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SRAS-CoV-2 : mesurer l’ARN viral pour savoir quels patients vont mourir

Une équipe de recherche du CRCHUM propose un modèle statistique capable de désigner, à partir d’un biomarqueur sanguin, les patients les plus à risque de décéder de la COVID-19.

Peer-Reviewed Publication

University of Montreal Hospital Research Centre (CRCHUM)

Dr Daniel Kaufmann, chercheur au CRCHUM et professeur à l’Université de Montréal, et Elsa Brunet-Ratnasingham, doctorante au laboratoire du Dr Kaufmann et copremière auteure de l’étude.

image: Dr Daniel Kaufmann, chercheur au CRCHUM et professeur à l’Université de Montréal, et Elsa Brunet-Ratnasingham, doctorante au laboratoire du Dr Kaufmann et copremière auteure de l’étude. view more 

Credit: CHUM

Dans une étude publiée dans Science Advances, l’équipe du chercheur et médecin Daniel Kaufmann, professeur au Département de médecine de l’Université de Montréal, montre que la quantité de matériel génétique du SRAS-CoV-2 circulant dans le sang ‒ l’ARN viral ‒ est un indicateur fiable pour reconnaître les patients susceptibles de mourir de la COVID-19. 

Malgré les progrès de la prise en charge de la maladie, désigner les patients les plus à risque d’en décéder demeure difficile pour les médecins et cela les empêche de leur proposer de nouveaux traitements. De nombreux biomarqueurs ont pourtant été mis au jour dans la littérature scientifique récente. Mais jongler avec un tel foisonnement de paramètres est impossible en clinique et nuit à une prise de décisions médicales rapides.

« Dans notre étude, nous avons pu déterminer quels biomarqueurs sont prédictifs de la mortalité dans les 60 jours suivant l’apparition des symptômes de la maladie. Grâce à nos données, nous avons réussi à concevoir, puis à valider un modèle statistique basé sur un seul marqueur sanguin », dit le Dr Kaufmann, coauteur principal avec Nicolas Chomont et Andrés Finzi, deux autres chercheurs du Centre de recherche du CHUM (CRCHUM).

Un cocktail de trois paramètres 

À partir de prélèvements sanguins sur 279 patients hospitalisés pour une forme de la COVID-19 allant de modérée à critique, l’équipe du Dr Kaufmann a mesuré les quantités de protéines inflammatoires et les équipes de Nicolas Chomont et d’Andrés Finzi les quantités d’ARN viral et les taux d’anticorps ciblant le virus respectivement. Les échantillons ont été recueillis 11 jours après l’apparition des symptômes et les patients ont été suivis pendant 60 jours au minimum après cette période. 

L’hypothèse des scientifiques? Vérifier si ces indicateurs immunologiques étaient associés à une augmentation de la mortalité.

« Parmi tous les biomarqueurs évalués, nous montrons que la quantité d’ARN viral dans le sang est directement associée à la mortalité et donne la meilleure réponse prédictive une fois notre modèle ajusté en fonction de l’âge et du sexe de la personne malade. Nous avons même constaté que l’ajout de biomarqueurs supplémentaires n’améliore pas la qualité prédictive », explique Elsa Brunet-Ratnasingham, doctorante au laboratoire du Dr Kaufmann et copremière auteure de l’étude.

Un modèle puissant 

Pour confirmer l’efficacité de leur modèle, Daniel Kaufmann et Elsa Brunet-Ratnasingham, lauréate d’une bourse d’excellence COVID-19 (UdeM), l’ont mis à l’essai auprès de deux cohortes indépendantes de patients infectés issues de l’Hôpital général juif de Montréal (première vague de la pandémie) et du CHUM (deuxième et troisième vagues). Qu’importe l’hôpital de prise en charge initiale et la période de la pandémie considérée, le modèle prédictif fonctionne. Aujourd'hui, les scientifiques veulent le mettre en pratique. 

Selon le Dr Kaufmann, « il serait intéressant d’utiliser le modèle pour suivre les patients et de se poser la question suivante : la charge virale reste-t-elle un marqueur prédictif de mortalité quand on administre de nouveaux traitements qui ont prouvé leur efficacité? » 

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À propos de l’étude 

L’article « Integrated immunovirological profiling validates plasma SARS-CoV-2 RNA as an early predictor of COVID-19 mortality», par Elsa Brunet-Ratnasingham, Sai Priya Anand, Pierre Gantner, Alina Dyachenko et leurs collègues, a été publié le 26 novembre 2021 dans Science Advances. Le financement de l’étude a été assuré par le Groupe de travail sur l’immunité face à la COVID-19, les Instituts de recherche en santé du Canada, l’American Foundation for AIDS Research, la Fondation canadienne pour l’innovation, le ministère de l’Économie et de l’Innovation du Québec, la Fondation du CHUM, le Fonds de recherche du Québec ‒ Santé, Génome Québec et l’Agence de la santé publique du Canada.

 

À propos du Centre de recherche du CHUM (CRCHUM) 

Le Centre de recherche du Centre hospitalier de l’Université de Montréal (CRCHUM) est l’un des principaux centres de recherche hospitaliers en Amérique du Nord. Sa mission est d’améliorer la santé chez l’adulte grâce à un continuum de recherche couvrant des disciplines telles que les sciences fondamentales, la recherche clinique et la santé publique. Plus de 2300 personnes travaillent au CRCHUM, dont plus de 500 chercheuses et chercheurs, et plus de 520 étudiantes et étudiants des cycles supérieurs. chumontreal.qc.ca/crchum  @CRCHUM  
 

À propos de l’Université de Montréal  

Montréalaise par ses racines, internationale par vocation, l’Université de Montréal compte parmi les plus grandes universités dans le monde et notamment au sein de la francophonie. Elle a été fondée en 1878, et compte aujourd’hui 13 facultés et écoles. Elle forme avec ses deux écoles affiliées, HEC Montréal et Polytechnique Montréal, le premier pôle d’enseignement supérieur et de recherche du Québec et l’un des plus importants en Amérique du Nord. L’Université de Montréal réunit 2 400 professeurs et chercheurs et accueille plus de 67 000 étudiants. umontreal.ca 

 

 


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