Un nouvel outil d’analyse de données développé par des chercheurs de Yale a révélé les types de cellules immunitaires spécifiques associés à un risque accru de décès par COVID-19, rapportent-ils le 28 février dans la revue Biotechnologie naturelle.
Les cellules du système immunitaire telles que les cellules T et les cellules B productrices d’anticorps sont connues pour fournir une large protection contre les agents pathogènes tels que le SRAS-CoV-2, le virus qui cause le COVID-19. Et les analyses de données à grande échelle de millions de cellules ont donné aux scientifiques un large aperçu de la réponse du système immunitaire à ce virus particulier. Cependant, ils ont également découvert que certaines réponses des cellules immunitaires – ; y compris par des types cellulaires habituellement protecteurs – ; peut parfois déclencher une inflammation mortelle et la mort des patients.
D’autres outils d’analyse de données qui permettent un examen jusqu’au niveau des cellules individuelles ont donné aux scientifiques des indices sur les coupables dans les cas graves de COVID. Mais ces points de vue ciblés manquent souvent du contexte de groupes de cellules particuliers qui pourraient entraîner de meilleurs ou de moins bons résultats.
L’outil Multiscale PHATE, un outil d’apprentissage automatique développé à Yale, permet aux chercheurs de passer par toutes les résolutions de données, de millions de cellules à une seule cellule, en quelques minutes. La technologie s’appuie sur un algorithme appelé PHATE, créé dans le laboratoire de Smita Krishnaswamy, professeur agrégé de génétique et d’informatique, qui surmonte bon nombre des lacunes des outils de visualisation de données existants.
« Les algorithmes d’apprentissage automatique se concentrent généralement sur une vue à résolution unique des données, ignorant les informations qui peuvent être trouvées dans d’autres vues plus ciblées », a déclaré Manik Kuchroo, doctorant à la Yale School of Medicine qui a aidé à développer la technologie et est co-directeur auteur du papier. « Pour cette raison, nous avons créé Multiscale PHATE qui permet aux utilisateurs de zoomer et de se concentrer sur des sous-ensembles spécifiques de leurs données pour effectuer une analyse plus détaillée. »
Kuchroo, qui travaille dans le laboratoire de Krishnaswamy, a utilisé le nouvel outil pour analyser 55 millions de cellules sanguines prélevées sur 163 patients admis à l’hôpital de Yale New Haven avec des cas graves de COVID-19. De manière générale, ils ont constaté que des niveaux élevés de lymphocytes T semblaient protéger contre de mauvais résultats, tandis que des niveaux élevés de deux types de globules blancs appelés granulocytes et monocytes étaient associés à des niveaux de mortalité plus élevés.
Cependant, lorsque les chercheurs sont descendus à un niveau plus granulaire, ils ont découvert que TH17, une cellule T auxiliaire, était également associée à une mortalité plus élevée lorsqu’elle était regroupée avec les cellules du système immunitaire IL-17 et IFNG.
En mesurant les quantités de ces cellules dans le sang, ils pourraient prédire si le patient a vécu ou est mort avec une précision de 83 %, rapportent les chercheurs.
« Nous avons pu classer par ordre les facteurs de risque de mortalité pour montrer lesquels sont les plus dangereux », a déclaré Krishnaswamy.
En théorie, le nouvel outil d’analyse des données pourrait être utilisé pour affiner l’évaluation des risques dans une multitude de maladies, a-t-elle déclaré.
Jessie Huang du département d’informatique de Yale et Patrick Wong du département d’immunobiologie sont co-auteurs principaux de l’article. Akiko Iwasaki, professeur Waldemar Von Zedtwitz d’immunobiologie, est co-auteur correspondant.
