ArboV

Ce projet combine des questions de mathématiques, écologie et épidémiologie des maladies infectieuses pour mieux comprendre et anticiper l’invasion progressive du moustique Aedes albopictus en France métropolitaine et ses conséquences en termes d’apparition de foyers d’arboviroses, telles que la dengue, et leur propagation au sein de la population humaine.
La première partie du projet s’attache à mieux modéliser et comprendre la dynamique spatiale de la population de moustiques à plusieurs échelles géographiques, en intégrant finement le rôle des hétérogénéités environnementales (type de paysages, température et humidité locales, urbanisation, …) et leurs fluctuations au cours du temps (variations saisonnières, changement climatique, …). Le déploiement de plusieurs types de modèles, allant de processus aléatoires individus-centrés à des solutions déterministes d’équations de réaction-diffusion de type 2d-1d (i.e., avec une diffusion en deux dimensions spatiales accélérée par des couloirs de diffusion rapide en une dimension représentant le transport de moustiques le long des axes routiers majeurs) permet d’analyser précisément le comportement local de populations de moustiques (qui peuvent être aussi structurées en phénotypes et stades de vie), puis de nourrir les modèles de diffusion sur de plus grandes échelles spatiales grâce à l’utilisation de paramètres composés résumant les propriétés principales du comportement local. L’évaluation du comportement de ces dynamiques et leur information par des données de terrain se fondera également sur l’utilisation d’outils numériques de pointe développés récemment par des membres du consortium.
La deuxième partie du projet propose de coupler ces dynamiques écologiques à des modèles d’émergence de foyers d’arbovirose, celles-ci étant causées par des importations issues de zones où la maladie est déjà présente. L’apparition de ces foyers, de nature stochastique, donne lieu à une dynamique locale de la maladie bien décrite par un processus de branchement évoluant dans un environnement inhomogène dicté par la population locale de moustiques, la densité de population humaine et les patrons de mobilité en son sein. Le couplage local de la dynamique de présence et d’infection des moustiques et humains permet notamment d’évaluer le risque et l’intensité d’une montée en puissance locale de l’infection et de déterminer quels facteurs influencent particulièrement ces deux mesures du potentiel épidémique. D’un point de vue de l’aide à la décision en santé publique, l’évaluation d’un risque épidémique local permet de cartographier les zones à fort risque et de renforcer la surveillance des émergences dans ces régions, tandis que l’évaluation de la vitesse de croissance locale d’une épidémie offre une aide à la prédiction des besoins en structures de soins. A nouveau, le développement d’approches numériques est une composante fondamentale de la confrontation entre modèles mathématiques et dynamiques épidémiques réelles, notamment pour l’inférence et la prédiction. Une épidémie se développant sur de plus larges échelles spatiales nécessite un changement d’outil mathématique et le couplage entre les dynamiques écologiques à large échelle de la première partie et un modèle de diffusion et transmission moustique-humain.
La troisième partie du projet s’intéresse au contrôle des dynamiques écologiques et de transmission. L’évaluation de stratégies optimales de contrôle des populations de moustiques via des techniques de réduction ou de remplacement de population (insecte stérile, Wolbachia) nécessite une prise en compte des hétérogénéités spatiales et temporelles étudiées dans la première partie, qui n’ont jamais été considérées jusqu’ici dans des travaux théoriques. Le contrôle de systèmes couplés écologie-transmission du type de ceux étudiés dans la deuxième partie apporte par ailleurs des questions mathématiques nouvelles et répond à des enjeux pressants du point de vue de l’application en santé publique.