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Utiliser des modèles de prédiction pour gérer l’épidémie de coronavirus

Dans l’objectif de contribuer à la lutte actuelle contre la crise sanitaire provoquée par la COVID-19, une initiative financée par l’UE pose les bases d’une série de travaux scientifiques.

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Compte tenu du rythme de sa propagation et de ses conséquences, la pandémie de COVID-19 constitue un défi sans précédent pour les décideurs politiques de toute l’Europe. Cette épidémie de coronavirus marque le retour d’un vieil ennemi familier. Rien n’a tué plus d’êtres humains que les virus, les bactéries et les parasites provoquant des maladies, comme la peste noire, la variole, la grippe espagnole et le paludisme. En effet, les maladies infectieuses sont encore l’une des principales causes de décès dans le monde. Les efforts croissants pour lutter contre la COVID-19 et d’autres épidémies récentes, comme le virus Ebola et le syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS), ont mis en évidence la nécessité de prévoir l’évolution épidémique. Le projet EPIFOR (Complexity and predictability of epidemics: toward a computational infrastructure for epidemic forecasts), financé par l’UE, est à la pointe de ces études dont l’objectif est de prédire et de contrôler plus efficacement la propagation des épidémies. L’épidémiologie computationnelle, qui combine plusieurs disciplines comme les mathématiques, les statistiques, la science informatique et l’épidémiologie, aide les scientifiques à collecter et à fusionner de grands ensembles de données sur les épidémies historiques sur la base desquels il est ensuite possible d’établir des modèles informatiques. Ces modèles peuvent être utilisés pour fournir des prédictions précises et détaillées de la propagation de futures épidémies. Dans un article publié sur le site web du Conseil européen de la recherche (CER), une chercheuse d’EPIFOR explique comment le projet a aidé les scientifiques à mettre en place ce type de modèles. Vittoria Colizza, de l’Institut national de la santé et de la recherche médicale (Inserm), explique: «Dans le cadre du projet EPIFOR, financé par le CER et mené entre 2008 et 2013, mon équipe et moi avons développé une série d’outils informatiques qui pouvaient fournir des prédictions précises des futures épidémies virales, permettant ainsi de mettre en place une réponse efficace et opportune face à la menace. L’objectif consistait à renforcer notre capacité à contrôler la transmission d’une maladie, à mieux cibler les interventions et à mieux comprendre ses effets sur des populations de grande dimension.»

Une course contre la montre

Mme Colizza met en avant la pandémie de H1N1 en 2009 (grippe A) et l’épidémie de MERS-CoV qui ont coïncidé avec la durée d’EPIFOR. Ces deux épidémies ont donné l’occasion aux chercheurs de tester leurs approches dans des situations réelles. «Ces expériences ont confirmé les capacités significatives des modèles informatiques développés et ont fourni des tendances utiles pour prévoir la future propagation potentielle de maladies infectieuses.» Elle ajoute que, à l’Inserm, les experts «travaillent 24 heures sur 24 au sein d’une équipe pluridisciplinaire pour aider à gérer la crise sanitaire provoquée par l’épidémie de COVID-19. Nos efforts sont soutenus par plusieurs autres projets H2020; et il est à noter que les modèles informatiques et d’autres d’outils développés dans le cadre d’EPIFOR ont servi de base à ces travaux et jouent un rôle déterminant». Les scientifiques impliqués dans ces efforts ont également rédigé plusieurs articles «en utilisant des modèles informatiques pour prédire la propagation de la maladie et l’impact prévu des mesures d’atténuation mises en place dans toute l’Europe», explique Mme Colizza. Un rapport publié sur le site web du laboratoire EPIcx de l’Inserm en est une bonne illustration. Il évalue l’impact de la fermeture des écoles et du télétravail, en se concentrant sur trois régions françaises (l’Île-de-France, les Hauts-de-France et le Grand Est). «Les résultats numériques montrent que la fermeture des écoles à elle seule aurait des avantages limités dans la réduction du pic d’incidence (moins de 10 % de réduction avec une fermeture de huit semaines pour les régions se trouvant à la phase initiale de l’épidémie). Mais lorsque cette mesure est associée au télétravail de 25 % des adultes, la fermeture des écoles pendant huit semaines serait suffisante pour retarder le pic de presque deux mois, présentant ainsi une réduction d’environ 40 % de l’incidence maximale.» Pour plus d’informations, veuillez consulter: projet EPIFOR

Mots‑clés

coronavirus

Pays

Italie

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