En tant que chef de l’un des principaux laboratoires de génomique de l’Inde, je fais partie du consortium qui a signalé pour la première fois la souche B.1.617 de SRAS-CoV-2 comme une variante potentiellement préoccupante. Je n'arrête pas de me demander comment nous aurions pu prédire son danger plus tôt, le suivre rapidement et freiner sa propagation.
Cette année, j'ai vu ce qui ressemblait à une année de décès dans quelques semaines, parmi mes amis, mes collègues et ma famille. Il y avait des personnes malades partout, appelant à l'aide, à l'oxygène et aux lits. Les défis en matière de soins de santé étaient au-delà de l'imaginable. Je peux affirmer avec une triste confiance que de tels événements catastrophiques sont inévitables sans mesures préventives. Avec seulement 5% du monde entièrement vacciné, les interventions de santé publique simples - masques, ventilation, quarantaines - restent la pierre angulaire du confinement. Limiter la transmission donne au virus moins de chance de muter.
Pourtant, des variantes préoccupantes continuent d'émerger. Mes collègues et moi suivons la propagation de la sous-lignée B.1.617.2, déterminons dans quelle mesure les vaccins sont efficaces contre elle et nous conseillons sur les approches optimales de vaccination. Cela ne suffira pas pour arrêter la pandémie.
Les stratégies de lutte contre le COVID-19 doivent inclure de nouveaux moyens plus rapides de repérer et d'arrêter la propagation de nouveaux mutants alarmants. Cela nécessite : un plus grand partage des données et des méthodes; financement pour développer de meilleures prévisions et des tests plus simples; et l'intégration de la génomique, de l'informatique et de la santé publique.
Une identification plus rapide signifie à la fois plus de séquençage et un séquençage plus ciblé. Les technologies sont établies. En juillet dernier, mon institut a réalisé la première évaluation du test COVIDSeq à haut débit d'Illumina, désormais la plate-forme mondiale par défaut pour le séquençage des génomes du SRAS-CoV-2. Le test a été utilisé pour développer un service de surveillance génomique structuré pour l'État indien du Kerala. Je pense que cela a contribué à une réponse de santé publique opportune et appropriée dans l'État, où il y a eu moins de décès que dans le reste de l'Inde, malgré une prévalence similaire de B.1.617.2.
Le consortium indien de séquençage du SRAS-CoV-2 (INSACOG) a commencé ses opérations en janvier, alors qu'il y avait environ 15 000 nouvelles infections chaque jour dans ce pays de 1,4 milliard d'habitants. Le plan initial était de séquencer au hasard des échantillons de 5% de tous les cas. Mais, comme beaucoup, nous n'avions pas anticipé un pic extrême des infections. Une multiplication par 30 des cas quotidiens, ainsi que la difficulté d'expédier des échantillons dans un pays plus de 13 fois plus grand que le Royaume-Uni, avec moins de ressources, ont rendu cela impossible.
Avant avril, l'INSACOG a réussi à séquencer environ 0,75% des cas positifs. Séquençage ciblé d'une épidémie dans le Maharashtra identifié B.1.617. De la même manière, des scientifiques d'Afrique du Sud ont repéré la variante hautement transmissible B.1.351 lors d'une épidémie en octobre 2020 et ont pu informer les scientifiques britanniques de la variante B.1.1.7 associée.
L’Inde doit d’urgence intensifier le séquençage des flambées inhabituelles, des réinfections et des cas dans lesquels des personnes vaccinées sont infectées, tout en maintenant le «séquençage» d’un nombre constant d’échantillons représentatifs à l’échelle nationale. Le problème est que les variantes à basse fréquence seront manquées. Avec le recul, les premières séquences de ce qui s'est avéré être B.1.617 étaient disponibles en décembre 2020, lorsque les cas étaient en baisse. Elle a été identifiée comme source de préoccupation en mars (à partir d'échantillons séquencés en février après une épidémie de janvier), sur la base de cas de dopage et de la présence de mutations observées dans d'autres variantes troublantes.
Cette période d'identification de trois mois est typique pour les variantes préoccupantes, mais elle est beaucoup trop longue. Détecter les variantes de changements de charge de cas, d'hospitalisations ou de décès, c'est comme conduire avec un pare-brise opaque et seulement un rétroviseur poussiéreux, surtout sans systèmes de santé numériques.
J’estime que nous pouvons réduire de trois semaines les délais actuels en établissant de grands centres de séquençage à haut débit, ainsi que des «rayons» plus petits et distribués qui effectuent un séquençage rapide mais à faible débit, et en améliorant la logistique pour intégrer les résultats d’échantillons aux données cliniques. Tout cela nécessitera plus de financement et, plus important encore, un engagement plus profond avec les dirigeants régionaux de la santé.
Nous devons également trouver un moyen pour la recherche fondamentale de signaler les mutations dangereuses, que ce soit de manière informatique ou expérimentale. Expérience passée avec in silico les évaluations ont été décourageantes. De nouvelles méthodes basées sur l'intelligence artificielle pour prédire les structures virales, telles que l'AlphaFold de Google, appuyées par des données ouvertes - expérimentales et épidémiologiques - pourraient prévoir les effets des mutations. Jusque-là, des prédictions plus simples et des données basées sur des cas signifieraient que de nouvelles variantes pourraient être vérifiées pour les mutations signalées.
Pour contenir la propagation, il ne suffit pas de savoir quelles variantes sont préoccupantes. Nous devons trouver les personnes qui les portent. Il en faut davantage pour suivre rapidement les variantes dangereuses. Les tests actuels diagnostiquent si une personne est infectée par le SRAS-CoV-2, pas de quelle variante elle a.
Idéalement, la détection des variantes se produirait parallèlement au diagnostic, sans envoyer d'échantillons à des laboratoires de séquençage spécialisés. Pour cela, nous devons développer des tests de variantes simples qui soient abordables, faciles à exécuter pour les agents de santé à l'aide du kit de base et intégrés dans les systèmes qui testent, isolent et retracent les contacts. Il existe de nouvelles technologies prometteuses, notamment des diagnostics CRISPR à faible coût pour les endroits aux ressources limitées. Leur développement doit être priorisé.
Les mesures de santé publique restent primordiales, mais seront moins efficaces si les variantes deviennent plus transmissibles ou plus mortelles, ou peuvent échapper aux vaccins. La science doit s'adapter.
Intérêts concurrents
L'auteur ne déclare aucun intérêt concurrentiel.
