Une nouvelle simulation montre que les changements environnementaux à travers la principale voie de migration des oiseaux d'Asie pourraient accélérer l'évolution virale et augmenter le risque d'émergence de souches de grippe dangereuses.
Étude: Les changements de paysage élèvent le risque de diversification et d'émergence du virus de la grippe aviaire dans la voie de migration de l'Asie de l'Est-Asie-Australasie. Crédit d'image: Albert Beukhof / Shutterstock
Une étude récente dans le Actes de l'Académie nationale des sciences a étudié l'impact des changements de paysage dans la voie de migration de l'Asie de l'Asie-Asie-Australas sur la distribution des oiseaux aquatiques migrateurs et leur interaction avec la volaille, influençant l'évolution de l'AIV.
Sommaire
Virus de la grippe aviaire: émergence et évolution
Le virus de la grippe aviaire hautement pathogène (HPAIV) A / H5N1 a été détecté pour la première fois en 1996, infectant la volaille domestique. Par la suite, cela a provoqué de graves épidémies affectant l'industrie de la volaille et les populations d'oiseaux sauvages. Au fil du temps, plusieurs nouveaux sous-types HPAIV H5 sont apparus, notamment la récente découverte de H5N1.
H5N1 s'est avéré avoir le potentiel de transmettre à travers de nouvelles régions géographiques et hôtes, notamment des bovins laitiers, ce qui a renforcé la préoccupation mondiale de la faune, de l'agriculture et de la santé publique. Un sous-type H5N1 nouvellement émergé avec une adaptabilité virus améliorée permet une transmission rapide entre les groupes d'hôtes plus larges.
Bien que les souches AIV hautement pathogènes proviennent principalement de mutations génétiques spécifiques, telles que les insertions de site de clivage polybasique dans le gène HA, le réassortiment génétique peut également contribuer à la diversité génétique. Une souche virale avec une diversité génétique élevée a un risque plus élevé de devenir pathogène dans des conditions écologiques favorables, et l'étude a utilisé le réassortiment comme indicateur clé de ces conditions.
Surtout, l'étude a utilisé l'incidence du réassortiment comme indicateur indirect, et non un prédicteur direct de l'émergence virale potentielle, notant que la pathogénicité réelle nécessite des mutations supplémentaires. Le réassortiment génétique est un mécanisme crucial associé à l'échange d'informations génétiques entre les sous-types de co -fection au sein d'un hôte.
La sauvagine migrateur influence l'évolution des virus de la grippe aviaire
En 2002-2003, les chercheurs ont isolé le premier HPAIV de la sauvagine sauvage dans la voie de migration de l'Asie de l'Est – Australasian (EAAF). Initialement, l'infection à HPAIV dans la sauvagine sauvage a été considérée comme un débordement de la volaille domestique. Chaque année, des millions de sauvagines migrent du nord du terrain de reproduction en Sibérie et en Mongolie vers des terrains d'hivernage dans le bassin de la rivière Yangtze dans le sud-est de la Chine.
La migration saisonnière facilite la propagation à longue distance des virus, ce qui augmente finalement la diversité virale locale et le risque de co-infection. Ce phénomène élève également le risque d'émergence de nouveaux virus. Plusieurs facteurs déterminent la distribution des oiseaux aquatiques pendant la migration, y compris les caractéristiques du paysage, en particulier les zones humides, la disponibilité des eaux de surface et la présence de rizières.
Des études récentes ont révélé des changements sur le climat et l'homme dans le paysage de l'EAAF, tels que l'abandon agricole en Russie et l'expansion du rizière dans le nord de la Chine, qui ont un impact significatif sur la distribution des oiseaux aquatiques à travers la voie de mine. Il est important de comprendre comment ces changements ont influencé la dynamique AIV.
Les réseaux de migration générés par le suivi de la télémétrie, les prédictions GLM et les simulations IBM pour les scénarios 2000 et 2015. (A) réseau de sites de DBBMM à l'aide de données de suivi de télémétrie 2015; (B) réseau de sites prédits par GLM pour 2000; (C) réseau basé sur des sites simulés par IBM pour 2000; D) réseau de sites prédits par GLM pour 2015; (E) Réseau basé sur des sites simulés par IBM pour 2015. Liens dans les réseaux A, B et D utilisent la longueur du pas de migration, tandis que les liens dans les réseaux C et E utilisent des trajectoires de mouvement IBM simulées. Les contours verts et bleus montrent respectivement des gammes de reproduction et d'hivernage. Dans les réseaux C et E, la couleur du nœud indique le nombre d'oiseaux visités et la largeur de liaison indique le nombre d'oiseaux itinérants.
