En reconstituant la propagation précoce du COVID-19 et de la pandémie de grippe, les chercheurs révèlent pourquoi les événements fortuits, les centres de voyage et la détection retardée rendent l'arrêt de nouvelles pandémies beaucoup plus difficile que prévu, et quelles stratégies de surveillance pourraient aider la prochaine fois.
Étude : Reconstruire la propagation spatiale précoce des virus respiratoires pandémiques aux États-Unis. Crédit d’image : america365/Shutterstock.com
*Avis important : medRxiv publie des rapports scientifiques préliminaires qui ne sont pas évalués par des pairs et, par conséquent, ne doivent pas être considérés comme concluants, guider la pratique clinique/le comportement lié à la santé, ni être traités comme des informations établies.
Les virus respiratoires pandémiques atteignent rapidement la plupart des zones métropolitaines par des voies de transmission distinctes ; cependant, la dynamique virale imprévisible limite souvent leur détection et leur confinement en temps opportun. Dans une nouvelle étude publiée sur le medRxiv serveur de prépublication, les chercheurs utilisent des données à haute résolution sur les maladies pour reconstruire la propagation spatiale des virus respiratoires pandémiques dans les zones métropolitaines des États-Unis.
Sommaire
Comprendre la configuration spatiale des nouveaux virus respiratoires
Plusieurs épidémies virales se sont produites ces dernières années en raison de l'émergence de nouveaux agents pathogènes respiratoires, tels que la grippe A/H1N1 (H1N1pdm) et le coronavirus 2 du syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS-CoV-2), qui ont considérablement augmenté la morbidité, la mortalité et les perturbations socio-économiques dans le monde. Les virus respiratoires pandémiques, tels que le SRAS-CoV-2, l’agent causal de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19), peuvent s’adapter et se propager rapidement, traversant souvent les barrières entre les espèces et les frontières géographiques, soulignant ainsi l’importance de la détection précoce, de la surveillance et des réponses coordonnées de santé publique.
Comprendre comment les nouveaux agents pathogènes respiratoires se propagent géographiquement est crucial pour une préparation et une réponse efficaces à une pandémie. La mobilité humaine, y compris les voyages aériens longue distance et les déplacements domicile-travail à courte distance, joue un rôle crucial dans les taux de transmission virale ; par conséquent, la combinaison des données sur la génétique virale et les mouvements de population pourrait clarifier les tendances mondiales, nationales et locales.
Aux États-Unis, plusieurs facteurs influencent la propagation de la grippe et du COVID-19. Cependant, la notification limitée des cas, combinée au manque de données de surveillance détaillées, rend difficile la compréhension complète de la propagation précoce de ces virus à des échelles géographiques plus granulaires, en particulier au cours des premiers stades d’une pandémie, lorsque la sous-détermination est importante.
Un cadre d’inférence pour reconstruire les voies de transmission du virus
Les chercheurs ont combiné les dossiers de syndrome grippal (SG) au niveau de la ville provenant des réclamations médicales avec des estimations des infections quotidiennes par le SRAS-CoV-2 au niveau du comté. Cela comprenait des cas signalés et non signalés pour reconstruire les voies de transmission de la grippe H1N1pdm et du SRAS-CoV-2 dans les zones métropolitaines des États-Unis.
Les zones statistiques métropolitaines (MSA), en tant que régions densément peuplées dotées de liens sociaux et économiques solides, ont fonctionné comme des unités efficaces pour analyser la manière dont les agents pathogènes respiratoires se propagent. En cartographiant les réseaux de transmission parmi les MSA, les schémas de propagation spatiale des deux virus pourraient être comparés.
Bien que la mobilité humaine soit directement impliquée dans l’introduction des infections, le réseau de transmission réalisé, qui comprend la chaîne réelle de qui a infecté qui, ne représente qu’une des nombreuses façons dont une épidémie peut se développer. Pour quantifier toute incertitude dans la dynamique spatiale précoce, la présente étude a proposé un modèle de transmission stochastique basé sur des processus qui intègre les voyages aériens inter-MSA, les schémas de déplacement et le potentiel de propagation des agents pathogènes.
Cartographie de la propagation des virus respiratoires
Un nouveau virus respiratoire hypothétique originaire du Minnesota a été simulé pour l’analyse actuelle afin d’évaluer comment la dynamique de transmission stochastique influence la propagation spatiale précoce. Pour chaque MSA, l’heure d’apparition de la transmission locale a été estimée et les sources d’infection ont été identifiées sur la base du nombre d’infections introduites à partir d’autres MSA.
