Dans une récente étude de pré-preuve publiée dans la revue Immunologie moléculaireles chercheurs ont déterminé les signatures transcriptionnelles associées à la gravité de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19).
À ce jour, il y a eu plus de 440 millions de cas de COVID-19 et 5,9 millions de décès liés dans le monde depuis l’épidémie initiale à Wuhan, en Chine. Le COVID-19, causé par le coronavirus-2 du syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS-CoV-2), entraîne généralement une maladie bénigne. Pourtant, il provoque une maladie grave nécessitant une hospitalisation et une assistance en oxygène et peut s’avérer fatal dans certains cas.
Une COVID-19 grave et la mort peuvent résulter d’une pneumonie avec détresse respiratoire. On pense qu’une réponse immunitaire dérégulée couplée à une inflammation pourrait jouer un rôle critique dans la pathogenèse du COVID-19 sévère. Des études ont suggéré que les personnes âgées, les hommes, les personnes obèses et les personnes atteintes de diabète sucré, entre autres comorbidités, courent un risque élevé de COVID-19 sévère et de mortalité. L’identification de biomarqueurs prédictifs précoces peut permettre une stratification du risque pour les patients atteints de COVID-19 et guider le traitement et les stratégies.
L’étude
Dans la présente étude, les chercheurs ont examiné des échantillons de sang prélevés sur des personnes infectées par le SRAS-CoV-2 après une semaine d’apparition des symptômes. Les sujets présentaient divers degrés de gravité de la maladie. Les échantillons de sang total ont été analysés pour l’expression d’environ 143 gènes liés au système immunitaire par amplification de sonde dépendante de la ligature multiplex de la transcriptase inverse bicolore (dcRT-MLPA).
50 échantillons de sang total ont été prélevés sur des adultes à l’hôpital universitaire de Sahlgrenska, en Suède, entre mars 2020 et mai 2020. Les acides ribonucléiques (ARN) totaux ont été extraits à l’aide du kit PAXgene Blood RNA, puis quantifiés à l’aide de NanoDrop. Les profils d’expression génique ont été déterminés par amplification de sonde dépendante de la ligature multiplex de la transcriptase inverse bicolore (dcRT-MLPA).
L’ARN a été transcrit en acide nucléique désoxyribose complémentaire (ADNc) avec une amorce de transcription inverse (RT) spécifique pour chaque gène cible, suivie d’une hybridation de l’ADNc avec des sondes et d’une amplification par réaction en chaîne par polymérase (PCR) du produit ligaturé (ADNc : sonde). Outre les gènes immunitaires, quatre gènes domestiques, à savoir la glycéraldéhyde-3-phosphate déshydrogénase (GAPDH), la bêta-2-microglobuline (B2M), la glucuronidase bêta (GUSB) et la protéine activatrice RhoGEF et GTPase (ABR), ont été profilés.
Résultats
Parmi les 50 échantillons, 35 échantillons ont été testés par PCR pour une infection confirmée par le SRAS-CoV-2, tandis que les échantillons restants provenaient de sujets sains vérifiés par leur statut PCR négatif. Les patients qui présentaient divers états pathologiques – légers, modérés/sévères et critiques – ont été classés en conséquence. L’âge moyen des personnes atteintes de la maladie critique était d’environ 10 ans plus élevé que celui des autres sujets. Conformément à d’autres rapports, les auteurs ont observé que les hommes et les personnes âgées étaient plus sensibles aux maladies.
Sur les 143 gènes immunitaires, 10 gènes étaient exprimés de manière différentielle dans la cohorte de la maladie bénigne, avec sept gènes régulés positivement et trois gènes régulés négativement. Dans le groupe modéré/sévère, neuf gènes ont été régulés à la baisse tandis que deux ont été régulés à la hausse, tandis que dans les échantillons de la cohorte de maladies critiques, 14 et 13 gènes ont été régulés à la hausse et à la baisse, respectivement. Le nombre de gènes exprimés de manière différentielle augmentait avec la gravité de la maladie. Dans les trois cohortes, il y avait trois gènes communs – la protéine inductible par l’interféron alpha (IFI6), la protéine transmembranaire induite par l’interféron 3 (IFITM3) et le domaine pyrine de la famille des récepteurs nod-like contenant 1 (NLRP1). L’expression d’IFITM3 et d’IFI6 était élevée chez tous les individus infectés, tandis que l’expression de NLRP1 était faible.
Les cas bénins avaient cinq gènes régulés à la hausse – la protéine induite par l’interféron 35 (IFI35), IFI44, 2′-5′-oligoadenylate synthetase 2 (OAS2), OAS3 et IFIT2 (IFI avec répétitions tétratricopeptidiques 2) qui étaient courants chez les patients critiques. De plus, ces gènes ont montré une régulation à la hausse dans les cas modérés/graves, quoique insignifiants. Les cas critiques avaient quelques gènes uniques hautement exprimés – Fc– récepteur gamma 1A (FCGR1A), transducteur de signal et activateur de la transcription (STAT1), protéine de liaison au guanylate 1 (GBP1), GBP2 et transporteur de peptide antigénique 1 (TAP1).
Les profils d’expression génique ont été comparés parmi les patients de trois cohortes COVID-19. Les auteurs ont trouvé 15 gènes significativement différents entre les patients légers et critiques. Parmi ceux-ci, tous sauf trois gènes (FCGR1A, récepteur de type péage 2 [TLR2], et TAP1) avaient une expression plus faible dans les cas critiques. Le profil d’expression dans le groupe modéré/sévère était similaire aux cas critiques à l’exception de trois gènes (TLR2, TAP1 et CC motif chemokine ligand 5 [CCL5]).
conclusion
Les chercheurs ont identifié divers gènes immunitaires avec des modèles d’expression différentiels chez les patients atteints de COVID-19 aigus. Sur la base des observations, les auteurs ont émis l’hypothèse que les cas critiques de COVID-19 peuvent être discernés par l’expression réduite des gènes associés aux lymphocytes T dans le sang périphérique.
Notamment, l’expression du membre 1A (TNFRS1A) de la superfamille des récepteurs du facteur de nécrose tumorale (TNF) était sélectivement plus faible chez les patients atteints de COVID-19 léger. Malgré la taille réduite de l’échantillon limitant les résultats de l’étude, ils pensent que TNFRS1A pourrait être utile pour la stratification des patients COVID-19 ; néanmoins, plus de validation est exigée dans de plus grandes cohortes COVID-19.