Publié le 10.12.2020

Il y a dans l’air expiré une signature spécifique des infections à COVID chez les patients

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Il existe, dans l’air expiré, une signature spécifique des infections à COVID chez les patients intubés et ventilés, dits « patients à COVID grave ». C’est ce que démontre une étude réalisée par les équipes de recherche de l’Hôpital Foch et de l’hôpital Raymond-Poincaré AP-HP, associées aux équipes du CEA, de l’Inserm, de l’université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines et de l’Université Paris-Saclay, publiée le 4 décembre 2020 dans la revue eBioMedicine, du groupe The Lancet. Cette étude ouvre des perspectives à de nouvelles approches pour réaliser le diagnostic de la COVID-19, employant une méthode moins invasive et plus rapide que la réalisation de tests PCR.

Les premiers résultats mondiaux d’une signature de la COVID-19 dévoilés

De fin mars à fin juin 2020, l’équipe a analysé, tous les matins, via un spectromètre de masse, l’air expiré de près de 40 patients. Ce procédé non invasif permet notamment d’analyser les composés organiques volatils d’un patient placé sous assistance respiratoire, et d’obtenir des résultats rapides, en moins de deux minutes. Les COV mesurés chez les patients atteints de la COVID-19 ont été comparés avec ceux de patients non atteints par l’infection COVID, dits « patients témoins ».

Les données des deux cohortes ont permis de révéler qu’il existait une signature de la COVID-19 et que certains COV seraient caractéristiques de cette infection. La fiabilité de la détection de la COVID-19 chez ces patients était de 93%.

Une piste pour détecter précocement la COVID-19 ?

Les résultats de cette étude permettent aujourd’hui d’ouvrir des perspectives de nouveaux procédés de test, en parallèle des tests PCR, pour détecter la maladie COVID-19. Ce test non invasif peut fournir des résultats de manière très rapide et avec une grande fiabilité.

D’autant que si le spectromètre de masse utilisé à des fins de recherche scientifique nécessite un savoir-faire, il est possible d’utiliser d’autres techniques pour la détection de cette empreinte olfactive :

  • des nez électroniques : dispositifs portables dont les capteurs permettent de réagir aux COV identifiés dans  l’air expiré et ainsi classer les patients en deux catégories distinctes « atteint/non atteint ».
  • l’olfaction animale : un travail en étroite collaboration avec les écoles vétérinaires est en cours : les chiens ont en effet démontré leurs excellentes capacités d’analyse et de dépistage de la COVID-19 dans des prélèvements d’air expiré et de sueur.

Cependant, si cette preuve de concept permet d’ouvrir la voie à une nouvelle façon de détecter la COVID-19, elle concerne pour le moment la détection dès leur arrivée en réanimation des patients atteints de COVID 19 de formes graves. Des éléments complémentaires sont nécessaires pour savoir si ces marqueurs permettront de détecter la maladie de façon plus large. Pour cela, ces résultats devront être confirmés par les travaux d’autres équipes de recherche et reproduites sur des effectifs plus importants ainsi que sur des populations différentes, notamment les patients non sévères ou asymptomatiques.

La genèse d’un projet de recherche multi-institutionnel

Les équipes du Professeur Djillali Annane, chef du service de réanimation médicale de l’hôpital Raymond-Poincaré - AP-HP et Doyen de l'UFR Simone Veil - Santé à l'UVSQ, conduisent depuis 2019 – et pour une durée de 5 ans – un projet de recherche (RHU RECORDS) consacré aux infections sévères chez les patients admis en réanimation (choc septique, sepsis …). Ce programme ayant débuté lors de l’épidémie de COVID-19, les équipes de recherche ont décidé de consacrer un volet de leur projet à cette infection, cause de nombreuses hospitalisations en réanimation.

Les équipes de l’Hôpital Foch participent également à ce projet et, sous la direction du Professeur Stanislas Grassin Delyle, pharmacologue à l'UVSQ / Hôpital Foch, se sont dotées depuis 2017 d’un spectromètre de masse afin de détecter en temps réel les molécules appelées « composés organiques volatils » (COV) présentes dans l’air expiré. Cette machine extrêmement puissante est actuellement utilisée dans plusieurs études cliniques réalisées chez des patients atteints de pathologies sévères (cancer, asthme, rejet de greffe, BPCO…).

Les COV sont le reflet du fonctionnement de l’organisme et de la pathologie et ce type d’analyse pourrait ainsi permettre à terme de mieux dépister, de prédire la réponse aux traitements et ainsi d’améliorer la prise en charge de ces pathologies en permettant la mise en place de stratégies thérapeutiques personnalisées, adaptées à chaque patient.

Les équipes des instituts CEA Joliot et CEA List complètent ce consortium et c’est sous la direction du Docteur Etienne Thévenot, chercheur en sciences des données métabolomiques que sont développés les algorithmes innovants et les outils logiciels pour traiter en temps réel les données du spectromètre de masse, pour rechercher les signatures de COV et développer les modèles prédictifs pour l’aide au diagnostic et au pronostic des pathologies pulmonaires.

Les équipes du Professeur Annane, du Professeur Grassin Delyle et du Docteur Thévenot ont donc décidé, à la mi-mars 2019, d’analyser les composés organiques volatils des patients de réanimation atteints de la COVID-19 et ainsi détecter une signature de la présence du virus dans l’organisme.

Le spectromètre de masse de l’Hôpital Foch a, de ce fait, été déplacé temporairement au sein du service de réanimation médicale de l’hôpital Raymond-Poincaré - AP-HP.

Cette étude reflète un véritable travail de collaboration entre les différentes parties prenantes : l’AP-HP a permis d’inclure des patients dans un projet de recherche national et son expertise dans le domaine du sepsis, SDRA et de la COVID-19, l’Hôpital Foch a mis à disposition son expertise scientifique et sa technique d’analyse de l’air expiré en spectrométrie de masse, tandis que l’équipe du CEA (Dr Etienne Thévenot et Camille Roquencourt) a apporté son expertise mathématique dans le traitement des données et les analyses statistiques, en développant dans des délais contraints des algorithmes spécifiques pour l’analyse des données issues de ce projet.

 

Source

Lire l’article publié le 10/12/2020 sur le site du CEA