À propos de l'étude
La présente étude a étudié comment les changements de paysage dans l'EAAF entre 2000 et 2015 ont affecté la distribution des oiseaux aquatiques migrateurs, ce qui peut améliorer le risque potentiel d'émergence de nouveaux sous-types.
Des chercheurs ont combiné les données de suivi de la télémétrie d'un hôte de sauvagine migrateur, des données eBird, une oie plus grande à front blanc (Albifrons anserGWFG), les données de distribution de volaille et les données du paysage pour développer un modèle individuel (IBM). Alors que les interactions GWFG avec la volaille ont fourni une base de référence, la mise au point à l'espèce sous-estime probablement les risques de transmission globaux dominés par les canards et les goélands qui taillaient.
Ce modèle a été utilisé pour simuler les mouvements de la oiseaux aquatiques et la transmission inter-espèces à l'interface Bird-Poultry Wild. De plus, ce modèle combine un modèle de réseau de flux migratoire avec des modèles de compartiments. Dans un modèle de réseau de flux migratoire, les bords représentent les chemins de mouvement potentiels et les nœuds représentent des sites.
Le modèle simule la dynamique des infections au sein des populations sauvages et de volaille. Il prédit également les retombées des oiseaux sauvages à la volaille et les réassortiments de la volaille. Le mouvement des oiseaux a été déterminé par leur habitat et leur distance. Les simulations entre 2000 et 2015 ont été comparées pour évaluer comment le changement de paysage a un impact sur le risque d'émergence des virus en modifiant la migration des oiseaux.
Résultats de l'étude
Un total de 50 sites, dont 11 sites de reproduction, 7 d'hivernage et 32 sites d'arrêt, ont été identifiés à partir des données de suivi de la télémétrie entre 2014 et 2016. Un modèle linéaire généralisé (GLM) a été développé pour prédire des sites appropriés entre 2000 et 2015, qui indiquaient un nombre accru de sites d'arrêt en Russie et un nombre diminué dans le Magadan. Cependant, une tendance contrastée dans les sites de reproduction et d'hivernage a été observée.
Sur la base des données de 2015, les simulations IBM ont indiqué que la connectivité et l'habitat améliorés passaient des oiseaux de la forte dépendance du site Magadan mal connecté à un réseau plus large à travers la Russie et les frontières de la Mongolie et du nord-est de la Chine. Les zones humides et le riz paddy se sont révélées être les facteurs les plus importants pour façonner la distribution du GWFG, en particulier dans le nord-est de la Chine.
L'augmentation des sites de reproduction de 2000 à 2015 a retardé l'exposition et la transmission du virus aux escales. Cependant, cela a entraîné des taux de prévalence des infections plus élevés, en particulier pendant l'arrivée et l'arrivée hivernale en 2015. Des taux élevés de prévalence des infections ont accéléré le risque de transmission virale de l'arrêt aux sites d'hivernage et à une propagation croisée croissante en améliorant les charges virales environnementales aux sites hivernaux.
Les virus de la grippe aviaire pathogènes (LPAIV) ont été identifiés comme étant le principal contributeur aux infections chez les oiseaux sauvages, provoquant 57% des infections en 2015 et 34% en 2000. Des charges virales accrues ont été associées à la fois à la LPAIV chez les oiseaux sauvages et la volaille. Le taux de transmission inter-espèces a fortement augmenté le réassortiment, en particulier dans le scénario de 2015. L'augmentation de 1 593% du réassortiment a servi de proxy clé de l'étude pour un risque d'émergence élevé. Les résultats de l'étude soutiennent le fait que les conditions de paysage modifiées en 2015 ont augmenté le rôle de la volaille dans la promotion de la circulation LPAIV.
Le modèle de simulation a indiqué que le risque de réassortiment génétique améliorait à la fois l'ampleur et l'étendue spatiale entre 2000 et 2015, en particulier dans le nord-est de la Chine, les frontières atteints de Mongolie et de Russie, et du Yangtze au bassin du fleuve jaune.
Conclusions
Les changements de paysage entre 2000 et 2015 se sont révélés remodeler la distribution des oiseaux aquatiques migrateurs dans l'EAAF. Cela a déclenché une augmentation des interactions avec la volaille qui améliore finalement le risque de diversification virale et d'émergence des sous-types. La présente étude a souligné le rôle des changements environnementaux dans l'émergence et le schéma AIV.
Les auteurs ont souligné la nécessité d'une approche interdisciplinaire qui intègre la dynamique du paysage aux études d'évolution virale en combinant la modélisation de l'écologie, de la virologie et du paysage pour prédire la dynamique AIV et déterminer avec précision les zones à haut risque.
