Mais comment suivre plus rapidement les variantes de la pandémie ? Cette équipe de spécialistes en analyse virale et génétique, dirigés par le Dr.Emma Hodcroft de l'Université de Berne et par le Pr Christophe Dessimoz de l'Université de Lausanne plaide pour une normalisation internationale des techniques de séquençage et pour une harmonisation des données virales grâce à des infrastructures stables compatibles avec l'Open Data pour faciliter le « peer-review ». Ces experts appellent ainsi, dans la revue Nature, « les chercheurs, les financiers et les institutions de santé publique, aux niveaux national et international, à mettre en œuvre les ressources pour construire des collaborations phylogénétiques au bénéfice de tous ».
« Ce que les scientifiques ont accompli en un an depuis la découverte de ce tout nouveau virus est vraiment remarquable », écrit Emma Hodcroft « mais les outils que les scientifiques utilisent aujourd'hui pour étudier comment le SRAS-CoV-2 se transmet et évolue n'ont pas été conçus pour de tels volumes de données ».
Le SRAS-CoV-2 est l'un des pathogènes les plus séquencés de tous les temps
Un cadre de collaboration international: plus de 600.000 séquences génomiques complètes ont été générées depuis le début de la pandémie et plus de 5.000 nouvelles séquences arrivent du monde entier chaque jour. Cependant, les outils d'analyse et de visualisation utilisés aujourd'hui n'ont pas été conçus pour gérer le volume et la vitesse des séquences générées aujourd'hui, ni pour guider en temps réel, la réponse de santé publique. Partout dans le monde, la surveillance génomique repose sur les initiatives isolées de chercheurs universitaires pour trouver des réponses essentielles. La prise de décision en santé publique bénéficierait d'un cadre de collaboration standard et plus durable», explique Christophe Dessimoz du SIB et de l'Université de Lausanne.
Un système d’analyse plus global : les séquences génétiques obtenues partout dans le monde du SRAS-CoV-2 contiennent des informations précieuses pour la mise en œuvre des politiques pandémiques efficaces qui doivent permettre de garder une longueur d'avance sur le virus. La comparaison du nombre de mutations partagées par différents échantillons, par exemple, permet aux scientifiques de suivre la transmission du virus, d'identifier les événements de super-propagation et la propagation internationale. Mais pour le moment, la combinaison de ces informations génétiques avec d'autres variables clés, comme l’organisation de grands événements, les déplacements de populations, ou encore des données « plus cliniques » comme les délais d’apparition des symptômes n’est pas faisable.
Un séquençage plus systématique : alors que le nombre de reproduction « R» est passé d'un concept scientifique à un concept quasiment grand public, ce taux qui mesure le nombre moyen de personnes contaminées par une personne infectée repose sur la condition d'un séquençage quasi-systématique. Seul le séquençage généralisé peut permettre de
distinguer les cas importés des cas de transmission locale.
Ces niveaux élevés de séquençage et ces analyses complexes essentielles pour des réponses efficientes en Santé publique sont loin d'être atteints.
Enfin, le séquençage est le seul moyen d'identifier et de suivre les nombreuses mutations qui émergent, rappellent ces experts. Ces mutations font partie intégrante de la vie du virus et les scientifiques doivent déterminer quelles sont les variations inoffensives et quelles sont celles qui peuvent modifier la transmissibilité du virus ou sa virulence. La combinaison de séquences, de travaux de laboratoire et de prévisions informatiques pourrait permettre une meilleure compréhension et un suivi plus rigoureux des impacts mutationnels,
mais il n’existe pas de cadre permettant ces échanges « open » de données virales, épidémiologiques et de modélisations.
Source: Nature 1 March, 2021 01 March 2021 DOI : 10.1038/d41586-021-00525-x Want to track pandemic variants faster? Fix the bioinformatics bottleneck
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