SARS-CoV-2 : une approche computationnelle pour « prévoir statistiquement l'apparition de variants inédits »Crédits : wildpixel/iStock

Des travaux ont été menés par une équipe de recherche du Laboratoire de biologie computationnelle et quantitative de l'Institut de Biologie Paris Seine en collaboration avec l'Université de Lausanne. Ils sont publiés dans PNAS.

Le CNRS rappelle que « depuis le début de la pandémie de Covid-19, de nouveaux variants du virus SARS-CoV-2 ont émergé et se sont propagés au sein de la population humaine, certains devenant un problème majeur de santé mondiale » :

« Chacun d'entre eux, y compris les variants Delta et Omicron, présente un schéma caractéristique de mutations génétiques, susceptibles de renforcer la transmissibilité du virus ou de réduire l'efficacité des vaccins ou des traitements avec des anticorps. Anticiper les mutations encore inconnues qui pourraient apparaître dans les futurs variants du SARS-CoV-2 est devenu un enjeu majeur ».

Les chercheurs proposent ainsi « une nouvelle approche informatique dont l’objectif est de prédire la mutabilité de toutes les positions individuelles dans les protéines du SARS-CoV-2 […] Les prédictions obtenues sont cohérentes avec la variabilité actuellement observable des protéines du SARS-CoV-2, qui a évolué au cours des deux dernières années, suggérant que ce modèle est capable de prévoir statistiquement l'apparition de variants inédits ».

C’est une étape importante car cela pourrait « contribuer à orienter la conception de nouveaux vaccins ou de thérapies par anticorps qui combattront les futurs variants du SARS-CoV-2 en ciblant des positions moins mutables mais immunogènes ».

Enfin, le CNRS ajoute que « si l'article se concentre sur le SARS-CoV-2, les résultats peuvent également être considérés comme preuve de concept de l'applicabilité à de potentielles futures épidémies causées par de nouveaux pathogènes viraux ».

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