Une technologie serait capable de détecter le prochain variant de la Covid-19

Un modèle aurait réussi à prédire avec précision l’apparition du sous-variant d’Omicron et du variant Alpha. Une technologie pourrait donner aux programmes de santé publique un préavis sur les lignées du coronavirus potentiellement dangereuses.

Nom de code “PyR0”
Une technologie a exploité plus de 6,4 millions de séquences de SRAS-CoV-2, le virus à l’origine du coronavirus. Sa mission était de trouver des modèles parmi les mutations qui aident une nouvelle souche virale à se propager dans le monde. C’est ainsi que, grâce au “machine learning”, PyR0 a analysé la façon dont différentes lignées ont émergé et se sont propagées entre décembre 2019 et janvier 2022. Le “machine learning” est une forme d’intelligence artificielle qui permet de réaliser des prédictions à partir des données. “Nous avons constaté qu’en modélisant les mutations plutôt que les seules lignées, le modèle était plus intelligent et apprenait plus rapidement”, explique Jacob Lemieux, chercheur en maladies infectieuses, à Scientific American. Selon lui, “plus vous apprenez rapidement les propriétés d’une lignée, plus vous savez à quel point vous devez vous inquiéter”. Par exemple, grâce à des données allant jusqu’à la mi-décembre 2021, PyR0 a prédit que le sous-variant BA.2 d’Omicron, encore rare dans une grande partie du monde à l’époque, allait bientôt se propager rapidement. En mars 2022, BA.2 est effectivement devenue la souche dominante au niveau mondial. “Nous ne pouvons pas nécessairement dire ce qui va se passer ensuite en termes de mutations” pointe le chercheur. Il précise, “nous pouvons dire ce qui va se passer en termes de lignées qui sont les plus susceptibles d’augmenter en fréquence”. Concrètement, PyR0 modélise la façon dont différentes combinaisons de mutations dans différentes lignées du virus affectent le taux de croissance des variants viraux individuels dans la population.

Perfectionner le vaccin et les thérapies
D’après l’équipe de scientifiques, les lignées réussies sont dirigées par un petit nombre de mutations, et les autres ne font que suivre le mouvement. C’est ainsi que, cette capacité du modèle à analyser rapidement des génomes entiers pourrait aider à déterminer quelles zones du génome du virus étudié afin de développer de futures thérapies. Il faut savoir que plupart des vaccins contre le coronavirus ciblent la protéine spike du virus. Ce dernier l’utilise pour pénétrer dans les cellules. Seulement, des mutations dans cette protéine semblent permettre à certains variants d’échapper à la réponse immunitaire de l’organisme contre le virus. Et ce, même en cas de vaccination ou d’une infection antérieure. Le modèle PyR0 a permis de révéler que ce n’est pas le nombre de mutations de la protéine spike qui rendait une souche plus adaptée à l’évolution; mais plutôt quelques mutations spécifiques de la protéine. “La raison pour laquelle nous sommes en mesure de faire [ces prédictions] est que des personnes du monde entier séquencent le virus et étiquettent les séquences avec la date et la région de la collecte”, complète le chercheur. Il ajoute, “Nous savons donc, dans différentes régions, quelles lignées augmentent en fréquence par rapport aux autres. Ces informations sont extrêmement précieuses – nous n’aurions pas pu créer notre modèle sans ce type d’informations”.