Un modèle mathématique a démontré que des taux de transmission élevés parmi les populations hautement vaccinées de COVID-19 réduisent finalement le nombre de cas graves. Ce modèle suggère un indice quant au moment où cette pandémie deviendra endémique.
L’avenir de la pandémie restant incertain, une équipe de recherche composée de mathématiciens et de scientifiques médicaux a analysé un modèle mathématique qui pourrait prédire comment l’évolution du taux de transmission du COVID-19 affecterait le processus de règlement du virus en tant que virus respiratoire léger.
L’équipe dirigée par le professeur Jae Kyoung Kim du Département des sciences mathématiques et le professeur Eui-Cheol Shin de la Graduate School of Medical Science and Engineering a utilisé une nouvelle approche en divisant les réponses immunitaires humaines au SRAS-CoV-2 en une réponse à plus court terme. neutraliser la réponse des anticorps et une réponse immunitaire des lymphocytes T à plus long terme, et les appliquer chacune à un modèle mathématique. De plus, l’analyse était basée sur le fait que bien que des percées d’infection puissent se produire fréquemment, la réponse immunitaire du patient sera stimulée après la guérison de chaque percée d’infection.
Les résultats ont montré que dans un environnement avec un taux de vaccination élevé, bien que les cas de COVID-19 puissent augmenter temporairement lorsque le taux de transmission augmente, le ratio de cas critiques finirait par diminuer, diminuant ainsi le nombre total de cas critiques et en fait régler COVID- 19 comme une maladie respiratoire bénigne plus rapidement.
Les conditions dans lesquelles le nombre de cas peut augmenter comprennent l’assouplissement des mesures de distanciation sociale ou la montée de variantes avec des taux de transmission plus élevés comme la variante Omicron. Cette recherche n’a pas pris en compte la caractéristique moins virulente de la variante Omicron mais s’est concentrée sur les résultats de son taux de transmission élevé, prédisant ainsi ce qui peut se passer dans le processus de transition endémique de COVID-19.
L’équipe de recherche a souligné les limites de leur modèle mathématique, telles que le manque de considération pour l’âge ou les patients atteints de maladies sous-jacentes, et a expliqué que les résultats de cette étude doivent être appliqués avec prudence lorsqu’ils sont comparés à des groupes à haut risque. De plus, comme les systèmes médicaux peuvent s’effondrer lorsque le nombre de cas augmente fortement, cette étude doit être interprétée avec prudence et appliquée en conséquence. L’équipe de recherche a donc souligné que pour que les politiques qui encouragent un retour progressif à la normalité réussissent, le maintien durable des systèmes de santé publique est indispensable.
Le professeur Kim a déclaré: « Nous avons tiré une conclusion contre-intuitive au milieu de la pandémie imprévisible grâce à un modèle mathématique adéquat », affirmant l’importance d’appliquer des modèles mathématiques à la recherche médicale.
Le professeur Shin a déclaré : « Bien que la variante Omicron soit devenue la souche dominante et que le nombre de cas augmente rapidement en Corée du Sud, il est important d’utiliser des approches scientifiques pour prédire l’avenir et les appliquer aux politiques plutôt que de craindre la situation actuelle.
Les résultats de la recherche ont été publiés sur medRxiv.org le 11 février, sous le titre « L’augmentation de la transmission virale réduit paradoxalement les taux de progression vers le COVID-19 sévère pendant la transition endémique ».
Cette recherche a été financée par l’Institut des sciences fondamentales, l’Institut coréen de développement de l’industrie de la santé et la Fondation nationale de recherche de Corée.