Les liens de transmission étaient basés sur des sources d’infection identifiées et classés selon le mode de mobilité dominant. Le réseau de transmission simulé présentait une structure en étoile, ce qui est cohérent avec les études de simulation précédentes.
Pour évaluer la variabilité de la structure du réseau de transmission, 100 simulations ont été réalisées et les liaisons de transmission ont été regroupées par probabilité d'occurrence. L’apparition de l’épidémie à l’origine de l’épidémie s’est produite après un délai médian de trois semaines, entraînant 670 infections.
Sur 994 liaisons de transmission distinctes, 56,9 % sont apparues dans moins de 20 % des simulations, ce qui indique une variation significative. Dans une seule réalisation, 71,1 % des liens étaient stables et présents dans plus de 80 % des simulations. La variabilité a augmenté avec une transmissibilité plus faible et un potentiel de super-propagation plus important.
Un cadre d’inférence basé sur la prédiction pour la propagation spatiale des maladies infectieuses a été validé à l’aide d’une épidémie simulée avec des réseaux de transmission connus. En raison du caractère aléatoire du modèle, 100 réalisations d'inférence indépendantes ont été réalisées pour capturer l'incertitude.
L'algorithme a atteint une précision de 79,3 % et un rappel de 78,2 % dans l'identification des véritables liens de transmission pour les réalisations d'inférence individuelles. En agrégeant les résultats de toutes les simulations d'inférence et en sélectionnant les liaisons de transmission en fonction de leur probabilité d'occurrence, les performances globales d'inférence se sont considérablement améliorées, la précision de l'inférence augmentant à mesure que la fréquence d'occurrence des liaisons augmentait.
Le réseau de transmission du SRAS-CoV-2 déduit comprenait 304 liens, présentant un modèle en étoile, Seattle et New York étant identifiés comme sources clés de propagation nationale par le biais des voyages aériens. Néanmoins, des zones régionales comme Chicago, Atlanta, la Nouvelle-Orléans et San Francisco ont facilité la diffusion locale. La plupart des événements de transmission intermétropolitaine déduits se sont produits entre fin février et mi-mars 2020.
La structure du réseau est restée cohérente quels que soient les seuils, origines et durées d’immunité. L’activité pandémique de grippe a été mesurée en multipliant l’incidence locale hebdomadaire du SG par les taux de positivité en laboratoire pour le virus A/H1N1pdm afin de créer la métrique SG+. Pour la grippe pandémique, les premiers sites d'ensemencement ont été supposés être San Diego, San Antonio et New York, sur la base des premiers cas confirmés.
Le réseau reconstruit de grippe pandémique différait structurellement du SRAS-CoV-2 mais partageait un modèle en étoile. Les emplacements les plus hautement connectés étaient considérés comme de grands centres de voyages internationaux. Cependant, certaines zones géographiques où les voyages internationaux sont importants, comme Miami et Los Angeles, ne constituent pas des sources majeures de transmission, ce qui suggère que le volume des voyages internationaux ne permet pas à lui seul de prédire la propagation spatiale. Par rapport au SRAS-CoV-2, moins de liens de transmission à haut niveau de confiance ont pu être déduits pour la grippe H1N1pdm, probablement en raison de la résolution temporelle plus grossière et de la rareté des données de surveillance disponibles.
Conclusions
Les pathogènes respiratoires pandémiques peuvent rapidement établir une transmission locale généralisée, souvent avant qu’une détection ou une intervention ne soit possible. Malgré les différences dans les voies de transmission, les deux pandémies analysées dans la présente étude se sont produites à travers des zones de transmission communes et des facteurs stochastiques qui ont compliqué les efforts de confinement.
Les résultats de la simulation suggèrent en outre que les stratégies de détection précoce, telles que la surveillance des eaux usées des aéroports, peuvent être plus efficaces lorsqu'elles sont déployées dans un large ensemble de pôles métropolitains plutôt que dans un petit nombre d'aéroports majeurs. Il est important de noter que les avantages d’une surveillance élargie dépendent de l’association de la détection à des interventions qui réduisent de manière significative la transmission ultérieure une fois les infections identifiées. De futures études sont nécessaires pour affiner les modèles de simulation intégrant davantage de détails sociaux et démographiques, ainsi que pour évaluer des stratégies pragmatiques de surveillance et d’intervention afin de permettre le développement de réponses efficaces aux futures pandémies et d’atténuer leur impact sociétal.
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*Avis important : medRxiv publie des rapports scientifiques préliminaires qui ne sont pas évalués par des pairs et, par conséquent, ne doivent pas être considérés comme concluants, guider la pratique clinique/le comportement lié à la santé, ni être traités comme des informations établies.
