Analyse computationnelle, modélisation et résultats évolutifs
Computational Analysis, Modelling and Evolutionary Outcomes (CAMEO)
À propos de nous
L’objectif du pilier CAMEO du réseau CoVaRR-Net est d’utiliser la modélisation et les simulations informatiques pour évaluer l’évolution génétique des variants du SARS-2 et la vitesse à laquelle ils se propagent dans la population canadienne. Nous contribuons également à signaler des variants d’origine canadienne, à mettre en évidence des variants d’intérêt actuels et à étudier les différences de sélection ayant une incidence sur diverses lignées parmi les régions du pays. De plus, notre groupe s’efforce de répondre aux nouveaux besoins en matière d’outils bioinformatiques et informatiques.
Le pilier CAMEO est composé de chercheurs universitaires et de membres de l’Agence de la santé publique du Canada (ASPC). Nous collaborons avec l’ASPC, le Réseau des laboratoires de santé publique du Canada (RLSPC) et des chercheurs universitaires de tout le pays possédant une expertise dans divers domaines. Nos membres effectuent des analyses sur des séquences du génome du SRAS-CoV-2 et des données sur des eaux usées provenant de provinces et de territoires différents.
Notre vision
CAMEO vise à mettre en place un réseau canadien unifié en matière de détection, de caractérisation moléculaire et de modélisation épidémiologique de nouveaux pathogènes sur notre territoire. Notre vision consiste à rendre l’épidémiologie génomique exploitable en temps réel, au profit de la communauté des chercheurs et des praticiens de la santé publique. Notre pilier souhaite établir des relations, des outils informatiques et des normes de données, ainsi que former du personnel hautement qualifié pour réaliser cette vision.
Orientations politiques
Dans cette présentation, Sarah Otto, Ph. D., résume les travaux récents de CAMEO qui mettent en évidence l’évolution des variants du SRAS-CoV-2 au Canada. Alors que les lignées du variant BQ.* dominaient au début de 2023, le variant XBB.1.5 a augmenté rapidement en fréquence et représente maintenant la majorité des cas de COVID-19. XBB.1.5 est un membre de la famille des lignées XBB*, issues de la recombinaison de deux lignées BA.2 distinctes (le « X » au début du nom d’une lignée désigne une lignée recombinée). Des études de laboratoire ont montré que les lignées BQ* et XBB* échappent davantage à l’immunité, mais on pense que la propagation rapide de XBB.1.5 est due à sa plus grande capacité à se lier aux récepteurs ACE2 de nos cellules, ce qui entraîne une plus grande transmissibilité.
À l’heure actuelle, l’immunité est élevée dans l’ensemble du Canada, de sorte que ces variants n’entraînent plus de grandes vagues, mais ils conduisent à des vaguelettes et, plus important encore, à des augmentations à long terme dans le « niveau de la mer » de cas de COVID-19.
La Pre Otto explore des modèles permettant de montrer comment les variants devraient influencer le nombre de cas à l’avenir et comment les mesures que nous prenons peuvent contrecarrer l’augmentation du niveau de la mer de cas de COVID-19 (p. ex., par la vaccination, l’amélioration de la ventilation et le port du masque).
Projet en cours
1. Approches mathématiques et phylogénétiques de caractérisation des variants
Nous analysons en permanence des données sur la séquence génomique du SRAS-CoV-2 afin d’identifier et de caractériser l’épidémiologie de variants nouveaux et existants. Ces activités nous permettent de prédire la vitesse de propagation des variants et leur impact potentiel sur les systèmes de soins de santé à l’échelle nationale. Nous communiquons ces informations par l’entremise des piliers du réseau CoVaRR-Net et à l’ASPC pour faciliter la prise de décision en matière de santé publique.
2. Duotang
Duotang est un carnet de notes en ligne continuellement mis à jour qui contient des analyses d’épidémiologie génomique et de modélisation mathématique. Il a pour but d’explorer l’évolution du SRAS-CoV-2 au Canada afin de favoriser d’autres discussions de recherche entre les piliers, d’appuyer des discussions avec les autorités de santé publique et de partager avec l’équipe de communication scientifique en vue d’une éventuelle diffusion publique. Les données pour Duotang sont compilées à partir du Portail canadien de donnéesVirusSeq et du réseau Viral AI de DNAStack.
