Transcriptome sang total en temps réel des patients COVID+ – COVIDOMICs

L’épidémie due au COVID-19 se propage massivement. Ce virus étant nouveau, les questions de diagnostic, pronostic, de choix de traitement et de physiopathologie sont ouvertes.
L’objectif est de générer des données standardisées et en temps réel de transcriptome du sang total de patients COVID, à la recherche de marqueurs moléculaires diagnostiques, pronostiques et prédictifs de réponse, et de mieux comprendre les mécanismes de l’infection.
Méthodologie :
-étude pilote de 500 patients hospitalisés pour suspicion de COVID (450 COVID+ hospitalisés et 50 contrôles COVID-). Estimation de puissance : 150 événements attendus sur le critère « SDRA » ou de « critère de réanimation » en condition normale.
- Cadre règlementaire : Cohorte APHP Covid (CPP déposé, demande CNIL en cours)
-Extraction d’ARN de sang total ; génération de transcriptome RNAseq (Illumina)
-Bioinformatique : normalisation, classifications non supervisées, comparaison de groupes.
- liaison avec les données cliniques élémentaires (survie, traitements), sélection de marqueurs pronostiques et prédictifs (modèles de régression +/- pénalisée, modèles non linéaires).

Résultats attendus :
La comparaison de patients positifs et de contrôles négatifs donnera une signature transcriptomique, que nous pourrons comparer aux techniques diagnostiques actuelles.
D’éventuels clusters de patients seront identifiés, associés à des profils spécifiques, ouvrant la voie à de possibles découvertes mécanistiques.
Des marqueurs moléculaires pronostiques seront déduits, que nous commuterons en mesures moléculaires ciblées si leur performance est avérée. De tels marqueurs permettraient de mieux anticiper la prise en charge individuelle.
S’il s’avère que certains traitements sont efficaces chez certains patients, recherhce de marqueurs moléculaires permettant d’identifier les répondeurs.
Comme les données d’expression ne sont pas identifiantes, nous prévoyons la mise à disposition de ces données à la communauté bioinformatique rapidement, au fur-et-à-mesure de leur production, associées aux caractéristiques cliniques minimales. Ces données permettront toute sorte d’analyse a posteriori
Conclusion
Nous proposons une caractérisation génomique à grande échelle du sang total des patients COVID, avec mise à disposition de la communauté des données au fur et à mesure de leur production.