Plusieurs variantes préoccupantes du SARS-CoV-2 sont apparues depuis le début de la pandémie de COVID-19. Chacun porte des mutations qui peuvent améliorer la transmissibilité, permettre au SRAS-CoV-2 d’échapper à l’immunité établie ou modifier suffisamment le virus pour générer de nouvelles caractéristiques.
La variante delta du SARS-CoV-2 porte la mutation D164G, connue pour améliorer la forme virale. Cependant, un certain nombre de mutations supplémentaires sont connues pour être communes aux lignées delta et delta plus, au moins 25 telles qu’identifiées dans une étude récemment publiée dans le Journal de l’auto-immunité, principalement situé sur la protéine de pointe du virus.
Les variantes delta et delta plus sont distinctes
Dans ce rapport, les mutations T95I et W258L se sont avérées présentes dans 40 % des génomes delta plus, ce dernier étant absent du génome delta. Les auteurs proposent que ceux-ci soient inclus dans la définition des mutations caractéristiques des variants delta et delta plus.
À la recherche d’autres mutations déterminantes, le groupe a analysé des données génomiques de haute qualité rassemblées dans l’initiative scientifique mondiale et la base de données principale, trouvant 656 mutations uniques pour la variante delta par rapport au type sauvage et 269 pour la variante delta plus.
Des mutations à haute prévalence étaient présentes dans au moins 20 % des échantillons. Cependant, ils étaient plus importants parmi le variant delta plus, avec 40 de ces mutations contre 29. Deux mutations, en particulier, étaient fortement répandues parmi le variant delta plus et presque absentes du variant delta : V70F et W258L.
Les mutations A222V et T95I de la protéine de pointe étaient présentes chez 58 % et 38 % des variants delta plus, respectivement, avec les mêmes mutations présentes dans seulement 9 % et 22 % des variants delta. Les mutations vers des régions autres que la protéine de pointe ont suivi une tendance similaire, la mutation A328T vers la protéine non structurelle 3 étant présente dans 58 % des échantillons delta plus et aucun des variants delta. D’autres mutations vers des protéines non structurelles telles que A446V (nsp4) sont plus fortement présentes parmi la variante delta plus, 58% contre 9%.
Le variant delta plus a été largement distingué du variant delta par la présence de la mutation K417N, bien que cette analyse implique que plusieurs mutations supplémentaires doivent être prises en compte.
Le groupe a ensuite effectué une analyse d’abondance relative pour corréler l’occurrence de mutations avec plus de 20 % d’abondance dans chaque souche. Dans la variante delta, toutes les mutations à l’exception de T95I et G142D se sont produites dans tous les cas, ces mutations n’étant présentes que dans environ 25 % et environ 50 % des cas portant d’autres mutations, respectivement.
Dans la variante delta plus, 40 % des séquences contenaient la mutation W258L, parmi lesquelles il y avait une forte corrélation avec toutes les autres mutations, y compris les mutations G142D et T95I susmentionnées de la protéine de pointe. Parmi les échantillons de variante delta plus portant la mutation variante delta signature D950N, la mutation A446V en nsp4 était présente dans 90 % des cas.
