Un test sanguin effectué au moment de l’infection au Covid-19 pourrait prédire qui est le plus susceptible de développer un long Covid, suggère une nouvelle étude à petite échelle menée par des chercheurs de l’UCL.
L’étude, publiée dans Lancet eBioMedicineont analysé des protéines dans le sang de travailleurs de la santé infectés par le SRAS-CoV-2, en les comparant à des échantillons de travailleurs de la santé qui n’avaient pas été infectés.
Habituellement, les niveaux de protéines dans le corps sont stables, mais les chercheurs ont découvert une différence spectaculaire dans les niveaux de certaines protéines jusqu’à six semaines après l’infection, ce qui suggère une perturbation d’un certain nombre de processus biologiques importants.
À l’aide d’un algorithme d’intelligence artificielle (IA), ils ont identifié une « signature » dans l’abondance de différentes protéines qui ont réussi à prédire si la personne continuerait ou non à signaler des symptômes persistants un an après l’infection.
Les chercheurs disent que, si ces résultats sont répétés dans un groupe de patients plus important et indépendant, un test pourrait potentiellement être proposé parallèlement à un test de réaction en chaîne par polymérase (PCR) qui pourrait prédire la probabilité que les gens développent un long Covid.
Notre étude montre que même le Covid-19 léger ou asymptomatique perturbe le profil des protéines dans notre plasma sanguin. Cela signifie que même le Covid-19 léger affecte les processus biologiques normaux de manière dramatique, jusqu’à au moins six semaines après l’infection.
Notre outil de prédiction longue durée du Covid doit encore être validé dans un groupe indépendant et plus large de patients. Cependant, en utilisant notre approche, un test qui prédit le long Covid au moment de l’infection initiale pourrait être déployé rapidement et de manière rentable.
La méthode d’analyse que nous avons utilisée est facilement disponible dans les hôpitaux et est à haut débit, ce qui signifie qu’elle peut analyser des milliers d’échantillons en un après-midi. »
Dr Gaby Captur, auteur principal, unité MRC pour la santé tout au long de la vie et le vieillissement à l’UCL
L’auteur principal, le Dr Wendy Heywood (UCL Great Ormond Street Institute of Child Health et Great Ormond Street Hospital) a déclaré: « Si nous pouvons identifier les personnes susceptibles de développer un long Covid, cela ouvre la porte à des essais de traitements tels que les antiviraux plus tôt, stade initial de l’infection, pour voir si cela peut réduire le risque de Covid plus tard.
Pour l’étude, les chercheurs ont analysé des échantillons de plasma sanguin de 54 travailleurs de la santé qui avaient une infection confirmée par PCR ou par anticorps, prélevés chaque semaine pendant six semaines au printemps 2020, en les comparant à des échantillons prélevés au cours de la même période sur 102 travailleurs de la santé qui n’étaient pas infectés. .
Ils ont utilisé la spectrométrie de masse ciblée, une forme d’analyse extrêmement sensible à de minuscules changements dans la quantité de protéines dans le plasma sanguin, pour examiner comment Covid-19 a affecté ces protéines au cours de six semaines.
Les chercheurs ont trouvé des niveaux anormalement élevés de 12 protéines sur les 91 étudiées parmi les personnes infectées par le SRAS-CoV-2, et que le degré d’anomalie suivait la gravité des symptômes.
L’équipe de recherche a découvert qu’au moment de la première infection, des niveaux anormaux de 20 protéines étudiées étaient prédictifs de symptômes persistants après un an. La plupart de ces protéines étaient liées à des processus anticoagulants (anti-coagulants) et anti-inflammatoires.
Un algorithme d’apprentissage automatique, formé sur les profils protéiques des participants, a pu distinguer l’ensemble des 11 travailleurs de la santé qui ont signalé au moins un symptôme persistant à un an, des travailleurs de la santé infectés qui n’ont pas signalé de symptômes persistants après un an. Un autre outil d’apprentissage automatique a été utilisé pour estimer la probabilité d’erreur et a suggéré un taux d’erreur possible de 6 % pour cette méthode.
L’étude, réalisée au Centre de spectrométrie de masse biologique (BMSC) de l’UCL, a été soutenue par le National Institute for Health and Care Research Great Ormond Street Hospital Biomedical Research Center (NIHR GOSH BRC), ainsi que la British Heart Foundation et le Barts Charité.
