Le rythme auquel les maladies zoonotiques infectent les humains n’a cessé d’augmenter au cours des trois dernières décennies. Les maladies émergentes, telles que le Covid-19 et la variole du singe, ont accru la nécessité de développer des outils d’écologie des maladies pour prévoir quand et où les épidémies sont les plus susceptibles de se produire. Aujourd’hui, une équipe de chercheurs dirigée par l’Université de Floride du Sud (USF) a développé une nouvelle méthodologie qui pourrait prédire la transmission des maladies de la faune sauvage aux humains, ainsi que d’une espèce sauvage à une autre, et déterminer qui est à risque d’infection.
Cette méthodologie innovante s’appuie sur un algorithme de machine learning qui identifie l’influence de plusieurs variables, comme la localisation géographique ou le climat, sur les pathogènes connus. En utilisant seulement de petites quantités d’informations, ce système est capable d’identifier les points chauds communautaires à risque d’infection à l’échelle locale et mondiale.
« Notre objectif principal est de développer cet outil à des fins préventives », a déclaré le co-chercheur principal Diego Santiago-Alarcon, professeur adjoint de biologie intégrative à l’USF. « Il est difficile de disposer d’une méthodologie polyvalente pouvant être utilisée pour prédire les infections dans tous les divers systèmes parasitaires, mais avec cette recherche, nous contribuons à atteindre cet objectif. »
Afin de tester la fiabilité et l’exactitude des modèles générés par cette technique, les scientifiques ont examiné trois systèmes hôte-pathogène : le paludisme aviaire, les oiseaux infectés par le virus du Nil occidental et les chauves-souris infectées par le coronavirus. Étonnamment, dans les trois cas, les espèces les plus fréquemment infectées n’étaient pas nécessairement les plus sensibles à la maladie. L’identification de facteurs pertinents tels que le climat et les relations évolutives s’est révélée cruciale pour identifier les hôtes présentant des risques d’infection plus élevés.
En intégrant des facteurs évolutifs, géographiques et environnementaux, les experts ont identifié des espèces hôtes dont on ne savait pas auparavant qu’elles étaient infectées par l’agent pathogène étudié, fournissant ainsi une méthode fiable pour repérer les espèces sensibles et, finalement, atténuer les risques d’infection en dirigeant la surveillance des maladies infectieuses. et les efforts sur le terrain. Cette stratégie rentable aiderait probablement les autorités médicales et les agences gouvernementales à décider où investir les ressources limitées consacrées à la maladie.
« Nous sommes convaincus que la méthodologie est efficace et qu’elle peut être largement appliquée à de nombreux systèmes hôte-pathogène », a déclaré le professeur Santiago-Alarcon. « Nous entrons désormais dans une phase d’amélioration et de raffinement. »
« L’humanité, et la biodiversité en général, sont confrontées à de plus en plus de problèmes de maladies infectieuses en raison de notre incursion et de la destruction de l’ordre naturel mondial à travers des facteurs tels que la déforestation, le commerce mondial et le changement climatique », a ajouté le co-auteur de l’étude, Andrés Lira. -Noriega, chercheur à l’Institut d’écologie du Mexique. « Cela impose la nécessité de disposer d’outils comme celui que nous publions pour nous aider à prédire où de nouvelles menaces en termes de nouveaux agents pathogènes et leurs réservoirs peuvent apparaître ou apparaître. »
Dans le cadre de recherches futures, l’équipe testera la méthodologie sur d’autres systèmes hôte-pathogène et élargira l’étude de la transmission des maladies pour prédire de futures épidémies. D’ici fin 2022, les scientifiques visent à rendre leur outil facilement accessible à la communauté scientifique via une application conviviale.
L’étude est publiée dans la revue Actes de l’Académie nationale des sciences.
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Par Andreï Ionescu, Espèces-menacées.fr Rédacteur
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