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Accueil » Actualités médicales » Prédiction de la période d'incubation du COVID-19 et d'autres virus

Prédiction de la période d'incubation du COVID-19 et d'autres virus

par Ma Clinique
22 mai 2020
dans Actualités médicales
Temps de lecture : 7 min

Une nouvelle étude publiée sur le serveur de préimpression bioRxiv * en mai 2020 fournit une méthode pour estimer la période d'incubation de tout nouveau pathogène, ce qui pourrait aider à définir la période de quarantaine optimale nécessaire pour contrôler la propagation de l'agent causal.

Sommaire

  • Période d'incubation et période de quarantaine
  • Prédire la période d'incubation
  • Utilisation de fonctionnalités génériques familiales pour prédire les périodes d'incubation
  • Comment les facteurs du génome aident à prédire la période d'incubation
  • Test du modèle sur SARS-CoV-2
  • Les implications pour les futures épidémies
  • *Avis important

Période d'incubation et période de quarantaine

Même si la pandémie de COVID-19 continue de se propager à de plus en plus de personnes dans le monde, des mesures basées sur la population pour contenir l'épidémie sont en cours de révision. Une mesure importante recommandée par l’Organisation mondiale de la santé (OMS) consiste à imposer la quarantaine aux personnes ou groupes soupçonnés d’exposition au virus jusqu’à ce qu’il soit prouvé qu’ils ne sont pas infectés.

La durée de la période de quarantaine est généralement définie par la période d'incubation, depuis le moment de l'exposition jusqu'au début des symptômes. Chaque virus a une période d'incubation spécifique. Si la période de quarantaine est trop courte, cela pourrait entraîner une exposition indésirable au virus chez les personnes en bonne santé. Une quarantaine trop longue, en revanche, pourrait nuire à l'économie plus que nécessaire et provoquer un stress mental et émotionnel.

Prédire la période d'incubation

À l'heure actuelle, il n'y a aucun moyen de prédire la période d'incubation d'un virus inconnu à partir de son génome. La présente étude vise à combler cette lacune en proposant une technique possible pour arriver à une estimation fiable et précoce de cette période et mettre en branle une quarantaine pour les individus potentiellement infectés.

Les chercheurs ont examiné diverses caractéristiques génomiques observées dans les virus respiratoires à ARN simple brin (ARNsb) pour identifier les caractéristiques qui pourraient être utilisées pour développer un modèle qui prédit la période d'incubation. Ils l'ont ensuite testé sur une gamme de virus et de familles de virus pour le valider. Le modèle permet ainsi d'estimer avec précision la période d'incubation virale.

L'étude était axée sur ce seul groupe de virus afin d'éliminer autant que possible les facteurs de confusion qui pourraient résulter d'un type de génome différent ou de différentes cibles de tissus hôtes. Les informations sur 14 virus appartenant à 4 familles différentes ont été utilisées.

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Binage d'épitopes et neutralisation du SRAS-CoV-2. une. L'interférométrie en biocouche a été appliquée pour les expériences de binage d'épitopes. Des résultats d'essai représentatifs sont montrés pour le mAb MD65. L'anticorps purifié a été biotinylé, immobilisé sur un capteur de streptavidine et saturé de RBD. Le complexe a ensuite été incubé pendant 300 secondes avec chacun des anticorps indiqués. Le temps 0 représente la liaison au complexe MD65-RBD. b. Binage épitopique complet des huit anticorps monoclonaux MD sélectionnés. La liaison a été évaluée par la capacité de chaque paire d'anticorps à se lier simultanément à RBD, en utilisant l'interférométrie à biocouche. c. Quatre épitopes de liaison RBD non concurrents ont été identifiés et classés en conséquence en quatre groupes: I (bleu), II (vert), III (rose) et IV (jaune). ré. Neutralisation in vitro du SRAS-CoV-2 à l'aide du test de neutralisation par réduction de la plaque (PRNT). La puissance de neutralisation a été déterminée par la capacité de chaque anticorps (aux concentrations indiquées) à réduire la formation de plaque; les résultats sont exprimés en pourcentage d'inhibition du contrôle sans Ab.

Utilisation de fonctionnalités génériques familiales pour prédire les périodes d'incubation

L'analyse a donné les estimations supérieures de la période d'incubation pour tous les virus. Les chercheurs ont ensuite sélectionné huit caractéristiques qui pourraient être responsables de la période d'incubation. Celles-ci sont basées sur la séquence complète du génome et la façon dont toutes les souches de chaque type de virus s'alignent avec le génome de la population.

En utilisant l'analyse par paire, les associations entre ces huit caractéristiques, certaines déjà signalées par des chercheurs antérieurs, se sont avérées être valides. Ceux-ci incluent un taux de mutation plus faible avec une longueur de génome plus élevée, mais un indice d'adaptation de codon (CAI) plus élevé avec une teneur en GC.

Les résultats suggèrent un taux de mutation du SARS-CoV-2 nettement inférieur à celui du SARS-CoV antérieur et d'autres CoV qui provoquent une infection humaine.

