Par: Amzath Fassassi
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L'équipe de chercheurs, dirigée par Tanja Stadler, du département des sciences et de l'ingénierie des biosystèmes de l'Ecole polytechnique fédérale de Zurich (EPFZ) a calculé la vitesse de propagation du virus Ebola en Sierra Leone, à l'aide d'un programme informatique.
Les séquences d'ADN de virus ont été fournies par des chercheurs américains, britanniques et sierra-léonais, à partir d'échantillons de sang prélevés sur des patients en Sierra Leone dans les premières semaines suivant la migration du virus, à partir de la Guinée voisine, soit entre les mois de mai et juin 2014.
L'équipe de Tanja Stadler a ainsi établi un arbre généalogique du virus à partir de calculs et de paramètres complexes.
Comme dans toute épidémie, les autorités sanitaires locales et internationales cherchent à savoir comment une épidémie se développe et, surtout, comment l'empêcher de se propager.
Certains paramètres, comme le taux de reproduction virale, ainsi que les temps d'incubation et d'infection, peuvent aider à déterminer ces données.
Dans le cas de l'épidémie d'Ebola qui sévit en Afrique de l'Ouest depuis le mois de mars, plusieurs estimations basées sur les données officielles relatives au nombre de cas enregistrés ont été utilisées pour déterminer ces chiffres.
30% de cas non enregistrés
La nouveauté de l'étude de l'EPFZ réside dans la détermination de ces paramètres non à partir d'estimations basées sur les données épidémiologiques enregistrées, mais à partir d'un modèle mathématique utilisant des informations contenues dans l'ADN du virus.
Les chercheurs ont ainsi examiné les séquences d'ADN de 70 patients malades d'Ebola.
"En Sierra Leone, le taux de reproduction virale, c'est-à-dire le nombre moyen de personnes qu'une personne infectée peut infecter à son tour, est de 2,18 environ. Ce chiffre était constant au cours des deux premiers mois de l'épidémie, c'est-à-dire jusqu'au mois de juin", a expliqué Tanja Stadler à SciDev.Net.
Les estimations oscillaient jusqu'ici entre 1,2 et 8,2.
"Le virus Ebola subit des changements rapides par un processus de mutations successives, c'est-à-dire que deux personnes infectées ont des souches uniques", explique encore Tanja Stadler.
"Dans la chaîne de transmission, deux personnes proches possèdent plus de souches de virus similaires que deux personnes éloignées. Nous utilisons ces observations pour reconstruire les chaînes de transmission antérieures, à l'aide de données génétiques recueillies auprès des patients. Nous cherchons ensuite à savoir quel taux de reproduction virale et quel temps d'incubation ou quel temps d'infection expliquent le mieux la chaîne de transmission."
L'un des principaux avantages de l'étude est qu'elle permet de calculer des cas non enregistrés et de mieux évaluer ainsi l'ampleur de l'épidémie.
Les chiffres officiels recueillis par le biais des patients ne prennent en compte que les cas déclarés aux autorités sanitaires, mais le nombre réel de personnes infectées est généralement bien plus élevé.
En utilisant les données mises à leur disposition, les chercheurs de l'EPFZ ont ainsi pu calculer un taux non déclaré de cas de 30% (c'est-à-dire des patients dont les échantillons de sang n'ont pas été analysés.)
"Notre outil statistique examine la chaîne de transmission reconstruite et cherche à déterminer le pourcentage de cas manquants expliquant le mieux la chaîne reconstruite", explique Tanja Stadler.
Les chercheurs précisent toutefois que ce schéma ne s'applique qu'à la situation analysée en Sierra Leone en mai et en juin 2014.
L'équipe ne dispose pas de nouveaux échantillons recueillis depuis lors.
Le modèle mathématique mis en place par les chercheurs de l'Ecole Polytechnique fédérale de Zurich a déjà été mis en œuvre dans le cadre de la mesure d'épidémies de VIH, de tuberculose, de grippe et d'hépatite C.
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