La quantité de matériel génétique du SRAS-CoV-2 – ARN viral – dans le sang est un indicateur fiable pour détecter quels patients mourront de la maladie, a découvert une équipe dirigée par le professeur de médecine de l’Université de Montréal, le Dr Daniel Kaufmann.
La découverte est publiée aujourd’hui dans Science Advances. Kaufmann et son équipe ont effectué les travaux au CRCHUM, la branche de recherche du CHU de l’UdeM, le Centre hospitalier de l’Université de Montréal.
« Dans notre étude, nous avons pu déterminer quels biomarqueurs sont des prédicteurs de mortalité dans les 60 jours suivant l’apparition des symptômes », a déclaré Kaufmann, co-auteur principal de l’étude aux côtés des collègues de recherche du CRCHUM Nicolas Chomont et Andrés Finzi.
« Grâce à nos données, nous avons développé et validé avec succès un modèle statistique basé sur un biomarqueur sanguin », a déclaré Kaufmann.
Malgré les avancées dans la gestion du COVID-19, les médecins ont du mal à identifier les patients les plus à risque de mourir de la maladie et ainsi pouvoir leur proposer de nouveaux traitements. Plusieurs biomarqueurs ont été identifiés dans d’autres études, mais jongler avec la profusion de paramètres n’est pas possible en milieu clinique et entrave la capacité des médecins à prendre des décisions médicales rapides.
Une combinaison de trois paramètres
À l’aide d’échantillons de sang prélevés sur 279 patients lors de leur hospitalisation pour COVID-19, dont les degrés de gravité varient de modéré à critique, l’équipe de Kaufmann a mesuré des quantités de protéines inflammatoires, à la recherche de celles qui se démarquent.
Dans le même temps, l’équipe de Chomont a mesuré les quantités d’ARN viral et celle de Finzi les niveaux d’anticorps ciblant le virus. Des échantillons ont été prélevés 11 jours après le début des symptômes et les patients ont été suivis pendant au moins 60 jours après cela.
Le but : tester l’hypothèse selon laquelle les indicateurs immunologiques étaient associés à une augmentation de la mortalité.
Parmi tous les biomarqueurs que nous avons évalués, nous avons montré que la quantité d’ARN viral dans le sang était directement associée à la mortalité et fournissait la meilleure réponse prédictive, une fois notre modèle ajusté en fonction de l’âge et du sexe du patient. »
Elsa Brunet-Ratnasingham, doctorante au laboratoire de Kaufmann et co-premier auteur de l’étude
« Nous avons même constaté que l’inclusion de biomarqueurs supplémentaires n’améliorait pas la qualité prédictive », a ajouté le jeune chercheur, dont les travaux ont bénéficié d’une bourse d’excellence UdeM COVID-19.
Un modèle puissant
Pour confirmer son efficacité, Kaufmann et Brunet-Ratnasingham ont testé le modèle sur deux cohortes indépendantes de patients infectés de l’Hôpital général juif de Montréal (recrutés lors de la première vague de la pandémie) et du CHUM (recrutés lors des deuxième et troisième vagues).
Peu importe dans quel hôpital les patients ont été soignés, ni à quelle période de la pandémie ils sont tombés : dans tous les cas, le modèle prédictif a fonctionné. Kaufmann et ses collègues veulent maintenant le mettre en pratique.
« Il serait intéressant d’utiliser le modèle pour suivre les patients », a-t-il déclaré, « avec la question suivante en tête : lorsqu’on administre de nouveaux traitements qui ont fait leurs preuves, la charge virale est-elle encore un marqueur prédictif de mortalité ? »
