Covid-19 : un vaccin du système respiratoire efficace chez la souris
Moins connue du grand public, la vaccination mucosale, c’est-à-dire au niveau des muqueuses, pourrait fournir une protection robuste aux infections par le SARS-CoV-2. En effet, les cellules immunitaires localisées dans le nez et les poumons seraient ainsi mieux préparées à rencontrer et à bloquer le virus responsable du Covid-19. Une équipe de recherche internationale vient justement de démontrer que son vaccin mucosal à base d’ADN est capable d’assurer la survie totale d’un groupe de souris infectées par une version du virus adaptée à cette espèce, alors que celui-ci décime 100 % des souris non vaccinées1 . Mis au point grâce à un vecteur2 développé par un chercheur du CNRS au laboratoire Modulation des réponses immunitaires et inflammatoires (CNRS/Inserm/Nantes Université/Université Angers), ce vaccin agit d’une manière proche de celle des vaccins ARN commerciaux : l’ADN délivré par le vecteur entre dans les cellules cibles, leur fait produire une protéine du SARS-CoV-2 et cela permet au système immunitaire de se préparer en produisant des anticorps et lymphocytes contre le virus. L’efficacité du vaccin pour lutter contre la transmission entre souris n’a pas été mesurée dans cette étude publiée en ligne dans Biomaterials. Cependant les scientifiques espèrent qu‘une méthode de vaccination basée sur ce principe pourrait compléter la stratégie actuelle, en apportant peut-être une meilleure protection contre la transmission.
- 1Les différents groupes de souris testées comptaient chacun 10 individus.
- 2Un vecteur est un élément issu de la chimie médicinale capable de délivrer une molécule de manière ciblée. Ici, le vecteur est une nanoparticule synthétique avec des propriétés lui permettant de pénétrer les muqueuses pour introduire de l’ADN codant pour une protéine virale dans les cellules du système respiratoire.
Respiratory mucosal vaccination of peptide-poloxamine-DNA nanoparticles provides complete protection against lethal SARS-CoV-2 challenge. Si Sun, Entao Li, Gan Zhao, Jie Tang, Qianfei Zuo, Larry Cai, Chuanfei Xu, Cheng Sui, Yangxue Ou, Chang Liu, Haibo Li, Yuan Ding, Chao Li, Dongshui Lu, Weijun Zhang, Ping Luo, Ping Cheng, Yuwei Gao, Changchun Tu, Bruno Pitard, Joseph Rosenecker, Bin Wang, Yan Liu, Quanming Zou, Shan Guan. Biomaterials, en ligne le 18 novembre 2022 / papier en janvier 2023. DOI : 10.1016/j.biomaterials.2022.121907