Modèles de propagation des agents pathogènes en population animale

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BIOEPAR développe des modèles de simulation qui permettent d’anticiper la propagation d’agents pathogènes sous un large panel de situations contrastées et à différentes échelles (lot d'animaux, troupeau, région, filière de production), ainsi que la dynamique de population de leurs vecteurs le cas échéant. Ces modèles permettent de mieux cibler les stratégies de surveillance de la (ré-)émergence de maladies animales, et de prioriser les interventions pour limiter l’impact socio-économique, et sur la santé et le bien-être des animaux, de la propagation des maladies25. Certains modèles tiennent compte du processus de prise de décision par les gestionnaires de la santé (éleveurs, groupements, décideurs publics).

Plus particulièrement, nous développons des suites logicielles et des modèles mécanistes, souvent stochastiques, appliqués à diverses maladies animales ou vecteurs :

* Logiciels & algorithmes transverses

            - EMULSION49

            - PASTE47

            - Propagation sur réseau & orientation des mouvements basée sur le risque épidémiologique44

            - Transmissio : visualisation de données

            - package R d’inférence bayésienne BRREWABC “Batched Resilient and Rapid Estimation Workflow through Approximate Bayesian Computation"

 * Modèles à l'échelle régionale / filière de production

            - entre troupeaux bovins :

                  BVD51

                  FCO14

                  FQ46

                  PTB4,5,23

                  Algorithmes d’organisation des mouvements de jeunes bovins entre élevages naisseurs et engraisseurs43, 45

            - entre troupeaux porcins : portage de Salmonnelles27,38

            - multi-espèces d’hôtes :

                  FCO15

                  FVR9,12

                  PPA2,26,50 : ASF Challenge 2020 ; ASF Challenge INRAE team

            - en milieu aquatique : Vibrio aestuarianus dans une population d’huîtres spatialisée36

* Modèles à l'échelle troupeau

            - troupeau bovin :

                  BVD1,21,22 : Within herd model ; Farmer decisions

                  FQ16-18

                  PTB6,8,40_42

                  Sélection génétique

                  DHM29,30

            - troupeau porcin :

                  SDRP

                  portage de Salmonelles34

            - faune sauvage : pestivirus dans une population d'isards3,35

* Modèles à l'échelle lot

            - lot de jeunes bovins : BRD48,52

            - Vibrio aestuarianus dans une population d’huîtres en aquarium37

* Modèles à l'échelle intra-hôte

            - réponse immunitaire des macrophages à l'infection par le virus du SDRP28

            - dynamique d’infection intra-hôte et intra-vecteur du virus de la FVR13

            - dynamique d’infection virale intra-moustique (en cours)

            - réponse d’un nœud lymphatique à une induction d’antigène (en cours)

* Modèles de décision

            - couplage de modèles épidémiologiques et de décisions individuelles d’intervention : cadre générique19 ; Application à la BVD21

            - décision collective : gestion du SDRP54 ; cadre générique20

* Modèles de dynamique de population de vecteurs

            - Moustiques7,24,53

            - Tsétsé10,11

            - Tiques34 et maladies transmises : babésiose bovine33 et CCHF31-33

[Abréviations des maladies : BRD = maladie respiratoire des bovins, BVD = diarrhée virale bovine, CCHF = fièvre hémorragique de Crimée-Congo, FCO = fièvre catarrhale ovine, FQ = fièvre Q, FVR = fièvre de la vallée du Rift, PPA = peste porcine africaine, PTB = paratuberculose bovine, SDRP = syndrome dysgénésique respiratoire porcin]

 

Pour tout intérêt pour l'un ou l'autre de ces modèles, n'hésitez pas à contacter Sébastien Picault

 

Références

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  11. Cecilia H., Arnoux S., Picault S., Dicko A., Seck M.T., Sall B., Bassène M., Vreysen M., Pagabeleguem S., Bancé A., Bouyer J., Ezanno P. 2021. Dispersal in heterogeneous environments drives population dynamics and control of tsetse flies. Proceedings of the Royal Society B 20202810. https://doi.org/10.1098/rspb.2020.2810
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