News-Medical a parlé au Dr Lewis Spurgin d'une nouvelle étude qui a examiné les données de mouvement et les contacts sociaux dans le « monde réel '' pour comprendre la propagation de COVID-19.
Qu'est-ce qui vous a amené à rechercher des modèles de recherche de contacts et d'épidémie?
La Royal Society a mis sur pied un programme pour réunir des chercheurs d'un large éventail de disciplines afin d'aider à modéliser la pandémie de COVID-19.
Je me suis porté volontaire pour ce programme et j'ai été appelé à collaborer avec des chercheurs de la London School of Hygiene and Tropical Medicine.
Crédit d'image: Viacheslav Lopatin / Shutterstock.com
Pourquoi l'utilisation de vraies données de réseaux sociaux était-elle importante pour votre modèle?
Les schémas de contact humain sont complexes et contiennent de nombreuses structures cachées.
Si nous simulons des données de réseaux sociaux, nous pourrions manquer une partie de cette structure, alors que l'utilisation de données de réseaux sociaux réels capture une grande partie de cette complexité.
Comment ces données ont-elles été obtenues et réutilisées?
Il a été obtenu par la BBC et des chercheurs de l'Université de Cambridge et de la London School dans le cadre d'un ensemble d'études 2018/2019.
Il s'agit d'un ensemble de données dynamique complexe qui enregistre des emplacements individuels toutes les 5 minutes sur 3 jours.
Nous avons résumé ces données afin de pouvoir simuler la dynamique du COVID-19 sur des périodes plus longues.
Quels facteurs avez-vous pris en compte pour construire votre modèle?
Beaucoup de choses, depuis le nombre d'infections initiales, le nombre de reproduction de la maladie, la proportion de cas présentant des symptômes, jusqu'à l'efficacité probable de la recherche des contacts et des taux de tests faussement positifs et négatifs pour COVID-19.
Comme pour tous les modèles, nous devons faire beaucoup d'hypothèses, mais nous essayons de les baser sur des données réelles partout où nous en avons la preuve.
Qu'ont montré votre modèle épidémique et les résultats de votre étude?
Cela montre que le traçage et la mise en quarantaine des contacts peuvent réduire la taille des épidémies jusqu'à 50% dans notre réseau, mais aussi que cela peut impliquer la mise en quarantaine d'un très grand nombre de personnes.
Si nous combinons la recherche de contacts avec des tests et / ou une distance physique, le modèle suggère que le contrôle des épidémies peut être réalisé sans mettre en quarantaine autant de personnes.
Selon votre modèle, quelle est la meilleure stratégie ou combinaison de stratégies pour prévenir l'infection et l'épidémie tout en permettant aux sociétés de redémarrer?
Il suggère que la combinaison de plusieurs stratégies peut être nécessaire à moyen et long terme.
Quelles sont les limites de cette étude et comment peut-on apporter des améliorations pour l'adapter à une société à plus grande échelle?
Notre étude utilise les données d'une petite ville d'Angleterre. Nous ne savons pas encore dans quelle mesure cela s'appliquera à d'autres contextes sociaux.
Bien que le réseau Haslemere soit l'un des meilleurs ensembles de données publiquement disponibles sur les schémas de contact humain, il est incomplet.
Seule une fraction de la population de la ville a participé à l'étude originale, nous devons donc voir nos résultats à la lumière de cela.
Ce modèle, ou des versions plus développées, pourrait-il être utilisé pour assouplir les réglementations de verrouillage sans risque d'une autre épidémie?
Non, pas tout seul.
Il peut cependant être utilisé dans le cadre d'un processus beaucoup plus large qui combine un large éventail de disciplines scientifiques avec la prise de décision politique.
La théorie derrière ce modèle pourrait-elle être appliquée à l'échelle internationale pour aider à éliminer la pandémie?
Le modèle peut être adapté pour être utilisé sur d'autres réseaux, au fur et à mesure de leur disponibilité. Et des modèles tels que le nôtre peuvent constituer une partie importante d'une vaste base de données factuelles sur la manière de mettre en œuvre les décisions politiques.
Mais ce modèle, ou tout autre modèle, n'éliminera pas la pandémie. À mon avis, c'est avant tout un problème politique.
Pensez-vous que des recherches comme celle-ci doivent se poursuivre même lorsque COVID-19 a été géré afin de mieux se préparer aux futures pandémies?
Oui, toute recherche qui nous aide à nous préparer à de futures pandémies est sans aucun doute une bonne chose.
Quelles sont les prochaines étapes de votre recherche?
Nous aimerions examiner la dynamique des épidémies à travers une gamme de réseaux et de paramètres, y compris les écoles et les lieux de travail.
Idéalement, nous aimerions pouvoir comparer directement la dynamique des épidémies dans différents contextes afin d'éclairer les politiques, mais cela dépendra de la qualité et de la disponibilité des données du réseau.
Où les lecteurs peuvent-ils trouver plus d'informations?
Lien vers l'article ici https://cmmid.github.io/topics/covid19/tracing-network-local.html
À propos du Dr Lewis Spurgin
Je suis un écologiste basé à l'Université d'East Anglia, qui travaille principalement sur des organismes qui ne sont pas humains. 
J'utilise une combinaison d'études sur le terrain, d'expériences en laboratoire et de modèles mathématiques pour comprendre comment et pourquoi les populations varient au fil du temps.
Ce travail COVID-19 a été réalisé via le programme d’assistance rapide de la Royal Society pour modéliser la pandémie (RAMP).
