Dans une étude récente publiée dans la revue Celluleun groupe de chercheurs en Allemagne a développé et validé un modèle complet de condition physique qui prévoit l’évolution du coronavirus 2 du syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS-CoV-2) en intégrant des données génétiques, épidémiologiques et immunologiques, mettant l’accent sur le rôle de l’immunité de la population dans la formation des mutations virales. et l’émergence de nouvelles variantes.
Étude : L’immunité de la population prédit les trajectoires évolutives du SRAS-CoV-2. Crédit image : Créé avec l’aide de DALL·E 3
Sommaire
L’interaction de l’évolution du virus et de l’immunité de la population
L’évolution actuelle du SRAS-CoV-2 implique des adaptations intrinsèques qui améliorent les fonctions virales et des mutations antigéniques qui échappent aux réponses immunitaires. Ces adaptations, alimentant l’émergence de clades dominants comme les sous-variantes Alpha, Delta et Omicron, sont en partie motivées par la réponse du virus à l’immunité de la population construite grâce à des infections antérieures et à des efforts de vaccination massifs, avec plus de 10 milliards de doses administrées dans le monde.
Pourquoi un modèle de fitness sophistiqué est nécessaire
Cette interaction complexe souligne la nécessité de poursuivre les recherches en utilisant un modèle de condition physique sophistiqué intégrant à la fois les changements intrinsèques et antigéniques et prenant en compte l’influence d’une immunité généralisée. Un tel modèle est crucial pour prédire les futures voies évolutives du SRAS-CoV-2 et éclairer les stratégies de santé mondiales.
Méthodologie et sources de données
L’étude a exploité des données publiques pour analyser la neutralisation du SRAS-CoV-2, en se concentrant sur l’efficacité des anticorps contre diverses souches et leur dégradation au fil du temps. En utilisant les ressources existantes, les chercheurs n’ont pas produit de nouveaux réactifs mais ont employé des méthodologies rigoureuses et des tableaux de données complets. Ils ont également pris en compte les lacunes dans les données, en utilisant des formules précises pour les titres de neutralisation absolue.
Au cœur de la recherche, les tests de neutralisation ont été utilisés non seulement pour déterminer la puissance des antisérums contre différentes souches virales, mais également pour calculer la diminution de la concentration d’anticorps après la vaccination, en utilisant un modèle de réduction linéaire. En outre, ils ont exploité les données de séquence de santé publique, en appliquant des contrôles de qualité stricts avant de déduire un arbre de souches et d’analyser les trajectoires de fréquence variables. Les taux d’infection et de vaccination de source publique ont informé les taux d’infection spécifiques au clade selon des critères stricts, garantissant ainsi la cohérence des données dans toutes les régions. Seules treize régions satisfaisaient aux exigences d’analyse complète.
Les chercheurs ont exploré les trajectoires de l’immunité croisée, établissant un facteur de réduction des infections dues à une immunité antérieure qui diminue avec le temps, et ont conçu un modèle mathématique de cette immunité temporelle, essentielle pour saisir l’immunité croisée à l’échelle de la population. L’étude a utilisé un modèle de fitness, bifurquant la fitness intrinsèque et la fitness antigénique, cette dernière étant influencée par l’immunité croisée. Ce modèle, réaliste dans la prise en compte d’expositions multiples, évalue la capacité de propagation du virus entre les souches, mettant en évidence l’effet cumulatif de diverses réponses immunitaires.
La robustesse du modèle a été validée, reconnaissant les impacts potentiels des mutations et le rôle des interventions non pharmaceutiques (NPI). Malgré cela, les résultats concordent avec les hypothèses initiales du modèle. Les simplifications du modèle, notées γk, empêchent le surajustement et s’adaptent aux complexités du monde réel. La validité du modèle a été réaffirmée par une analyse comparative, prouvant sa fiabilité dans la prévision de l’évolution du virus et de l’émergence de nouveaux variants. Les prévisions concernant les futures souches ont été élaborées avec précision, intégrant des incohérences de données et des incertitudes statistiques, afin de prévoir avec précision l’évolution antigénique du virus.
Changement des taux d’infection et diversité des variantes
La présente étude analyse les données du SRAS-CoV-2 provenant de 13 régions depuis le printemps 2021, en mettant l’accent sur les taux d’infection, les types de vaccination et l’évolution du virus à travers plus de 8 millions de séquences génétiques. L’immunité initiale a été renforcée par les vaccinations, puis par les infections, avec des changements significatifs dans les variantes virales et la diversité constatés à partir de 2022.
L’étude s’est penchée sur l’évolution antigénique du SRAS-CoV-2 en utilisant des données d’immunité croisée entre différentes variantes, en établissant une matrice d’immunité croisée grâce à des tests de neutralisation, et a observé que l’immunité la plus élevée était présente dans les mêmes variantes, diminuant progressivement avec le apparition de nouvelles souches. Ils ont cartographié les trajectoires immunitaires en intégrant des données sur le calendrier de vaccination, les taux d’infection et les vaccinations.
Un modèle de fitness a quantifié l’impact de l’immunité croisée sur l’évolution virale, intégrant le nombre de reproductions et les intervalles générationnels, prédisant la compétition et l’adaptation des souches. Cependant, les variations individuelles de l’immunité croisée et les infections multiples n’ont pas été prises en compte. Le modèle a été calibré avec les données réelles de fréquence virale, démontrant la cohérence avec les données empiriques, notamment concernant l’impact de la vaccination et le déclin immunitaire sur l’évolution virale.
Comment les vaccinations et les infections façonnent le chemin du virus
L’étude met en évidence les changements antigéniques comme essentiels dans la sélection du virus par rapport à des facteurs intrinsèques comme la transmissibilité. Le modèle de fitness illustre les forces de sélection à l’origine des changements majeurs de clade, initialement motivées par des facteurs intrinsèques, puis par la sélection antigénique post-Alpha, ralentissant à mesure que le virus approche de l’endémicité.
La sélection antigénique induite par la vaccination est cruciale dans le cheminement du virus. Les vaccinations primaires ont stimulé une sélection positive, tandis que les rappels d’immunité plus larges ont initialement présenté une sélection plus faible pour l’évasion antigénique, changeant avec les variantes post-BA.2. Le modèle met l’accent sur l’influence nuancée des vaccinations et des infections antérieures sur l’évolution du SRAS-CoV-2.
Le modèle prédit avec précision l’évolution à court terme et les fréquences variantes, comme BF.7, BQ.1 et XBB, la poussée de XBB.1.5 étant attribuée à la liaison améliorée de l’enzyme de conversion de l’angiotensine 2 (ACE2). Il prévoit des profils antigéniques basés sur les réponses immunitaires passées, identifiant les périodes de sélection antigénique intense. Les nouvelles variantes, telles que celles post-BA.4/5, présentent une évolution convergente, contrainte par les pressions de sélection historiques. Étonnamment, l’avantage de BQ.1 en matière de forme physique est dû à des progrès antigéniques significatifs, tandis que XBB défie les attentes basées uniquement sur les mutations.
Le modèle prévoit que les vaccinations de rappel bivalentes et les infections récentes domineront le prochain changement antigénique, indiquant que les variantes à venir s’adapteront probablement à ces réponses immunitaires spécifiques.
