Les National Institutes of Health ont qualifié les tests COVID-19 de « clé pour revenir à la normale ». Pourtant, les taux de test ont chuté à l’échelle nationale, même si les variantes Delta et Omicron ont accéléré la propagation du virus.
Les chercheurs de l’Université de Virginie-Occidentale, Brian Hendricks et Brad Price, utilisent des systèmes d’apprentissage automatique et d’information géographique pour identifier les communautés de Virginie-Occidentale où l’adoption du vaccin COVID est particulièrement faible. Ce que la technologie révèle peut aider à fournir des ressources de test aux personnes qui en ont le plus besoin : celles qui vivent là où de faibles taux de vaccination rendent probables des épidémies persistantes et localisées.
« À la fin de 2020 et au début de 2021, lorsque le vaccin est sorti, il y a eu une baisse d’un tiers des tests », a déclaré Hendricks, professeur adjoint d’épidémiologie et de biostatistique à l’École de santé publique. « C’est un énorme problème car une baisse des tests nuit à votre modélisation épidémique, à votre calcul du nombre reproductif de base, à votre capacité à planifier l’allocation de la recherche – tout cela. Ainsi, à mesure que la pandémie évolue, nous devons continuer à tester pour surveiller épidémies localisées et comprendre quand une nouvelle variante est introduite.
L’Institut national sur la santé des minorités et les disparités en matière de santé – ; une division du NIH – ; a accordé à WVU 2,15 millions de dollars pour le projet.
Hendricks, Price et leurs collègues créeront et valideront de nouveaux outils d’apprentissage automatique et des analyses SIG pour maximiser l’utilisation d’informations localisées sur le nombre de cas, les tendances des tests, les variantes émergentes et les vaccinations. Ce faisant, ils identifieront les comtés qui font face à un risque accru d’épidémies potentielles, et ils prédiront où les tests seront les plus cruciaux.
L’apprentissage automatique est une forme d’intelligence artificielle qui utilise d’énormes quantités de données fréquemment mises à jour pour tirer des conclusions de plus en plus précises. Parce que c’est dynamique plutôt que statique, c’est une aubaine pour les chercheurs COVID.
« Nous voulons prendre en compte les changements qui peuvent survenir au fil du temps », a déclaré Price, professeur adjoint au John Chambers College of Business and Economics qui se concentre sur l’apprentissage automatique. « Parce que nous savons que la pandémie change avec le temps, n’est-ce pas? Nous avons vu des variantes apparaître. Nous avons vu des augmentations de cas. Nous avons vu des cas tomber. Nous avons vu des masques se mettre et tomber. Et maintenant nous » Je parle de rappels. Donc, il y a beaucoup de choses que nous devons prendre en compte. Si nous disons simplement : « Ce sont les données. Analysez-les », sans tenir compte de leur évolution dans le temps et de la manière dont elles continueront pour avancer dans le temps, il nous manque une grosse pièce du puzzle. »
Une fois que les chercheurs savent où se trouvent les points chauds COVID, ils peuvent travailler avec les membres de la communauté dans ces endroits pour déterminer les meilleurs moyens de faire tester plus de personnes
« Nous menons des entretiens pour comprendre-;de leur point de vue-;quels sont les obstacles au test COVID ? » dit Hendricks. « Que pense la communauté des tests COVID ? Que pouvons-nous faire pour motiver les communautés à participer à des tests continus ? Et pourquoi est-ce important ?
En évitant une approche unique et en reconnaissant que les communautés sont uniques, les chercheurs espèrent que les efforts visant à augmenter les taux de dépistage porteront des succès mesurables.
À quoi pourraient ressembler de tels efforts ? Les premiers intervenants locaux, par exemple, peuvent assister à un grand barbecue gratuit, ouvert au public et annoncé sur les réseaux sociaux. Le personnel de QLabs – un partenaire de recherche de Hendricks et Price – pourrait être disponible au barbecue pour effectuer des tests COVID. Les premiers intervenants pourraient circuler parmi les membres de la communauté et les encourager à se faire tester.
Je veux qu’ils fassent ce qu’ils font tous les jours, c’est-à-dire aller voir les gens qui mangent de la nourriture lors de ces événements et leur dire : « Hé, je tiens à toi ». Comment va ta famille ? Comment va ta maman ? Avez-vous été testé dernièrement ? Vous n’avez pas? Eh bien, je tiens à toi. Laissez-moi vous accompagner jusqu’à la table où vous pourrez vous faire tester.' »
Brian Hendricks, chercheur à la WVU
La subvention accordée marque la deuxième phase de l’initiative Rapid Acceleration of Diagnostics for Underserved Populations des NIH. RADx-UP vise à réduire les disparités dans les populations mal desservies, que le COVID-19 affecte de manière disproportionnée. L’objectif primordial de l’initiative est de comprendre et d’améliorer les facteurs qui font peser un fardeau disproportionné de la pandémie sur les populations vulnérables.
La phase précédente du programme ; dirigée par Sally Hodder, vice-présidente associée pour les sciences cliniques et translationnelles et directrice du West Virginia Clinical and Translational Science Institute ; axée sur l’élargissement de la portée et de la portée des interventions de test COVID pour réduire ces disparités.
« La prochaine phase RADx sera d’une importance cruciale alors que nous abordons l’activité future du COVID », a déclaré Hodder. « Les Drs Price et Hendricks se concentreront sur les régions de Virginie-Occidentale où le taux de vaccination est faible. Nous savons que les personnes qui n’ont pas reçu de vaccins COVID courent un risque accru de maladie COVID grave et même de décès. Cependant, de nouveaux médicaments oraux sont désormais disponibles qui diminuer considérablement ce risque. Par conséquent, les tests sont extrêmement importants car les personnes testées positives pour le COVID pourront recevoir des pilules qui réduisent leurs risques d’hospitalisation.
La manière dont Hendricks et Price collectent et analysent les données pourrait, en soi, s’avérer utile à l’avenir. Après tout, ce n’était pas la première pandémie que le monde a connue, et ce ne sera pas la dernière. Selon l’OMS, les Nations Unies, le Forum économique mondial et d’autres, le changement climatique est susceptible d’augmenter la propagation des maladies infectieuses dans les années à venir.
« Au début de la pandémie, nous ne pouvions rien faire car nous n’avions pas de données », a déclaré Price. « Au milieu de la pandémie, nous ne pouvions rien faire parce que nous n’avions pas d’infrastructure pour ces données. Maintenant, nous commençons à les reconstituer. Et je pense que l’une des choses sur lesquelles je vais me concentrer on s’assure que nous avons cette infrastructure pour que la prochaine fois que cela se produise, nous ayons construit nos politiques, protocoles et systèmes, et à la seconde où nous aurons des données disponibles, nous pourrons démarrer immédiatement. »
