Dans une nouvelle étude menée par des chercheurs de l'UNC Charlotte du Center for Computational Intelligence to Predict Health and Environmental Risks (CIPHER) et du North Carolina Research Campus de Kannapolis, des universitaires ont trouvé des preuves que les derniers variants de la grippe H5N1 – communément appelés grippe aviaire – sont plus efficaces pour échapper aux anticorps, y compris ceux des humains, que les itérations précédentes du virus. L'étude est actuellement publiée sous forme de pré-impression sur le serveur de pré-impression en ligne bioRxiv pour la recherche en biologie et est en attente d'examen par les pairs.
En juin 2024, le ministère américain de l'Agriculture a signalé que plus de 300 mammifères avaient été infectés par le virus H5N1 entre 2022 et 2024. L'Organisation mondiale de la santé a récemment signalé qu'environ cinq humains ont été infectés par le virus H5N1 rien qu'en 2024, « mais l'impact potentiel plus large sur la santé humaine reste flou », ont écrit les chercheurs de l'UNC Charlotte.
En utilisant des techniques avancées d'IA et de modélisation basées sur la physique, rendues possibles par les investissements de l'UNC Charlotte et de l'Assemblée générale de Caroline du Nord dans la recherche sur le calcul haute performance et l'analyse informatique assistée par intelligence artificielle, les chercheurs de l'université ont fait des progrès dans la compréhension des interactions spécifiques entre les protéines et les anticorps du virus H5N1, dans le but que ces résultats éclairent la conception de vaccins plus puissants et plus efficaces contre le virus.
Ce projet a été mené par le premier auteur Colby T. Ford, chercheur invité CIPHER en science des données et fondateur de la startup Tuple, LLC basée à Charlotte, ainsi que par les récents étudiants du College of Computing and Informatics Shirish Yasa, Khaled Obeid et Sayal Guirales-Medrano, ainsi que par les professeurs du Département de bioinformatique et de génomique Richard Allen White III et Daniel Janies. Tuple, LLC était également partenaire de ce projet.
Par le passé, notre capacité à répondre aux questions biologiques se limitait au rendement de nos processus traditionnels en laboratoire. Aujourd'hui, cependant, grâce à l'échelle apparemment illimitée du calcul haute performance et du cloud computing, nous utilisons l'IA et d'autres outils de modélisation pour répondre à ces questions par calcul. Dans cette étude, notre objectif est d'anticiper davantage les impacts potentiels de la grippe H5N1 sur la santé avant qu'un événement majeur ne nous prenne au dépourvu.
Colby T. Ford, premier auteur
S'appuyant sur les recherches antérieures du CIPHER sur le SARS-CoV-2 et sur les variantes du coronavirus et leur capacité à échapper aux anticorps, cette étude est basée sur des données tirées de 1 804 expériences informatiques ainsi que sur une analyse phylogénétique approfondie de 18 508 séquences protéiques du H5N1 collectées entre 1959 et 2024. Les chercheurs du CIPHER ont également visualisé les changements géographiques et d'hôtes observés tout au long de l'histoire du H5N1.
Selon l'étude, les mutations du virus liées aux « changements d'hôte » des oiseaux aux mammifères ont eu un impact négatif statistiquement significatif sur la capacité des anticorps à se lier au virus H5N1 et à le combattre. Les chercheurs ont également constaté que, compte tenu de la grande diversité des espèces hôtes et des lieux géographiques dans lesquels le virus H5N1 a été transmis des oiseaux aux mammifères, il ne semble pas y avoir un seul réservoir central d'espèces hôtes ou de lieux associés à la propagation du virus H5N1. Cela indique que le virus est en passe de passer du statut d'épidémie à celui de pandémie dans un avenir proche.
Cette étude est le dernier exemple des efforts révolutionnaires de l'UNC Charlotte pour mettre en œuvre des méthodes de recherche informatique avancées afin de mieux comprendre et lutter contre les maladies infectieuses à travers le monde.
« Nous entrons dans une toute nouvelle ère de l'épidémiologie moléculaire dans laquelle nous offrons un aperçu fonctionnel au-delà de la surveillance des maladies », a déclaré Janies, codirecteur du CIPHER et professeur émérite Carol Grotnes Belk en bioinformatique et génomique. « Nous démontrons que de grands ensembles de données peuvent être analysés rapidement grâce au calcul haute performance et à l'intelligence artificielle pour évaluer notre préparation à des problèmes importants tels que le virus H5N1, qui se propage rapidement vers de nouveaux hôtes et de nouvelles régions, y compris le bétail et les travailleurs agricoles américains. »
« La grippe aviaire A liée au virus H5 est un pathogène émergent chez l'homme et constitue une pandémie chez la faune sauvage depuis plus de deux ans », a déclaré White, professeur adjoint de bioinformatique. « Notre étude prédictive ouvre une fenêtre sur l'avenir de l'utilisation de l'IA dans la course aux armements contre les pathogènes émergents. »
