Le LIH contribue à la recherche internationale sur le COVID-19

L’étude Predi-COVID incluse dans le réseau mondial unCoVer

• Centre de Compétence Méthodologie & Statistiques (CCMS)

En réponse à la pandémie actuelle de COVID-19, le réseau international unCoVer prévoit d’exploiter les données réelles disponibles auprès de nombreux partenaires dans le monde entier afin de mieux comprendre la physiopathologie, la progression et le traitement, ainsi que le schéma épidémiologique de cette maladie. Avec son étude en cours Predi-COVID, l’Institut luxembourgeois de la santé (LIH) ajoute à ses efforts existants pour combattre le COVID-19 en rejoignant le réseau unCoVer, contribuant ainsi à la création d’une banque de données internationales harmonisées en monde réel.

Après presque deux ans, la pandémie de COVID-19 reste une urgence de santé publique. Malgré l’application de mesures de santé publique, telles que la restriction des déplacements et des rassemblements, la protection individuelle, ainsi que des campagnes de vaccination massives, le coronavirus continue d’affecter largement la mortalité et la morbidité dans le monde, y compris les symptômes persistants après l’infection. Alors que la pandémie évolue et que les pays adaptent leurs systèmes de santé à de nouvelles phases de mesures préventives, la communauté des chercheurs tente d’élucider complètement la transmission et la progression de l’infection, ainsi que les moyens les plus efficaces de traiter et de prévenir les nouveaux cas en prévision de toute nouvelle vague, notamment due à de nouvelles variantes du SRAS-CoV-2. Pour ce faire, il est nécessaire d’harmoniser au niveau international les données provenant de différentes sources, afin de pouvoir effectuer une comparaison entre les systèmes de santé et d’améliorer la caractérisation des patients en utilisant une plus grande hétérogénéité des informations.

Le réseau unCoVer (Unravelling data for rapid evidence based response to COVID-19– Démêler les données pour une réponse rapide basée sur des preuves au COVID-19) vise à fournir une plateforme de recherche pour l’utilisation experte de données obtenues dans le monde réel. En rassemblant des données complémentaires et une expertise médicale et scientifique pour répondre aux questions encore urgentes concernant les déterminants de la progression du COVID-19, le projet espère informer des stratégies médicales et de santé publique plus efficaces.

Le réseau financé par Horizon 2020 comprend 29 partenaires de 18 pays, qui ont recueilli des informations sur les patients atteints de COVID-19 pendant la pandémie. Parmi eux, les chercheurs du LIH du département de la santé de précision et du Translational Medicine Operations Hub contribueront aux données de l’étude Predi-COVID.

L’étude Predi-COVID a été lancée il y a deux ans dans le but d’identifier les facteurs de risque et les biomarqueurs importants associés à la gravité du COVID-19 et à ses conséquences sanitaires à long terme au Luxembourg. Grâce à elle, l’étude a contribué à élucider pourquoi certains patients infectés par le SRAS-CoV-2 développent des symptômes sévères alors que d’autres ne présentent que des formes légères, ce qui permettra à terme de formuler des recommandations de soins plus personnalisées. L’étude a également inclus les membres du foyer des participants positifs au Covid-19 afin d’étudier la transmission du virus dans cette population à haut risque.

Les données du monde réel telles que celles recueillies dans le cadre du projet unCoVer sont essentielles pour comprendre et répondre à la pandémie, et comprennent, par exemple, les caractéristiques et les facteurs de risque des patients, ou des informations sur l’efficacité des traitements. L’approche d’unCoVer consiste à capturer et à collecter ces données dans un format standardisé, en unifiant des ensembles de données autrement dispersés tout en préservant l’anonymat des patients dans tous les pays.

Le réseau mettra au point des outils d’analyse des « big data », permettant aux cliniciens, aux spécialistes des données et aux épidémiologistes de répondre en collaboration à des questions telles que « qui est susceptible de contracter une maladie grave ». Alors que les essais cliniques excluent souvent les groupes les plus vulnérables, les données du monde réel d’unCoVer incluent spécifiquement ces groupes, complétant et contrastant ainsi d’autres études.

Ces données du monde réel permettent d’étudier les caractéristiques des patients, les facteurs de risque, la sécurité et l’efficacité des traitements et des stratégies potentielles contre le COVID-19 dans des contextes réels, et complètent les résultats des essais cliniques d’efficacité/sécurité où les groupes vulnérables et les patients présentant des comorbidités sont souvent exclus. L’approche unCoVer permettra de répondre aux questions urgentes liées à la fourniture de soins de santé contre le COVID-19 et de développer une base de données transnationale sécurisée de données hospitalières anonymes. Au fur et à mesure de l’évolution de la pandémie et de l’émergence de nouvelles variantes virales, cela permettra d’améliorer la prise en charge des patients et servira de base aux initiatives de santé publique,

conclut Michel Vaillant, chef du centre de compétence en méthodologie et statistiques du LIH Translational Medicine Operations Hub, et contributeur au projet unCOVer au nom du LIH.

L’infrastructure du projet unCoVer a récemment été publiée dans BMJ Open sous le titre complet « Unravelling data for rapid evidence based response to COVID-19 : a summary of the unCoVer protocol » (Démêler les données pour une réponse rapide basée sur des preuves au COVID-19 : un résumé du protocole unCoVer).

Financement et collaborations

L’étude Predi-COVID est soutenue par le Fonds national de la recherche (FNR) du Luxembourg (Predi-COVID, numéro de subvention 14716273), la Fondation André Losch et Luxembourg Institute of Health.