Actuellement, les outils de prévision des épidémies de grippe reposent sur les souches existantes et ne prennent pas en considération l’apparition de nouvelles souches, alors que la famille des Orthomyxoviridæ – qui comprend cinq genres dont celui des Influenzavirus, responsables des différentes grippes – mutent très rapidement.
Pour améliorer ces prévisions, des chercheurs allemands dirigés par Marta Luska et Michael Lässig, de l’Université de Cologne, ont développé un modèle bio-informatique prédictif qui s’appuie sur l’adaptation génomique du virus. Les chercheurs ont travaillé à partir de bases de données recensant les séquences – notamment celles des hémagglutinines – des virus H3N2 circulant depuis 1968.
Ce modèle repose sur l’analyse de 3 944 séquences, corrélée à la fréquence et à la capacité d’adaptation de ces différentes souches. Ce dernier critère est évalué en fonction des changements d’épitopes mais aussi des modifications de séquences qui ne codent pas directement des protéines de surface. Un système qui permet de prévoir efficacement l’évolution des lignées virales H3N2 d’une année sur l’autre.
En testant leur modèle sur les épidémies postérieure à 1993, les chercheurs ont ainsi pu prévoir, rétrospectivement, 113 émergences de lignées H3N2 sur 121 et 51 déclins sur 67. Ces chercheurs pensent que ce modèle bio-informatique de prédiction des épidémies de grippe pourrait être étendu et utilisé à l'ensemble des souches du virus de la grippe et notamment aux souches potentiellement pandémiques H5N1 et H7N9.
Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash
