Des chercheurs de Mila veulent améliorer les modèles épidémiologiques pour mieux prévoir les pandémies

La crise mondiale créée par la COVID-19 a su démontrer l’importance de revoir nos modèles de prévisions épidémiologiques. C’est ce que des chercheurs à l’Institut québécois d’intelligence artificielle (Mila) souhaitent démontrer dans le cadre d’une étude qui met la table pour une nouvelle façon d’anticiper la prochaine éclosion d’un virus d’ordre global. Le facteur qui nous manquait jusqu’à présent selon les scientifiques? Les données sur les déplacements aériens.

Le modèle susceptible-exposé-infectieux-retiré (SEIR) est déjà établi depuis longue date comme outil mathématique de prévision des maladies infectieuses.

Celui-ci comporte pourtant des lacunes, d’après les auteurs de l’étude publiée dans Applied Network Science.

« [ L ]a pandémie globale actuelle remet en question l’approche standard du modèle SEIR, qui est basé sur l’hypothèse que chaque groupe de population est un système à circuit fermé où les individus ne se déplacent pas d’une région ou d’un pays à l’autre » -les auteurs de Incorporating dynamic flight network in SEIR to model mobility between populations

« Or, un tel modèle néglige la transmission asymptomatique et présymptomatique, à savoir que les individus porteurs de la COVID-19 peuvent traverser les frontières et déclencher de nouveaux foyers », insistent les scientifiques du Mila.

L’apparition du variant Delta a démontré que les virus à ARN tels que la COVID-19 peuvent muter rapidement et la répartition géographique donne souvent lieu à des variantes génétiquement distinctes qui sont hautement transmissibles.

Les chercheurs proposent donc une version de ce modèle mathématique qui prend en compte les vols lors de la modélisation d’une pandémie.

Ceux-ci ont créé une version adaptée du modèle SEIR, Flight-SEIR, qui intègre des données de voyageurs aériens afin d’incorporer le réseau dynamique des vols pour modéliser la propagation de la COVID-19 au Canada.

Pour ce faire, l’équipe a recueilli les données des voyages à destination, en provenance ou à l’intérieur du Canada ayant des passagers infectés ou à risque d’exposition.

Les scientifiques ont ainsi prouvé que leur formule permet une détection plus précoce des épidémies, fournit une compréhension plus précise de la pathologie, simule l’impact des restrictions de voyage et évalue les risques et les implications de la levée de ces mesures.

« Nous estimons que la priorisation d’une méthode de modélisation telle que Flight-SEIR est indispensable pour faire face à une pandémie mondiale, d’autant plus que le monde est de plus en plus interconnecté par les voyages internationaux » -Les chercheurs du Mila

« Bien que des restrictions de voyage soient en place et continuent d’être assujetties à des modifications, des variants de COVID-19 persistent à se propager entre les populations et demeurent une source de préoccupation majeure », soulignent les auteurs de l’étude.

Enfin, ces derniers constatent que malgré le fait que le réseau de vols soit bien documenté, son accès est cependant restreint. L’équipe souhaiterait obtenir l’accès à des rapports de voyage plus précis afin d’affiner ses prévisions.

Crédit photo: capture d’écran/Youtube