Analyse comparative des méthodes de séquençage du génome entier du SRAS-CoV-2 et élaboration d’une méthode plus sensible

Contexte

Depuis son apparition en 2019, la COVID-19 continue de provoquer des infections et des décès, ce qui représente un fardeau important pour la santé publique. On a découvert que l’agent responsable de la COVID-19 était un virus nommé SRAS-CoV-2. Le génome (c’est-à-dire la somme de tous les gènes) de ce virus est composé de 30 000 éléments que les scientifiques appellent des bases. Peu après sa découverte, plusieurs méthodes ont été mises au point pour déterminer la séquence complète de ces bases dans ce que l’on appelle le séquençage du génome entier (SGE). Toutefois, ces différentes méthodes présentent des caractéristiques de rendement différentes, qui n’ont pas encore été étudiées de manière adéquate. Le problème auquel ces méthodes sont confrontées est que certains échantillons contiennent des quantités très limitées de SRAS-CoV-2, ce qui rend sa détection très difficile. L’autre difficulté réside dans le fait que les gènes du SRAS-CoV-2 se modifient au fur et à mesure que le virus se propage d’une personne à l’autre, dans le cadre d’un processus appelé mutation. Ces mutations constituent un défi pour les différentes méthodes.

Nous avons entrepris d’évaluer le rendement de certaines des méthodes couramment utilisées pour le SGE du SRAS-CoV-2. Nous avons plus particulièrement étudié le rendement de ces méthodes en fonction des différents niveaux de SRAS-CoV-2 dans un échantillon, ainsi que la manière dont elles s’adapteraient au génome du SRAS-CoV-2 porteur de différentes mutations. Nous sommes allés plus loin et avons conçu une méthode capable de détecter de très petites quantités de SRAS-CoV-2 dans un échantillon.

Nos travaux ont démontré qu’en effet, les méthodes mises au point pour le SGE du SRAS-CoV-2 ont des caractéristiques de rendement différentes. Par exemple, une méthode appelée ARTIC a donné les meilleurs résultats en termes de multiplication de la quantité initiale de SRAS-CoV-2 dans un échantillon. Lorsque nous avons examiné les différents niveaux de quantité de virus dans un échantillon, une méthode appelée SNAP a capturé la plus grande partie du génome lorsque les quantités de virus étaient abondantes, alors qu’ARTIC renvoie la plus grande partie du génome à des quantités de virus élevées, moyennes et faibles parmi toutes les méthodes que nous avons testées. En ce qui concerne les mutations du SRAS-CoV-2, la méthode ARTIC s’est avérée la plus efficace pour identifier le bon virus, compte tenu des différentes mutations observées dans les échantillons à différents niveaux de quantité virale. Nous avons conclu que, en effet, cette méthode ARTIC est la mieux adaptée au SGE du SRAS-CoV-2 parmi les sept méthodes que nous avons testées. Nous indiquons également que nous avons complété cette méthode ARTIC par une autre méthode appelée amplification en cercle roulant, afin de mettre au point une méthode qui a montré des signes supérieurs de détection de quantités infimes de SRAS-CoV-2 dans les échantillons. D’une manière générale, nos travaux ont porté sur les méthodes courantes utilisées pour le SGE du SRRS-CoV-2 et ont tenté de mettre au point une méthode plus sensible pour le SGE du SRAS-CoV-2.

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