Les vaccins Oxford-AstraZeneca et CanSino Biologics montrent un succès précoce
Un nouveau traitement prétend réduire le risque de maladie grave
L’application Symptom révèle six types distincts de COVID-19
Succès précoce des vaccins britanniques et chinois

Ce fut une autre grande semaine pour les vaccins, avec les premiers résultats prometteurs des vaccins candidats développés en Chine et au Royaume-Uni.

COVID-19: succès précoce du vaccin

Les données publiées dans la revue médicale The Lancet , lundi, montrent que le vaccin développé par l’Université d’Oxford et AstraZeneca a généré une réponse immunitaire, avec des effets secondaires légers à modérés dans une étude d’environ 1000 patients.

Le même jour, la société de vaccins sino-canadienne CanSino Biologics a publié les résultats de ses données provisoires de phase II (également dans The Lancet ) qui ont montré que le vaccin induisait des réponses d’anticorps neutralisants – qui pourraient être vitales pour prévenir les symptômes dangereux de la maladie – dans la plupart gens. Mais une étude plus approfondie continue de montrer que ce vaccin fonctionne mieux chez certaines personnes que chez d’autres. Par exemple, cela n’a pas fonctionné aussi bien chez les personnes âgées de 55 ans et plus, une cible clé pour une vaccination COVID-19.

Les deux vaccins passeront désormais à des essais de phase III impliquant des milliers de personnes, afin de tester leur efficacité et leur innocuité.

Une société de biotechnologie affirme avoir développé un traitement «révolutionnaire»

Pendant ce temps, sur le plan du traitement, la société de biotechnologie britannique Synairgen affirme avoir développé un nouveau traitement pour COVID-19 qui réduit le nombre de patients nécessitant des soins intensifs.

Le traitement utilise une protéine appelée interféron bêta, que le corps produit lorsqu’il contracte une infection virale. La protéine est inhalée directement dans les poumons des patients atteints de coronavirus, à l’aide d’un nébuliseur, dans l’espoir qu’elle stimulera une réponse immunitaire.

Les premiers résultats rapportés par Synairgen suggèrent que le traitement pourrait réduire de 79% les chances qu’un patient COVID-19 à l’hôpital développe une version sévère de la maladie – telle qu’une ventilation nécessitant une ventilation. En outre, le temps moyen passé à l’hôpital par les patients aurait été réduit d’un tiers, pour ceux recevant le nouveau médicament, passant d’une moyenne de neuf jours à six jours.

Comme les résultats n’ont pas encore été publiés dans une revue à comité de lecture et que les données complètes ne sont pas encore disponibles, les scientifiques restent sceptiques. De plus, les résultats proviennent de seulement 100 patients, donc un essai beaucoup plus vaste serait nécessaire pour évaluer le niveau réel de bénéfice. Mais si les résultats s’avèrent aussi prometteurs que le prétend Synairgen, cela pourrait être une étape importante dans le traitement du COVID-19.

Six types distincts de COVID-19 identifiés

L’analyse des données de l’application COVID Symptom Study, dirigée par des chercheurs du King’s College de Londres, révèle qu’il existe six «types» distincts de COVID-19 , chacun se distinguant par un ensemble particulier de symptômes.

À l’aide d’un algorithme d’apprentissage automatique, les chercheurs ont analysé les données d’un sous-ensemble d’environ 1600 utilisateurs de l’application COVID Symptom Study au Royaume-Uni et aux États-Unis avec un COVID-19 confirmé, qui avaient régulièrement enregistré leurs symptômes à l’aide de l’application en mars et avril.

L’analyse a révélé six groupes spécifiques de symptômes. Toutes les personnes signalant des symptômes ont ressenti des maux de tête et une perte d’odorat, avec diverses combinaisons de symptômes supplémentaires tels que l’essoufflement, la confusion et des douleurs abdominales à différents moments.

La combinaison spécifique de symptômes signalés par un patient s’est avérée être un indicateur potentiel de la question de savoir s’il deviendrait gravement malade et nécessiterait une hospitalisation. Les chercheurs espèrent que ces informations pourraient fournir un système d’alerte précoce pour savoir qui est le plus susceptible d’avoir besoin de soins intensifs.

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