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La recherche sur les vaccins COVID-19 a confirmé qu'un grand nombre d'entre eux ont des taux d'efficacité contre les maladies graves et les hospitalisations pouvant atteindre 95 %. Cependant, même chez les jeunes adultes en bonne santé, cela ne signifie pas que les personnes qui ont reçu l'injection ont réussi à faire en sorte que leur corps affiche ce même nombre en guise de protection. C'est ce nombre qui dépend de chacun des individus immunisés.
Une équipe de chercheurs dirigée par Steven Kleinstein et Anthony N. Brady, tous deux de la Yale School of Medicine, s'est efforcée de comprendre pourquoi le système immunitaire de certaines personnes développe une réponse protectrice robuste après la vaccination, alors que d'autres échouent. Bref, ils voulaient savoir en quoi c'était différent.
Grâce à l'analyse des données de profilage immunologique, l'objectif de l'équipe était de créer des modèles prédictifs pour mieux comprendre cette situation et déterminer si les mécanismes biologiques sous-jacents aux réponses améliorées sont partagés entre différents vaccins.
"C'est la première fois qu'une série de facteurs - la diversité des différentes réponses aux vaccins humains, l'agent pathogène cible, le type de vaccin et l'adjuvant - sont étudiés comme une unité pour rechercher les différences et les points communs entre un si grand nombre de vaccins », a déclaré Kleinstein.
Des études antérieures sur des vaccins individuels, tels que les vaccins contre la grippe, ont révélé que des signatures sanguines spécifiques chez les personnes avant la vaccination prédisent leurs réponses en anticorps. Cependant, les scientifiques ne savent pas s'il existe des signatures universelles partagées entre les vaccins.
De plus, les chercheurs doivent étudier les changements immunologiques qui se produisent chez les personnes dans les jours qui suivent la vaccination. Ils ont pu prédire les réponses des anticorps dans de plus petites études de vaccins individuels, mais ce serait un grand avantage de savoir s'ils peuvent tirer parti d'un mécanisme vaccinal commun.
L'équipe de Kleinstein voulait effectuer une méta-analyse pour voir s'il existait des signatures d'expression génétique universelle avant et après la vaccination qui prédisaient les réponses au vaccin. Mais d'abord, ils devaient collecter une masse critique de données sur les réponses immunitaires à travers de nombreux vaccins différents. Les membres de HIPC ont mené certaines de ces études, tandis que d'autres données étaient disponibles dans le domaine public. L'équipe a compilé toutes les études et normalisé leurs données afin qu'elles puissent être analysées comme une unité.
Grâce à un partenariat avec ImmPort, un portail immunitaire financé par les National Institutes of Health (NIH), le NIH's National Institute of Allergy and Infectious Diseases et sa Division of Allergy, Immunology, and Transplantation pour rendre les données accessibles au public, a créé une ressource de données standardisée qui est accessible à l'ensemble de la communauté scientifique.
L'empreinte immunologique
"Il s'agit d'une ressource accessible à tous pour en savoir plus sur les vaccins", explique Joann Arce, enseignante en pédiatrie à la Harvard Medical School et responsable du noyau de gestion et d'analyse des données du Precision Vaccines Program du Boston Children's Hospital et co- premier auteur d'une étude HIPC publiée dans Scientific Data .
Après avoir construit leur ressource de données, ils ont cherché à déterminer s'il existait des états immunitaires pré-vaccinaux qui pourraient prédire une réponse plus forte aux vaccins. Ils ont découvert que les personnes pouvaient être classées en 3 groupes significativement associés à la réponse immunitaire pour 13 vaccins : un groupe à forte inflammation, un groupe à faible inflammation et un groupe à inflammation moyenne.
Contre toute attente, le groupe qui, avant la vaccination, exprimait les gènes responsables des niveaux les plus élevés d'inflammation avait la réponse anticorps la plus forte. "Nous avons été surpris car l'inflammation est généralement décrite comme une mauvaise chose. En règle générale, les gens suivent des thérapies pour essayer de réduire leur inflammation », a expliqué Slim Fourati, chercheur associé en bioinformatique à l'Université Emory, premier auteur d'une étude HIPC sur Immunologie naturelle .
Cette découverte a conduit l'équipe à appliquer l'analyse de cellule unique pour découvrir les deux sous-ensembles de cellules immunitaires (monocytes classiques et cellules dendritiques) qui sont probablement à l'origine de cette signature inflammatoire.
Malheureusement, ils n'ont pas trouvé de signature universelle évidente : "Vous ne pouvez pas prendre de vaccin, regarder en même temps après la vaccination, prélever un échantillon de sang, mesurer quelque chose à ce sujet et vous attendre à pouvoir prédire la réponse des anticorps à travers un grand nombre de vaccins. La cinétique (les taux de réaction biochimique) des réponses aux vaccins était assez différente dans les 13 vaccins que nous avons étudiés », a analysé Kleinstein.
Cependant, après avoir ajusté les différences de temps entre les vaccins, les chercheurs ont identifié une biologie commune qui prédisait les réponses des anticorps. « Nous avons créé ce que nous appelons une signature ajustée dans le temps. Si vous regardez la biologie et les réponses vaccinales, par exemple, le vaccin contre la grippe au jour sept, mais le vaccin contre la fièvre jaune au jour 14 ou 21, alors vous voyez la même association avec les réponses anticorps », a poursuivi l'expert.
« La différence de cinétique ne correspondait pas au type de ligne que nous attendions. Par exemple, que le vaccin soit dirigé contre une bactérie ou un virus ne semble pas nécessairement déterminer ces différences cinétiques. C'est un problème beaucoup plus compliqué que nous ne le pensions", a ajouté Thomas Hagan, professeur adjoint au département de pédiatrie de l'Université de Cincinnati et premier auteur d'une deuxième étude HIPC dans Nature Immunology .
Des études antérieures ont examiné les signatures pré- et post-vaccination de vaccins individuels dans des cohortes plus petites, et l'équipe voulait pouvoir comparer les résultats de ces travaux antérieurs.
Enfin, l'équipe a sélectionné des publications existantes dans la littérature et a rendu ces signatures disponibles dans un format lisible par machine. "Essentiellement, nous avons créé une base de données de signatures publiées qui nous permet d'écrire très facilement du code d'analyse pour les comparer et voir comment ils se comportent", a expliqué Kleinstein.
« En agrégeant et en standardisant les signatures immunitaires d'un grand nombre de publications et en fournissant une interface facile à utiliser pour interroger ces informations, nous espérons fournir à la communauté une ressource précieuse pour soutenir la recherche sur les réponses immunitaires humaines », a déclaré Aris Floratos. . , professeur adjoint de biologie des systèmes et d'informatique biomédicale au Columbia University Medical Center et co-auteur principal d'une autre étude HIPC.
Une meilleure compréhension de la façon dont divers états immunitaires prévaccinaux affectent les réponses en anticorps ouvre la possibilité de moduler ces états chez des individus plus vulnérables. Par exemple, les scientifiques peuvent informer les patients qui devraient avoir une réponse immunitaire plus faible par un adjuvant vaccinal pour activer les gènes inflammatoires associés à une protection accrue.
Ils croient également que leur travail contribuera à permettre des essais cliniques améliorés et plus efficaces pour le développement de nouveaux vaccins. Avec une meilleure compréhension des signatures communes des réponses anticorps post-vaccination, les essais cliniques sur les vaccins à venir pourront se dérouler plus efficacement et à moindre coût.
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