Pandémie, la propagation rapide de maladies à travers de grandes populations, affecte notre monde depuis la présence de l’homme sur Terre et elle reste une menace toujours présente malgré les progrès de la médecine et de la recherche.
L’un des plus gros problèmes avec une pandémie, c’est la rapidité avec laquelle elle peut être diffusée sur de grandes populations, et pour aider à envisager cette question et ainsi neutraliser la transmission, les chercheurs ont réalisé un modèle de propagation révolutionnaire démontré par une simulation.
Dans une nouvelle étude (lien plus bas), le physicien théoricien Dirk Brockman et le co-auteur Dirk Hebling de l’Université Northwestern (Etats-Unis) décrivent leur modèle et comment ils l’ont réalisé, ainsi que la simulation de cartographie qu’ils ont créé à partir de leurs données, que vous pouvez voir dans cette vidéo.
L’idée est apparue suite à un simple commentaire, sans prétention, d’un des élèves de Dirk Brockman, Daniel Grady. Très innocemment, il dit que, quelle que soit la méthode qu’il utilisait pour se rendre à l’école, en vélo, en métro ou en bus, il finissait toujours par prendre autant de temps pour arriver. Cela interpela le physicien qui, avec son équipe de chercheurs, les amena a réalisé un nouveau modèle de propagation qui prend en compte les changements dans la façon dont les pandémies se propagent dans les temps modernes, très différentes de celle du passé, lorsque les pays étaient plus ou moins isolés les un des autres.
En fonction de la façon dont le monde est interconnecté, une distance géographique est moins pertinente quand il s’agit de la propagation de maladies contagieuses. Les avions sont évidemment le moyen le plus rapide par lequel une pandémie pourrait se propager à travers une nation et dans le monde. Les chercheurs ont donc défini une “distance efficace” entre n’importe quelle paire d’aéroports dans le monde, basé sur 3 ans de données du trafic aérien entre eux, plutôt que sur la distance. Le modèle prédit quand une nouvelle maladie pourrait atteindre un endroit précis, à la fois en simulant les futures propagations et de véritables épidémies du passé comme, par exemple, l’épidémie de SRAS de 2003 et la pandémie de grippe porcine de 2009.
Le modèle a également été en mesure d’identifier rapidement l’origine d’un agent pathogène émergeant, ce qui est essentiel pour déterminer la cause d’une maladie et trouver des moyens d’enrayer sa propagation.
Les chercheurs ont calculé les distances effectives entre les villes, en fonction du trafic aérien, car il précise le nombre de personnes voyageant, leur trajet et leur fréquence. Avec ces résultats, les modes de propagation de maladies, qui paraissaient avant complexes, commencent à devenir plus simples, selon les chercheurs.
Alors qu’autrefois le modèle de propagation des maladies étaient simplement axé sur les distances géographiques, aujourd’hui, cependant, les voyageurs sont à quelques heures de vol de destinations lointaines. Ainsi la distance physique ne détermine plus comment une maladie se propage.
Le nouveau modèle pourrait prédire l’heure d’arrivée d’une maladie, même si on sait peu de choses sur le microbe qui en est la cause.
L’étude décrite sur le site de Dirck Brockman : A geometric approach to network-driven contagion phenomena.