![Détails des variations génétiques dans les variantes Delta et Delta Plus. Panneau a. Un graphique sunburst montre la distribution des mutations dans les séquences de variantes Delta (n = 676) et les séquences de variantes Delta Plus (n = 520) avec une prévalence supérieure à 35 %. Toutes les séquences complètes disponibles à couverture élevée du variant Delta collectées du 6 au 13 juillet 2021 ont été téléchargées à partir de GISAID [5] et traité via NextClade [15]. La prévalence a été calculée à l'aide d'un script Python interne et d'une bibliothèque Pandas. Panneau b. Abondance relative des mutations Spike avec une prévalence supérieure à 20 % dans la variante Delta. La prévalence a été calculée à l'aide de séquences de variantes Delta (n = 676) à l'aide d'un script Python interne. Panneau c. Abondance relative des mutations Spike avec une prévalence supérieure à 20 % dans la variante Delta Plus. La prévalence a été calculée à l'aide de séquences de variantes Delta Plus (n = 288) à l'aide d'un script Python interne. Panneau d. Prévalence de cinq mutations clés (T95I, G142D, R158G, L452R, T478K et K417N) à différents moments dans les séquences du variant Delta (n = 600) et du variant Delta Plus (n = 200). La prévalence a été calculée et tracée avec un script R et une bibliothèque ggplot2. Panneau e. Analyse temporelle des mutations d'intérêt Delta plus. Les séquences de la variante Delta Plus ont été triées par date (n = 520) et regroupées en groupes de 100 chacun, à l'exception du dernier groupe qui contenait 118 séquences. Deux séquences ont été exclues en raison de leur mauvaise qualité. Les plages de dates ont été marquées par la première et la dernière date de collecte de séquence. La prévalence a été calculée comme décrit ci-dessus. Les données ont été tracées en utilisant la bibliothèque ggplot2 de R. Panel f. Un diagramme de Sankey montrant la dynamique de l'introduction de Delta Plus aux États-Unis. Pour générer le diagramme de Sankey, nous avons aligné la première séquence Delta Plus collectée et datée d'Inde, d'Angleterre, du Japon et de différents États des États-Unis. Nous avons ensuite regroupé les séquences en fonction de la date collectée et des seuils d'homologie en pourcentage, comme indiqué en haut du graphique et de la plage de dates indiquée sous le graphique.](https://ma-clinique.fr/wp-content/uploads/2021/08/1630335427_546_Une-nouvelle-etude-cartographie-levolution-des-variantes-delta-et-delta.jpg "Détails des variations génétiques dans les variantes Delta et Delta Plus. Panneau a. Un graphique sunburst montre la distribution des mutations dans les séquences de variantes Delta (n = 676) et les séquences de variantes Delta Plus (n = 520) avec une prévalence supérieure à 35 %. Toutes les séquences complètes disponibles à couverture élevée du variant Delta collectées du 6 au 13 juillet 2021 ont été téléchargées à partir de GISAID [5] et traité via NextClade [15]. La prévalence a été calculée à l'aide d'un script Python interne et d'une bibliothèque Pandas. Panneau b. Abondance relative des mutations Spike avec une prévalence supérieure à 20 % dans la variante Delta. La prévalence a été calculée à l'aide de séquences de variantes Delta (n = 676) à l'aide d'un script Python interne. Panneau c. Abondance relative des mutations Spike avec une prévalence supérieure à 20 % dans la variante Delta Plus. La prévalence a été calculée à l'aide de séquences de variantes Delta Plus (n = 288) à l'aide d'un script Python interne. Panneau d. Prévalence de cinq mutations clés (T95I, G142D, R158G, L452R, T478K et K417N) à différents moments dans les séquences du variant Delta (n = 600) et du variant Delta Plus (n = 200). La prévalence a été calculée et tracée avec un script R et une bibliothèque ggplot2. Panneau e. Analyse temporelle des mutations d'intérêt Delta plus. Les séquences de la variante Delta Plus ont été triées par date (n = 520) et regroupées en groupes de 100 chacun, à l'exception du dernier groupe qui contenait 118 séquences. Deux séquences ont été exclues en raison de leur mauvaise qualité. Les plages de dates ont été marquées par la première et la dernière date de collecte de séquence. La prévalence a été calculée comme décrit ci-dessus. Les données ont été tracées en utilisant la bibliothèque ggplot2 de R. Panel f. Un diagramme de Sankey montrant la dynamique de l'introduction de Delta Plus aux États-Unis. Pour générer le diagramme de Sankey, nous avons aligné la première séquence Delta Plus collectée et datée d'Inde, d'Angleterre, du Japon et de différents États des États-Unis. Nous avons ensuite regroupé les séquences en fonction de la date collectée et des seuils d'homologie en pourcentage, comme indiqué en haut du graphique et de la plage de dates indiquée sous le graphique.")
