La pandémie de COVID-19 a mis en évidence l’importance cruciale des tests pour la préparation et la réponse aux maladies, et de nouvelles recherches du laboratoire de physique appliquée (APL) de Johns Hopkins et d’une équipe de collaborateurs soulignent ce principe.
Publié dans l'édition du 2 janvier de La santé publique du Lancetla recherche comprenait une simulation et une analyse suggérant que des partenariats public-privé pour développer, produire et distribuer des tests de diagnostic du COVID-19 ont sauvé environ 1,4 million de vies et évité environ 7 millions d'hospitalisations de patients aux États-Unis pendant la pandémie.
APL, basée à Laurel, dans le Maryland, s'est associée à l'Administration for Strategic Preparedness and Response (ASPR), aux Centers for Disease Control and Prevention des États-Unis et à des consultants de MITRE Corporation pour cette étude.
L’analyse a révélé que le développement, la fabrication et la distribution précoces de tests réduisaient considérablement les conséquences graves du COVID-19. Grâce à la modélisation et à la simulation, nous avons montré comment la coordination nationale peut efficacement exploiter les ressources et les capacités. »
Gary Lin, épidémiologiste informatique à l'APL et co-auteur de l'étude
Les chercheurs d'APL ont développé un prototype de jumeau numérique – ; un environnement de simulation virtuelle – ; pour modéliser la chaîne d’approvisionnement en tests et diagnostics. L’outil a été utilisé pour simuler des scénarios de référence et évaluer les effets d’interventions potentielles en cas de pandémie.
« Le jumeau numérique nous aide à comprendre quantitativement l'impact et les conséquences des perturbations et des changements de niveaux d'infection sur la disponibilité des tests », a déclaré Elizabeth Currier, chef de projet du jumeau numérique d'APL. « Il peut également évaluer l'impact des politiques et des investissements et être utilisé pour planifier et évaluer les besoins en approvisionnement, contribuant ainsi à répondre et à garantir une chaîne d'approvisionnement sécurisée pour les futures crises médicales. »
Le modèle prototype intégrait diverses sources de données, notamment des informations sur les stocks de fabrication, de vente au détail et gouvernementaux, ainsi que des données sur les eaux usées et les patients hospitalisés, ce qui a permis à l'équipe d'évaluer des scénarios complexes. Il a simulé la prévision des cas de maladies infectieuses pour refléter la demande de tests, la production de tests et la logistique d’approvisionnement et de distribution.
Entre janvier 2020 et décembre 2022, les efforts du gouvernement ont produit plus de 6,7 milliards de tests COVID-19 aux États-Unis. Il s'agissait notamment de tests de laboratoire, de tests sur le lieu d'intervention et de tests en vente libre, avec plus de 2,7 milliards de tests effectués dans des laboratoires américains, dans des établissements de santé ou à domicile.
« Les résultats soulignent l'importance du développement, de la production et de la distribution de tests robustes et rapides pour faire face aux futures menaces pour la santé publique », a déclaré Currier. « Les connaissances acquises grâce à l'intégration des données vont au-delà de la réponse au COVID-19 : elles nous préparent aux futures pandémies avec un cadre évolutif pour allouer efficacement les ressources. »
La modélisation du jumeau numérique d'APL s'est depuis étendue pour surveiller les tests à l'échelle nationale pour le COVID-19, la grippe, le virus respiratoire syncytial (RSV) et d'autres menaces pour la santé publique dans le cadre d'une approche tous risques.