L'étape suivante a été de ne choisir que les caractéristiques qui pourraient prédire le temps d'incubation, en évitant celles qui sont principalement dues à la famille des virus. En évitant d'utiliser des fonctionnalités spécifiques à la famille et en choisissant des fonctionnalités génériques pour la famille, ils ont pu former le modèle prédictif.

Les fonctionnalités génériques de la famille incluent:

  • le contenu du GC
  • les différences de nombre de nucléotides dans chaque position suite à l'alignement des souches virales
  • le nombre de gènes codant pour les protéines
  • l'indice d'adaptation des codons

En utilisant l'ensemble de données déjà analysé pour créer des ensembles de formation et de test, ils ont formé un ensemble sur sept coronavirus qui infectent les humains, en utilisant les quatre caractéristiques génériques de la famille. Bien que cela n'ait utilisé qu'une seule famille de virus pour la formation, les résultats étaient également largement applicables aux autres familles, avec une erreur absolue moyenne de 1,6 jour. Cela était étroitement corrélé à la limite supérieure de la période d'incubation attribuée dans un ensemble de données indépendant.

Les prédictions du modèle étaient également étroitement liées aux rangs des périodes d'incubation attribuées dans l'ensemble de test. La période d'incubation la plus longue est connue pour la rougeole, et elle a été ainsi prédite comme près de 10 jours, avec une limite supérieure de 14 jours. La plupart des rapports sur la période d'incubation de la rougeole la situent à 9-12 jours. De même, le virus respiratoire syncytial (RSV), qui a la deuxième plus longue période d'incubation a également été correctement défini comme environ neuf jours, avec les données attribuées le mettant comme huit jours. La période d'incubation la plus courte a été pour le rhinovirus, avec 1,2 jour, correspondant à la période observée de 1 jour.

Comment les facteurs du génome aident à prédire la période d'incubation

Les facteurs ayant le pouvoir prédictif le plus élevé étaient le nombre de gènes qui codent pour les protéines et le contenu en GC, tous deux directement proportionnels au temps d'incubation. Les mécanismes par lesquels ces associations opèrent ne sont pas clairs. L'une pourrait être qu'un nombre plus important de gènes pour la traduction signifie un cycle de réplication plus long, tandis qu'une teneur en GC plus élevée provoquant la formation de structures secondaires stables dans l'ARN viral. Cela augmente les barrières énergétiques qui doivent être franchies par le ribosome pendant le temps de traduction, augmentant ce dernier. À mesure que la longueur des cycles de traduction augmente, le temps de réplication augmente, et donc le temps d'incubation.

Une autre explication possible est que lorsqu'il y a plus de gènes, les interactions hôte-virus deviennent complexes, ce qui augmente le temps d'incubation. En fait, les CoV à forte virulence ont également de longues périodes d'incubation et traduisent un plus grand nombre de produits protéiques accessoires, comme une protéine avec des domaines de type immunoglobuline. Celles-ci concernent les interactions virales avec l'hôte. En revanche, les virus avec une virulence plus faible ont des temps d'incubation plus courts.

Test du modèle sur SARS-CoV-2

Le modèle prédictif s'est révélé fiable en testant sur des ensembles de formation et de test. La formation aux fonctionnalités génériques de la famille permet au modèle de se généraliser à l'ensemble de test, mais lorsque seules des fonctionnalités spécifiques à la famille sont utilisées, cela ne se produit pas.

Le modèle a ensuite été testé pour découvrir son potentiel d'estimation de la période d'incubation correcte pour le SRAS-CoV-2 actuel. Même si l'ensemble d'entraînement utilisé ne comportait que 2 virus avec des périodes d'incubation de plus de 3 jours, ce qui pourrait conduire à une sous-estimation des périodes d'incubation prévues du côté le plus long, le modèle prévoyait que le SRAS-CoV-2 aurait une période d'incubation d'environ 9 jours, qui est dans la plage supérieure pour les périodes d'incubation et couvre la période au cours de laquelle la plupart des patients deviennent symptomatiques. Ainsi, cela aurait également été une prévision utile pour la pandémie de COVID-19 aux premiers stades.

Les implications pour les futures épidémies

L'étude a ainsi produit un modèle prédictif basé sur des caractéristiques génomiques qui peuvent prédire les temps d'incubation du virus pour les virus ssRNA qui causent la maladie humaine. Les chercheurs ont identifié quatre caractéristiques génériques familiales du génome qui peuvent être utilisées pour prédire de manière fiable et précise la période d'incubation virale. Celles-ci ont été utilisées pour construire un modèle qui peut prédire les périodes d'incubation et ainsi aider à contrôler les futures épidémies comme la pandémie actuelle de COVID-19 en donnant une idée de la période de quarantaine requise.

*Avis important

bioRxiv publie des rapports scientifiques préliminaires qui ne sont pas évalués par des pairs et, par conséquent, ne doivent pas être considérés comme concluants, orienter la pratique clinique / les comportements liés à la santé, ou traités comme des informations établies.

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