Les modèles de risque de fièvre du Nil occidental peuvent prédire les zones de futures épidémies un an à l’avance

Connaître les variables environnementales et humaines qui caractérisent les zones favorables à l’incidence du virus du Nil occidental, un flavivirus qui est transmis des oiseaux aux humains par les moustiques, est essentiel pour identifier les endroits en Europe à haut risque d’épidémies, voire avant leur enregistrement, permettant ainsi de prendre des mesures préventives.

Les chercheurs du groupe de biogéographie, diversité et conservation de l’Université de Malaga ont développé des modèles de risque pour la fièvre du Nil occidental, la maladie causée chez l’homme par ce virus, qui, sur la base des données d’incidence historiques, peut prédire les zones de futures épidémies un an à l’avance. , ainsi que de détecter leur intensité.

L’intelligence artificielle pour développer des modèles de risque

En particulier, en utilisant une modélisation basée sur la logique floue et l’intelligence artificielle, ils ont analysé l’incidence de la maladie en Europe en 2017 pour expliquer et reformuler les données «anormalement élevées» de 2018, l’année avec le plus grand nombre de cas enregistrés à ce jour, un au total 1605. Les résultats ont été récemment publiés dans la revue scientifique PLoS Negl Trop Dis.

« Sur la base des données analysées, nous avons pu prédire avec succès les endroits où la maladie est apparue, l’intensité des épidémies et l’heure à laquelle elles se sont produites », explique Raimundo Real, scientifique du département de biologie animale de l’UMA.

Cet expert affirme que l’anticipation de l’incidence éventuelle de la maladie peut conduire à prendre des mesures préventives spécifiquement dans les zones à risque. Ces mesures comprennent des pulvérisations précoces, des conseils à la population sur les mesures à prendre pour éviter les piqûres ou le contrôle des points d’eau où se reproduisent les moustiques. De même, les centres de santé pourraient être avertis de l’incidence possible de la maladie dans la région, contribuant ainsi au diagnostic précoce et à l’amélioration du pronostic.

Variables spatiales et environnementales

Pour l’élaboration des cartes des risques, les chercheurs ont utilisé un modèle spatial lié aux voies de migration des oiseaux, qui agissent comme réservoir du virus. D’autre part, ils ont déterminé que les facteurs de risque environnementaux sont des températures élevées, la présence de cours d’eau, des zones de basse altitude, qui ont généralement un climat plus chaud et des conditions d’humidité plus élevée, et la présence de certaines installations d’élevage, telles que les étables et la volaille. fermes, qui, comme ils l’assurent, sont les facteurs les plus favorables à la propagation du virus.

Alerte précoce: à l’échelle du bassin

De même, les rivières sont liées à la présence et à la prolifération de moustiques, de sorte que les rivières contribuent également à un taux d’infection plus élevé.

«En 2017, les épidémies ont commencé dans les zones inférieures des grands bassins fluviaux et se sont propagées aux zones plus élevées, ce qui souligne l’importance des bassins fluviaux dans la propagation des épidémies», explique Raimundo Real, qui ajoute que, par conséquent, l’alerte précoce devrait être basé sur une échelle de bassin.

Ainsi, le chef du département de biologie animale de l’UMA déclare que certaines provinces espagnoles de l’ouest de l’Andalousie, du sud de l’Estrémadure et du sud-ouest de Castilla-La Mancha, en particulier les zones les plus basses des vallées du Guadalquivir et du Guadiana, sont des sites européens favorables à l’environnement la transmission de la maladie, qui affecte directement le système nerveux humain.