L'intelligence artificielle pourrait anticiper la transmission de futures infections des animaux aux humains

Les chercheurs ont examiné trois systèmes hôte-pathogène : le paludisme aviaire, les oiseaux infectés par le virus du Nil occidental et les chauves-souris infectées par le coronavirus (Getty)

La fréquence à laquelle les maladies émergentes de la faune infectent les humains a augmenté régulièrement au cours des trois dernières décennies. Les agents pathogènes, comme en témoignent la pandémie de coronavirus et la récente épidémie de monkeypox, ont accru le besoin d'outils pour prévoir quand et où les épidémies sont susceptibles de se produire.

Une équipe de spécialistes de l' Université de Floride du Sud (USF), aux États-Unis, a aidé à développer une méthodologie visant à estimer et à anticiper la transmission d'une espèce d'animaux sauvages à une autre ou à l'homme , et à déterminer qui est à risque d'infection , selon une étude publié dans les Actes de l'Académie nationale des sciences .

La méthodologie consiste en une approche d'apprentissage automatique qui identifie l'influence de variables, telles que l'emplacement et la météo, sur les agents pathogènes connus. En utilisant seulement de petites quantités d'informations, le système peut identifier les points chauds communautaires à risque d' infection à l'échelle mondiale et locale.

"Notre objectif principal est de développer cet outil pour des mesures préventives - a expliqué le co-chercheur principal Diego Santiago-Alarcón, professeur adjoint de biologie intégrative à l'USF-. Il est difficile d'avoir une méthodologie polyvalente qui puisse être utilisée pour prédire les infections dans tous les différents systèmes parasitaires, mais avec cette recherche, nous contribuons à atteindre cet objectif.

La méthodologie consiste en une approche d'apprentissage automatique qui identifie l'influence de variables, telles que l'emplacement et la météo, sur les agents pathogènes connus (iStock)

Avec la collaboration de chercheurs de l'Universidad Veracruzana et de l'Institut d'écologie, situé au Mexique, Santiago-Alarcón a examiné trois systèmes hôte-pathogène : le paludisme aviaire, les oiseaux atteints du virus du Nil occidental et les chauves-souris atteintes du coronavirus , pour tester la fiabilité et l'exactitude des données. les modèles générés par la méthodologie. L'équipe a constaté que pour les trois systèmes, l'espèce la plus fréquemment infectée n'était pas nécessairement la plus sensible à la maladie .

Pour mieux identifier les hôtes à haut risque d'infection, il était important d'identifier les facteurs pertinents, tels que le climat et les relations évolutives. En intégrant des variables de développement géographiques, environnementales et évolutives, les chercheurs ont localisé des espèces hôtes qui n'avaient pas été précédemment enregistrées comme étant infectées par le parasite à l'étude, fournissant un moyen d'identifier les espèces sensibles et finalement d'atténuer le risque d'agent pathogène. .

"Nous sommes convaincus que la méthodologie est efficace et peut être largement appliquée à de nombreux systèmes hôte-pathogène -terminé Santiago-Alarcón-. Nous entrons maintenant dans une phase d'amélioration et de raffinement.

Les résultats démontrent que la méthodologie est capable de fournir des prédictions globales fiables pour les systèmes hôte-pathogène étudiés, même en utilisant une petite quantité d'informations. Cette nouvelle approche aidera à orienter la surveillance des maladies infectieuses et les efforts sur le terrain, en fournissant une stratégie rentable pour mieux déterminer où investir les ressources limitées en matière de maladies.

Prédire quel type d'agent pathogène produira la prochaine infection médicale ou vétérinaire est un défi nécessaire. À mesure que le taux d'impact humain sur les milieux naturels augmente, de nouvelles maladies émergentes apparaîtront sur la scène.

" L'humanité, et en fait la biodiversité en général, sont confrontées à des défis croissants de maladies infectieuses en raison de notre incursion et de notre destruction de l'ordre naturel dans le monde à travers des situations telles que la déforestation, le commerce mondial et le changement climatique. - a expliqué Andrés Lira-Noriega , chercheur à l'Institut d'Ecologie de la même université-. Cela dicte le besoin d'outils comme celui que nous publions pour nous aider à prédire où de nouvelles menaces peuvent survenir ou émerger en termes de nouveaux agents pathogènes et de leurs réservoirs.

L'équipe prévoit de poursuivre ses recherches pour tester davantage la méthodologie dans d'autres systèmes hôte-pathogène et élargir l'étude de la transmission de la maladie pour prédire les futures épidémies dans le but de rendre l'outil facilement accessible via une application ouverte à la communauté scientifique d'ici la fin. de cette année.

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