Publié le 5 novembre 2025. Une nouvelle étude révèle que l’ordre dans lequel les maladies chroniques se manifestent chez un individu peut être un facteur déterminant dans le développement d’un COVID long, ouvrant la voie à une meilleure identification des personnes à risque.
- L’étude, menée par l’Institut de recherche allemand Trias i Pujol (IGTP), met en évidence l’importance de la séquence des maladies antérieures, au-delà de leur simple présence.
- Les chercheurs ont analysé les données de plus de 10 000 participants, révélant 38 trajectoires de santé associées à un risque accru de COVID long.
- L’analyse suggère une faible corrélation génétique globale avec le COVID long, mais des liens modestes avec des facteurs génétiques liés aux troubles neurologiques et musculo-squelettiques.
La COVID longue, une affection complexe et hétérogène, continue de poser un défi majeur pour la communauté scientifique. Comprendre pourquoi certaines personnes en souffrent alors que d’autres y sont épargnées est une question cruciale. Une recherche récente, menée par l’Institut de recherche allemand Trias i Pujol (IGTP) en collaboration avec l’Institut de Barcelone pour la santé mondiale (ISGlobal), apporte un éclairage nouveau sur cette problématique.
L’étude, publiée dans Médecine BMC, s’appuie sur les données de la cohorte GCAT (Genomes for Life), une vaste base de données regroupant des informations cliniques et génétiques de la population catalane collectées sur plus de 15 ans. Ces données ont été croisées avec le suivi prospectif des cas de COVID de l’étude COVICAT, lancée en 2020.
L’originalité de cette recherche réside dans son approche : au lieu de se concentrer uniquement sur l’existence de maladies antérieures, les chercheurs ont reconstitué les trajectoires de santé des participants, c’est-à-dire l’ordre chronologique des différentes affections dont ils ont souffert. L’objectif était d’analyser comment ces séquences pouvaient influencer le développement d’un COVID long.
L’importance de la chronologie des maladies
Jusqu’à présent, la plupart des études se limitaient à déterminer si une personne avait ou non une maladie préexistante. Les résultats de cette nouvelle étude démontrent que la séquence et l’interaction des maladies au fil du temps peuvent être tout aussi, voire plus, importantes pour prédire le risque de développer un COVID long.
« Il ne suffit pas de savoir de quelles maladies une personne est atteinte. L’ordre dans lequel elles apparaissent peut influencer de manière significative le risque, notamment chez les femmes »,
Natàlia Blay, première auteure de l’étude
L’étude a identifié 162 trajectoires de santé différentes, dont 38 étaient associées à un risque significativement plus élevé de COVID long. Les trajectoires les plus fréquemment observées concernaient des troubles de santé mentale, des affections neurologiques, des problèmes respiratoires (comme l’asthme) et des pathologies métaboliques ou digestives (telles que l’hypertension, l’obésité ou le reflux gastro-œsophagien).
L’analyse révèle également que certaines de ces trajectoires de maladies augmentent le risque de COVID long, indépendamment de la gravité de l’infection initiale. Cela suggère que le type ou l’intensité de la COVID aiguë ne sont pas les seuls facteurs en jeu.
Les chercheurs estiment que l’utilisation de l’ intelligence artificielle pourrait à l’avenir permettre d’identifier des schémas complexes dans de vastes ensembles de données longitudinales sur la santé, améliorant ainsi la capacité de prédire les risques et de cibler les populations les plus vulnérables.
« Ce travail démontre que le COVID long résulte d’une trajectoire de santé antérieure plutôt que d’un seul facteur. Surtout, il met en évidence que l’étude des trajectoires dans des données longitudinales telles que celles du GCAT a une valeur au-delà du COVID, car elle nous permet d’identifier des modèles de santé de la population qui peuvent aider à prédire d’autres maladies et soutenir une approche de santé publique plus préventive et personnalisée »,
Rafael de Cid, chercheur principal de l’étude et directeur du GCAT à l’IGTP
En ce qui concerne la composante génétique, l’étude n’a pas révélé de forte corrélation globale avec le COVID long, bien que des liens modestes aient été établis avec des facteurs génétiques associés aux maladies neurologiques et musculo-squelettiques. Ces résultats suggèrent une possible prédisposition partagée dans certains cas.
Cette étude renforce l’idée que la santé doit être envisagée comme un processus dynamique et cumulatif. L’intégration de la séquence temporelle des maladies, associée aux informations génétiques, pourrait améliorer la prévision, les soins et la prévention du COVID long, ainsi que d’autres maladies chroniques.
Plus d’informations :
Natalia Blay et al, Trajectoires de la maladie pré-pandémique et aperçus génétiques de la susceptibilité longue au COVID, Médecine BMC (2025). DOI : 10.1186/s12916-025-04427-x