Une recherche menée à l’Université Northwestern (États-Unis) a conduit à une nouvelle théorie utile pour comprendre la propagation mondiale des épidémies. L’étude pourrait non seulement aider à identifier l’origine d’une épidémie, mais pourrait également améliorer de manière significative la capacité de prédire les chemins à travers lesquels une maladie se propage.
« Avec cette nouvelle théorie, nous pouvons reconstruire l’origine d’une épidémie avec plus de précision, calculer sa vitesse de diffusion et prévoir quand un front d’épidémie arrivera à n’importe quel endroit sur la planète », dit le physicien Dirk Brockmann, qui a participé à cette étude alors qu’il travaillait à l’Institut des Systèmes Complexes de Northwestern (NICO), « cela pourrait aider à améliorer les possibles stratégies d’intervention ». Brockmann, actuellement professeur à l’université Humboldt de Berlin, a collaboré avec un collègue Dirk Helbing, professeur à l’ETH de Zurich, pour développer la théorie. Cette recherche a été publiée dans la revue Science.
La nouvelle approche de Brockmann et Helbing pour comprendre la dynamique des maladies mondiales est basée sur la notion intuitive que, dans notre monde hautement connecté, les distances géographiques conventionnelles ne sont plus la variable principale mais elles doivent être remplacées par les « distances effectives ». « Du point de vue de Francfort (en Allemagne), d’autres aires métropolitaines comme Londres, New York ou Tokyo ne sont en effet pas plus éloignées que certaines villes allemandes géographiquement proches comme Brême, Leipzig et Kiel », a déclaré Brockmann.
Où est apparue la nouvelle maladie ?
Où doit-on s’attendre à de nouveaux cas ?
Quand devons-nous les attendre ?
Et combien de personnes contracteront la maladie ?
Lorsqu’un virus inconnu apparaît dans divers endroits dans le monde, les scientifiques sont appelés à répondre aux questions suivantes : Où est apparue la nouvelle maladie ? Où doit-on s’attendre à de nouveaux cas ? Quand devons-nous les attendre ? Et combien de personnes contracteront la maladie ?
Afin de contenir la propagation – et les conséquences potentiellement dévastatrices – une évaluation rapide est essentielle pour l’élaboration de stratégies efficaces de confinement. Des simulations informatiques très sophistiquées, qui tentent de prédire l’évolution probable de l’épidémie dans le temps et son processus de diffusion, sont des outils importants pour prédire différents scénarios. Ces simulations informatiques, cependant, nécessitent une instrumentation puissante et de longues périodes d’exécution ; de plus, elles nécessitent la connaissance des paramètres spécifiques de chaque maladie, qui ne sont généralement pas connus pour les nouvelles maladies infectieuses.
Dans leur travail, les chercheurs montrent que les distances effectives peuvent être calculées à partir de l’intensité du trafic dans le réseau mondial de transport aérien. « Si le flux des passagers d’un point A à un point B est grande, la distance effective est petite et réciproquement », a déclaré Helbing.
« La seule chose que nous avons dû faire, c’est trouver la formule mathématique correcte pour la décrire ». Avec ce genre de cadre mathématique, Brockmann et Helbing ont pu voir la répartition géographique des maladies passées, comme le SRAS en 2003, ou la grippe H1N1 en 2009. Des modèles dynamiques, auparavant complexes et sans structure évidente, se sont transformés en modèles de vagues simples, concentriques et réguliers, ce qui peut être mathématiquement capturé avec facilité. « Dans l’avenir, nous espérons que notre approche puisse améliorer sensiblement les meilleurs modèles existants à l’heure actuelle pour la diffusion de la maladie », a déclaré Brockmann. « Nous croyons que notre théorie nous aidera également à mieux comprendre d’autres importants phénomènes de contagion, comme la propagation de virus informatiques, de l’information et des tendances, ou contagion dans les réseaux sociaux », a conclu Helbing .
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