3. Partage des données
CAMEO s’engage à collaborer avec le Portail canadien de données VirusSeq afin de s’assurer que les séquences génomiques canadiennes du SRAS-CoV-2 produites par le Réseau des laboratoires de santé publique du Canada (RLSPC) et les autorités sanitaires régionales sont accessibles au public sans restriction afin d’encourager la réutilisation des données pour la découverte et l’innovation scientifiques. Nous travaillerons avec le Portail de données VirusSeq pour explorer des moyens plus souples et plus complets de partager ds données contextuelles dans un environnement de confiance. Pour ce faire, nous nous appuierons sur les efforts du Réseau canadien de génomique COVID (RCanGéCO) et de CHARGES (Canadian public Health Alliance for Research in Genomic Epidemiology and Surveillance, un consortium dirigé par le RLSPC visant à mettre en œuvre une surveillance des maladies infectieuses fondée sur la génomique) pour uniformiser et harmoniser des renseignements contextuels essentiels à l’analyse génomique. Notre collaboration vise à faire en sorte que le portail de données soit aussi convivial que possible, tout en travaillant à l’ajout de fonctions utiles aux chercheurs qui souhaitent analyser des données du portail. Nous nous efforçons également de soutenir les analyses et la visualisation de données sur les eaux usées provenant de partout au pays et des agents pathogènes de priorité nationale.
4. COVID-MVP
COVID-MVP est un outil de visualisation interactif basé sur des cartes thermiques pour le SRAS-CoV-2. Il suit la prévalence des mutations du SRAS-CoV-2 et propose des annotations de l’impact fonctionnel de ces mutations dans des variants préoccupants (VP), des variants d’intérêt (VI) et des sous-populations définies par les utilisateurs en temps quasi-réel. La visualisation de COVID-MVP est alimentée par un flux de travail génomique indépendant, évolutif et reproductible qui utilise des annotations fonctionnelles conservées manuellement dans Pokay. Pokay est également entretenu par notre équipe et régulièrement mis à jour par la collecte de nouvelles fonctions dans la littérature.
5. Évolution du SRAS-CoV-2 dans des réservoirs animaux
Nous sommes en train d’analyser environ 2000 séquences du génome du SRAS-CoV-2 d’origine animale et de déduire leurs relations phylogénétiques avec environ 2000 séquences humaines correspondantes. Le nombre d’événements de transmission de l’animal à l’homme qui se sont produits au cours de la pandémie sera ensuite estimé et une étude d’association à l’échelle du génome sera réalisée pour identifier toute mutation associée aux animaux. Nous élaborerons ensuite des méthodes pour effectuer un suivi de ces mutations dans les eaux usées.
6. Surveillance et séquençage dans l’environnement
En collaboration avec le projet CUBE et le Groupe de surveillance des eaux usées du réseau CoVaRR-Net, nous travaillons à l’élaboration, à l’évaluation comparative et à l’application de méthodes permettant de faire un suivi des mutations et des variants du SRAS-CoV-2 dans l’environnement bâti et dans les eaux usées. Ces flux de données sont de plus en plus importants dans des contextes où l’échantillonnage clinique est limité, et le moment est venu de les valider et de les comparer aux données de séquences cliniques pendant qu’elles sont encore disponibles. Travailler avec des mélanges de virus dans l’environnement, souvent à faible biomasse, pose des défis informatiques que nous nous efforçons de relever, et la modélisation de la manière dont ces types de données correspondent aux cas et aux hospitalisations est également un domaine de recherche actif.
Notre équipe
Membres
Zohaib Anwar
Université Simon Fraser
Erin Gill
Coordonnatrice des responsables du pilier
Paul Gordon
Université de Calgary
William Hsiao
Université Simon Fraser
Julie Hussin
Université de Montréal
Rees Kassen
Université d’Ottawa
Justin (Baofeng) Jia
Co-coordonnateur du pilier
Jeffery Joy
Université de la Colombie-Britannique
Carmen Lia Murall
Agence de la santé publique du Canada
Abayomi Olabode
Université Western
Art Poon
Université Western
Steven Sutcliffe
Université McGill