Détails des variations génétiques dans les variantes Delta et Delta Plus. Panneau a. Un graphique sunburst montre la distribution des mutations dans les séquences de variantes Delta (n = 676) et les séquences de variantes Delta Plus (n = 520) avec une prévalence supérieure à 35 %. Toutes les séquences complètes disponibles à couverture élevée du variant Delta collectées du 6 au 13 juillet 2021 ont été téléchargées à partir de GISAID [5] et traité via NextClade [15]. La prévalence a été calculée à l’aide d’un script Python interne et d’une bibliothèque Pandas. Panneau b. Abondance relative des mutations Spike avec une prévalence supérieure à 20 % dans la variante Delta. La prévalence a été calculée à l’aide de séquences de variantes Delta (n = 676) à l’aide d’un script Python interne. Panneau c. Abondance relative des mutations Spike avec une prévalence supérieure à 20 % dans la variante Delta Plus. La prévalence a été calculée à l’aide de séquences de variantes Delta Plus (n = 288) à l’aide d’un script Python interne. Panneau d. Prévalence de cinq mutations clés (T95I, G142D, R158G, L452R, T478K et K417N) à différents moments dans les séquences du variant Delta (n = 600) et du variant Delta Plus (n = 200). La prévalence a été calculée et tracée avec un script R et une bibliothèque ggplot2. Panneau e. Analyse temporelle des mutations d’intérêt Delta plus. Les séquences de la variante Delta Plus ont été triées par date (n = 520) et regroupées en groupes de 100 chacun, à l’exception du dernier groupe qui contenait 118 séquences. Deux séquences ont été exclues en raison de leur mauvaise qualité. Les plages de dates ont été marquées par la première et la dernière date de collecte de séquence. La prévalence a été calculée comme décrit ci-dessus. Les données ont été tracées en utilisant la bibliothèque ggplot2 de R. Panel f. Un diagramme de Sankey montrant la dynamique de l’introduction de Delta Plus aux États-Unis. Pour générer le diagramme de Sankey, nous avons aligné la première séquence Delta Plus collectée et datée d’Inde, d’Angleterre, du Japon et de différents États des États-Unis. Nous avons ensuite regroupé les séquences en fonction de la date collectée et des seuils d’homologie en pourcentage, comme indiqué en haut du graphique et de la plage de dates indiquée sous le graphique.
L’acquisition de mutations par la lignée delta
Pour étudier la dynamique des mutations clés (T95I, G142D, R158G, L452R, T478K et K417N) dans chaque souche, le groupe a déterminé leur prévalence à plusieurs moments. Ils ont constaté que chacun augmentait sa présence au sein de la souche delta au cours d’une année, et que chacun était notablement plus présent dans la souche delta plus depuis son origine.
La mutation K478 de la variante delta plus est connue pour améliorer l’évasion immunitaire envers certains anticorps grâce à une chaîne latérale étendue qui empêche la liaison, ce qui entraîne une plus grande transmissibilité de la souche. L’influence d’autres mutations delta plus est moins bien expliquée, et le groupe a donc examiné des images de cryomicroscopie électronique pour déterminer les changements structurels que les mutations peuvent induire.
La mutation G142D, qui co-arrivait fréquemment avec d’autres mutations, s’est avérée provoquer un conflit stérique avec la chaîne latérale R158 et perturber la conformation de la protéine de pointe. La mutation R158G élimine cet encombrement stérique, et cette mutation a été trouvée en association avec G142D dans tous les cas delta plus. Il a été noté qu’une autre mutation, K417N, agissait de manière similaire aux mutations de K478, entravant la liaison des anticorps à la protéine de pointe.
Lors du suivi de la trajectoire de la variante delta à travers le monde, le groupe a déclaré que la souche est probablement originaire d’Inde et a traversé le Royaume-Uni, le Japon et finalement Washington, États-Unis. Depuis lors, la souche a adopté des mutations clés pour générer la variante distincte delta plus.
Le groupe met en évidence le grand nombre de mutations distinctes caractéristiques de cette souche qui coexistent fréquemment. À ce stade, les variantes delta et delta plus se sont diversifiées avec des profils de mutation uniques, quelque peu alimentés par des poches d’infection locale, donnant à chacune une chance de diverger.
