{"id":3814,"date":"2025-01-26T01:56:07","date_gmt":"2025-01-26T00:56:07","guid":{"rendered":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/un-nouveau-modele-reinvente-r-pour-la-propagation-des-maladies-infectieuses\/"},"modified":"2025-01-26T01:56:12","modified_gmt":"2025-01-26T00:56:12","slug":"un-nouveau-modele-reinvente-r-pour-la-propagation-des-maladies-infectieuses","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/un-nouveau-modele-reinvente-r-pour-la-propagation-des-maladies-infectieuses\/","title":{"rendered":"Un nouveau mod\u00e8le r\u00e9invente R pour la propagation des maladies infectieuses"},"content":{"rendered":"
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En 1991, le sociologue am\u00e9ricain Scott Feld \u00e9crivait : \u00ab Vos amis ont plus d’amis que vous. \u00bb Le soi-disant paradoxe de l’amiti\u00e9 de Feld stipule que les amis d’une personne donn\u00e9e ont en moyenne plus d’amis que la personne elle-m\u00eame. Ceci est bas\u00e9 sur un calcul de probabilit\u00e9 simple : les personnes bien connect\u00e9es sont plus susceptibles d’appara\u00eetre dans les cercles sociaux d’autres personnes.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Si l’on regarde le cercle d’amis d’une personne, il est tr\u00e8s probable que ce cercle contienne des personnes tr\u00e8s bien connect\u00e9es avec un nombre d’amis sup\u00e9rieur \u00e0 la moyenne\u00a0\u00bb, explique Ivan Lunati, chercheur \u00e0 l’Empa et directeur du laboratoire d’ing\u00e9nierie informatique. Un principe similaire a servi de base \u00e0 Lunati et \u00e0 son \u00e9quipe pour un nouveau mod\u00e8le math\u00e9matique pouvant \u00eatre utilis\u00e9 pour pr\u00e9dire avec plus de pr\u00e9cision l\u2019\u00e9volution du nombre de cas au cours d\u2019une \u00e9pid\u00e9mie.<\/p>\n

Mais qu\u2019ont en commun les milieux sociaux et les maladies infectieuses ? \u00ab\u00a0Plus une personne a de contacts, plus elle peut infecter de personnes lors d’une \u00e9pid\u00e9mie\u00a0\u00bb, explique Lunati. Les mod\u00e8les \u00e9pid\u00e9miologiques conventionnels supposent cependant que chaque personne infectieuse infecte en moyenne le m\u00eame nombre d\u2019autres personnes au cours de l\u2019\u00e9pid\u00e9mie. Ce num\u00e9ro est appel\u00e9 num\u00e9ro de reproduction (R). Si R est sup\u00e9rieur \u00e0 un, le nombre de cas augmente de fa\u00e7on exponentielle\u00a0; si R est inf\u00e9rieur \u00e0 un, il diminue.<\/p>\n

Bien entendu, ce mod\u00e8le est simplifi\u00e9 : \u00ab Le nombre de cas ne peut pas augmenter ind\u00e9finiment, car la population a une taille finie \u00bb, explique Lunati. La croissance exponentielle rapide se produit principalement au d\u00e9but d\u2019une vague, selon le chercheur. Cependant, au fil du temps, il y a de moins en moins de personnes qui peuvent encore \u00eatre infect\u00e9es, de sorte que la valeur R diminue et l’augmentation des nouvelles infections ralentit jusqu’\u00e0 ce qu’un pic d’infection soit atteint et que le nombre de cas commence \u00e0 baisser – une courbe que la plupart des gens que nous connaissons probablement apr\u00e8s la pand\u00e9mie de COVID.<\/p>\n

Il n’y a pas un nombre infini de \u00ab\u00a0super-\u00e9pandeurs\u00a0\u00bb<\/h2>\n

Cette courbe d\u2019infection peut \u00eatre calcul\u00e9e \u00e0 l\u2019aide de m\u00e9thodes math\u00e9matiques pour pr\u00e9dire son pic. Cependant, en supposant que chaque individu infectieux infecte le m\u00eame nombre d\u2019autres personnes, le mod\u00e8le s\u2019\u00e9carte des vagues d\u2019infection mesur\u00e9es empiriquement. Bien qu\u2019il puisse bien reproduire le d\u00e9but de la vague, le nombre de nouvelles infections diminue ensuite plus rapidement que pr\u00e9vu, de sorte que le pic s\u2019av\u00e8re finalement un peu inf\u00e9rieur \u00e0 celui calcul\u00e9 \u2013 m\u00eame si aucune nouvelle mesure de protection n\u2019influence le cours de la vague. infection.<\/p>\n

