très utile pour obtenir de nouvelles perspectives sur cette maladie. Nous espérons qu'il contribuera au développement de tests analytiques pronostiques pour un large éventail de conditions dans un avenir proche ».

Tous les protocoles et logiciels pour implémenter cette approche sont disponibles gratuitement.

La source:

L'Institut Francis Crick

Référence de la revue:

Messner, C.B., et al. (2020) La protéomique clinique à très haut débit révèle des classificateurs de l'infection au COVID-19. Systèmes cellulaires. doi.org/10.1016/j.cels.2020.05.012.

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