Les réponses IgM / IgG spécifiques au SARS-CoV-2 prédisent avec précision le résultat du COVID-19

La maladie à coronavirus (COVID-19) causée par le coronavirus 2 du syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS-CoV-2) est apparue fin 2019 à Wuhan, en Chine, et a rapidement évolué vers une pandémie dévastatrice affectant la santé publique mondiale et paralysant les économies. Jusqu’à présent, la pandémie de COVID-19 a causé plus de 55,4 millions d’infections et plus de 1,33 million de décès dans le monde.

Le COVID-19 cible les systèmes respiratoires supérieurs et inférieurs et provoque des symptômes pseudo-grippaux chez la plupart des personnes infectées. Bien que de nombreux patients atteints de COVID-19 ne présentent que des symptômes bénins, certains patients présentent des symptômes graves entraînant des lésions pulmonaires massives. Les options de traitement pour le COVID-19 sont limitées et le taux de mortalité brut estimé par l’OMS est d’environ 2,9%. Bien qu’un vaccin préventif contre le COVID-19 pourrait éventuellement devenir disponible, à moins qu’une immunité collective suffisante ne soit obtenue, le COVID-19 pourrait potentiellement causer une morbidité et une mortalité importantes au cours des prochaines années.

Cela souligne l’importance de comprendre le rôle du système immunitaire dans la progression et les résultats cliniques des patients COVID-19 pour améliorer la gestion clinique et développer des vaccins et des interventions thérapeutiques efficaces. Une meilleure compréhension du rôle de l’immunité pourrait aider à identifier les biomarqueurs applicables qui peuvent prédire le résultat clinique du COVID-19.

Les anticorps IgM, IgG et IgA augmentent et restent élevés pendant la progression du COVID-19

Le SRAS-CoV-2, comme le SRAS-CoV et le MERS-CoV, fait partie de la famille des bétacoronavirus et son génome code pour 4 protéines structurelles majeures – enveloppe (E), pointe (S), membrane (M) et nucléocapside (N) ; 15 protéines non structurales – Nsp1-10 et Nsp12-16; et 9 protéines accessoires. La protéine S a le peptide S1 N-terminal avec une région de domaine de liaison au récepteur clé et un fragment S2 C-terminal. Il joue un rôle important dans l’attachement viral, la fusion et l’entrée dans les cellules hôtes avec le récepteur viral de l’enzyme de conversion de l’angiotensine 2.

Des preuves sérologiques en croissance rapide montrent que les anticorps IgM, IgG et IgA dirigés contre les protéines S ou N évoluent rapidement dans le sérum des patients COVID-19 asymptomatiques et symptomatiques dans la semaine suivant l’apparition de l’infection ou des symptômes et restent élevés avec la progression de la maladie. Cependant, on en sait peu sur les réponses immunitaires humorales au reste des protéines structurelles et non structurelles du SRAS-CoV-2 au cours de la progression de la maladie.

Nouveau microréseau de protéome avec 20 protéines SARS-CoV-2 pour comprendre les réponses IgM / IgG

Des chercheurs de l’Université des sciences et technologies de Huazhong et de l’Université Jiao Tong de Shanghai, en Chine, ont récemment construit un microréseau de protéome avec 20 des 28 protéines prédites du SRAS-CoV-2 pour aider à comprendre les réponses IgM / IgG spécifiques au SRAS-CoV-2. Leur étude est publiée sur le serveur de pré-impression medRxiv* avant de subir le processus d’examen par les pairs.

L’équipe a supposé que les anticorps anti-SRAS-CoV-2 IgM et IgG peuvent servir de biomarqueurs qui peuvent prédire le pronostic et l’issue chez les patients COVID-19. À l’aide du microréseau de protéome du SRAS-CoV-2, ils ont analysé les réponses IgM / IgG de 1 034 patients hospitalisés COVID-19 contre 20 protéines du SRAS-CoV-2. L’analyse a été réalisée à l’admission et s’est poursuivie pendant 66 jours. Les résultats de la puce ont été corrélés avec les résultats des tests de laboratoire, les informations cliniques et les résultats des patients. Ils ont utilisé le modèle de risques proportionnels de Cox pour déterminer l’association entre les anticorps spécifiques du SRAS-CoV-2 et la mortalité chez les patients atteints de COVID-19.

Les niveaux de réponses IgM ORF7b prédisent indépendamment la survie du COVID-19. (a) Comparaison des niveaux de réponse IgM à ORF7b entre 955 survivants et 79 non survivants. Les boîtes à moustaches montrent les médianes (ligne médiane) et le troisième et le premier quartiles (boîtes), tandis que les tentacules montrent 97,5 et 2,5 centiles des parties supérieure et inférieure de la boîte. (b) Courbes de survie de Kaplan-Meier de patients avec différents niveaux d’anticorps IgM contre ORF7b. Sur la base du niveau médian de réponses IgM spécifiques de l’ORF7b, les patients ont été classés en groupes à la fois élevés et faibles. (c) La spline cubique restreinte pour l’association entre ORF7b IgM et risque de mortalité COVID-19. Les lignes représentent les rapports de risque ajustés (HR) basés sur des splines cubiques restreintes pour les niveaux d’IgM ORF7b dans le modèle de régression de Cox. Les nœuds ont été placés aux 5ème, 50ème et 95ème percentiles de la distribution des niveaux d’IgM spécifiques à l’ORF7b, et la valeur de référence a été fixée au 10ème percentile. L’âge, le sexe, le diabète, l’hypertension, la lymphopénie, l’augmentation de l’alanine aminotransférase et l’augmentation de la lactate déshydrogénase ont été utilisés comme facteurs d’ajustement.

Les niveaux de réponse IgM / IgG aux protéines SRAS-CoV-2 sont d’importants prédicteurs de la survie et de la mortalité des patients

L’équipe a découvert qu’un niveau élevé d’IgM contre ORF7b au moment de l’hospitalisation est un prédicteur indépendant de la survie du patient, tandis que les niveaux de réponse IgG à 6 protéines non structurales – NSP4, NSP7, NSP9, NSP10, RdRp (NSP12), NSP14 – et 1 protéine accessoire – ORF3b – est un prédicteur significatif de la mortalité des patients.

«Nos résultats démontrent qu’un niveau élevé d’anticorps IgM contre ORF7b au moment de l’hospitalisation est un prédicteur indépendant de la survie du patient, tandis que les réponses IgG à NSP9 et NSP10 possèdent un pouvoir prédictif significatif pour la mort du patient.»

Ces résultats étaient précis même après ajustement pour les comorbidités, les données démographiques et les marqueurs de laboratoire courants pour la gravité de la maladie. L’analyse de régression spline a montré que la corrélation entre le risque de mortalité NSP9 IgG, ORF7b IgM et NSP10 IgG et COVID-19 est linéaire. Leurs aires sous la courbe pour les prédictions ont été déterminées à l’aide de validations croisées informatiques et étaient de 0,74, 0,66 et 0,68, respectivement.

D’autres validations menées dans les échantillons en série de ces cas ont montré une grande précision de prédiction des résultats cliniques. Les auteurs estiment que ces résultats ont des implications significatives pour l’amélioration de la gestion clinique et le développement d’interventions thérapeutiques et de vaccins.

«Notre recherche pourrait améliorer la gestion clinique et guider le développement d’interventions médicales et de vaccins efficaces en améliorant la compréhension de la pathogenèse du COVID-19.»

*Avis important

medRxiv 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 / le comportement lié à la santé ou être traités comme des informations établies.