En collaboration avec les chercheurs de l’Empa Hossein Gorji et No\u00e9 Stauffer, \u00e9galement doctorant \u00e0 l’EPFL, Lunati a pos\u00e9 la question suivante\u00a0: comment rendre ces pr\u00e9dictions plus pr\u00e9cises\u00a0? Leur r\u00e9ponse a des parall\u00e8les avec le paradoxe de l\u2019amiti\u00e9. \u00ab\u00a0Les personnes ayant de nombreux contacts sociaux sont infect\u00e9es particuli\u00e8rement rapidement et en infectent \u00e0 leur tour beaucoup d’autres\u00a0\u00bb, explique Lunati.<\/p>\n

Les chercheurs qualifient \u00e9galement ces personnes de hubs ou de superspreaders. Au d\u00e9but d\u2019une vague d\u2019infections, ce sont eux qui entra\u00eenent l\u2019augmentation du nombre de cas. Cependant, le nombre de ces super-\u00e9pandeurs dans la soci\u00e9t\u00e9 est relativement faible. Une fois qu\u2019ils sont tous infect\u00e9s \u2013 ce qui arrive assez rapidement en raison de leurs nombreux contacts \u2013 la propagation de la maladie ralentit. Les mod\u00e8les classiques bas\u00e9s sur le nombre de reproduction R ne prennent pas en compte ce ralentissement.<\/p>\n

Dans leur \u00e9tude r\u00e9cemment publi\u00e9e dans le Interface du Journal de la Royal Society<\/i>Gorji, Stauffer et Lunati proposent donc l’utilisation d’une matrice de reproduction au lieu du num\u00e9ro de reproduction. Cette matrice indique la rapidit\u00e9 avec laquelle les individus appartenant \u00e0 diff\u00e9rents groupes de population sont infect\u00e9s par d’autres groupes et prend ainsi en compte l’h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 des contacts.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Nous voulions aller au-del\u00e0 de l’interpr\u00e9tation simplifi\u00e9e du nombre de reproduction R et mieux saisir la complexit\u00e9 des v\u00e9ritables vagues \u00e9pid\u00e9miques\u00a0\u00bb, explique Gorji. \u00ab\u00a0La matrice de reproduction nous permet de pr\u00e9dire la propagation de la maladie avec plus de pr\u00e9cision en prenant en compte \u00e0 la fois la non-lin\u00e9arit\u00e9 et l’h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 qui sont souvent n\u00e9glig\u00e9es dans les mod\u00e8les conventionnels.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Au-del\u00e0 des \u00e9pid\u00e9mies<\/h2>\n

Pour d\u00e9finir cette matrice de reproduction, les chercheurs se sont appuy\u00e9s sur les donn\u00e9es d\u2019autres \u00e9tudes. Pour leur mod\u00e8le, ils ont divis\u00e9 la soci\u00e9t\u00e9 en groupes selon l’\u00e2ge. En moyenne, ce sont les personnes \u00e2g\u00e9es de 10 \u00e0 25 ans qui ont le plus de contacts.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Le regroupement par \u00e2ge est bien s\u00fbr une g\u00e9n\u00e9ralisation, car les contacts interpersonnels sont beaucoup plus complexes\u00a0\u00bb, explique Lunati. \u00ab\u00a0De plus, notre mod\u00e8le suppose que les super-propagateurs ainsi que le nombre de cas sont r\u00e9partis uniform\u00e9ment dans tout le pays.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Cette hypoth\u00e8se n’est pas tr\u00e8s probl\u00e9matique pour les petits pays, avec des r\u00e9gions fortement interconnect\u00e9es et des structures sociales relativement uniformes. Pour les grands pays, cependant, il faudrait \u00e9galement tenir compte de la r\u00e9partition g\u00e9ographique de la population et des contacts entre les r\u00e9gions.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Les chercheurs ont test\u00e9 leur nouveau mod\u00e8le avec des donn\u00e9es COVID de Suisse et d\u2019\u00c9cosse, deux pays relativement petits. Ils ont pu montrer que la matrice permettait de pr\u00e9dire beaucoup plus pr\u00e9cis\u00e9ment les pics d\u2019infection. \u00ab\u00a0Bien entendu, notre mod\u00e8le est \u00e9galement tr\u00e8s simplifi\u00e9\u00a0\u00bb, explique Lunati. Cependant, la force du mod\u00e8le matriciel r\u00e9side pr\u00e9cis\u00e9ment dans sa simplicit\u00e9 : \u00ab Il est tr\u00e8s simple \u00e0 utiliser, mais en m\u00eame temps beaucoup plus r\u00e9aliste que la seule valeur R. \u00bb<\/p>\n

L’utilit\u00e9 du nouveau mod\u00e8le ne se limite pas aux \u00e9pid\u00e9mies : il peut \u00eatre utilis\u00e9 dans diff\u00e9rents syst\u00e8mes, partout o\u00f9 des objets sont r\u00e9partis sur un r\u00e9seau. \u00c0 l\u2019avenir, les chercheurs souhaitent l\u2019utiliser pour simuler la diffusion des points de vue, des opinions et des comportements dans une soci\u00e9t\u00e9, par exemple en ce qui concerne l\u2019adoption de nouvelles technologies ou un mode de vie durable.<\/p>\n

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