Project AEDESS (Analysis and Spatial Simulation of Dengue Emergence) | ANR - Agence Nationale de la Recherche ANR funded project | ANR - Agence Nationale de la Recherche

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ANR funded project

Changements Environnementaux Planétaires & Sociétés (CEP&S)
Edition 2010


AEDESS


Analysis and Spatial Simulation of Dengue Emergence

Modèles multi-agents pour mieux comprendre et lutter contre la dengue
Appréhender la complexité du système infectieux et plus précisément les interactions entres les différents facteurs de risques (biologiques, vectorielles, climatiques, environnementaux et humains).

Mieux comprendre les facteurs de risque de la dengue, un enjeu sanitaire mondial, à travers la modélisation
Apparue dans les années 1945-50, la dengue intègre de manière significative le panel de maladies « mondiales émergentes» dans les années 1970-1980. La maladie reste un enjeu sanitaire mondial majeur puisque la fièvre de dengue, forme simple de la maladie, affecterait selon le « Pediatric Dengue Vaccine Initiative », entre 100 et 150 millions de personnes chaque année. L’extension endémique de la maladie observée ces 30 dernières années est le reflet d’une convergence dans la trajectoire des espaces urbains tropicaux et intertropicaux : des taux d’ouvertures et de densification de plus en plus importants corrélés à des conditions environnementales qui se précarisent. Par ailleurs, la hausse des températures et les changements climatiques pourraient conduire à l’extension de l’aire de prédilection du moustique mais aussi à l’augmentation de la période de reproduction et à l’accroissement de la capacité vectorielle du vecteur sur les espaces aujourd'hui endémiques. Bien que la plupart des facteurs de risques soit connu, la manière dont ils interagissent n’est pas encore bien définie, et de multiples lacunes demeurent sur les rétroactions entre ces différents facteurs. Plusieurs études récentes ont soulignées l’importance de l’échelle micro et en particulier de la nature hyper localisée du contact homme moustique dans la construction du risque. Peu de modèles ont incorporés l’impact de l’hétérogénéité spatiale et aucun n’a abordé l’individualisation tant du moustique que de l’homme. Une synergie entre les différentes disciplines doit être soutenue afin de comprendre la dynamique de transmission des épidémies et l’épidémiologie du virus de la dengue. Nous développerons dans ce projet des modèles multi-agents utilisant les paramètres relatifs aux moustiques, à l’homme et à l’environnement mesurés sur deux sites endémiques, Delhi, Inde et Bangkok, Thaïlande.

Modélisation multi-agents associée aux enquêtes épidémiologiques.
Nous développerons dans ce projet des modèles multi-agents utilisant les paramètres relatifs aux moustiques, à l’homme et à l’environnement mesurés sur deux sites endémiques, Delhi, Inde et Bangkok, Thaïlande. L’étude bénéficiera de travaux réalisés pendant plus de 5 ans sur les deux sites, notamment à travers l’utilisation de SIG et de bases de données préalablement élaborées. En utilisant des données hospitalières, nous détaillerons l’épidémiologie de la dengue et rassemblerons des données empiriques afin de les incorporer dans les modèles « individu » centrés. De plus, après avoir défini les facteurs de risques à l’échelle locale, notre but sera d’identifier, par la simulation, les possibilités d’actions afin de maîtriser les épidémies, qu’ils s’agissent d’agir sur le moustique, «l’homme« ou l’environnement (voir les 3 à la fois). A plus large échelle, le fait que les deux sites soient endémiquement, infrastructurellement, historiquement et socialement différents permettra de développer des moyens de luttes robustes et « réalisables » afin de désamorcer le potentiel épidémique local. Ainsi à l’échelle locale la modélisation de la dynamique de la dengue peut permettre de comprendre les influences respectives des différents paramètres et à plus large échelle, les mécanismes d’émergences de la maladie. Une approche pluridisciplinaire est nécessaire afin de gérer les impacts des changements environnementaux sur la santé, et la complémentarité des deux groupes de recherches, travaillant respectivement dans le domaine.

Results

A Delhi, (Inde) l’environnement est caractérisé à l’aide d’un SIG. Une série de données, telles que la densité du bâtit, l’utilisation du sol (surface industrielle, commerciale, résidentielle) et la taxe foncière (calculée en fonction de l’accès aux infrastructures urbaines, du revenus du ménages etc.) a été géo-référencée et traitée, conduisant à élaborer une typologie des quartiers en 6 classes. Les indices larvaires intégrés à l’analyse (100 quartiers échantillonnés par la municipalité) révèlent une relation forte entre la qualité estimée de l’environnement selon cette typologie et le nombre de maisons contrôlées positives à l’Aedes aegypti. Pourtant, la localisation des clusters de la maladie n’est pas forcément dépendante de ces indices vectoriels. En 2009 par exemple, les cas de dengue ne sont que très peu dépendant de la géographie des disparités socio-économiques puisque les quartiers aisés du sud de Delhi, concentrant les quartiers de la ville les moins assujettit au vecteur, recensent la majorité des cas de dengue. Ce phénomène est vraisemblablement dû a la centralité de ces espaces privilégiés qui, supportant les migrations périphériques de la ville, peuvent être affectés par les migrations convergentes d’individus contaminés.
Nous avons pu élargir nos implications dans des projets concernants la spatialité de la dengue, l’identification des facteurs de risques et la modélisation multi-agent avec des collaborations avec l’Institut Pasteur du Cambodge.

Outlook

A mi parcours du projet, actuellement nous entamons les études prospectives épidémiologiques qui visent à identifier la dissémination très locale des infections au virus de la dengue à partir d’un cas index, la caractérisation de l’environnement locale, le ratio des infections apparent (symptomatique) versus inapparent (avec peu ou sans symptômes) et la dynamique des vecteurs moustiques. Ces études vont à la fois fournir des données supplémentaires pour paramétriser les modèles multi-agent, et mettre en évidence l’importance de la variabilité humaine dans l’épidémiologie de la dengue. Au terme, ces modèles vont nous permettre d’identifier les maillons faibles qui peuvent être les cibles d’intervention.

Scientific outputs and patents

Deux articles qui décrivent la spatialité des cas de dengue et la densité des vecteurs moustiques au Delhi de 2008-10 par rapport l’environnement caractérisé à l’aide d’un SIG sont en cours de rédaction.

Partners

IP INSTITUT PASTEUR

UR UNIVERSITE DE ROUEN [HAUTE-NORMANDIE]

ANR grant: 509 159 euros
Beginning and duration: - 36 mois

Submission abstract

Appearing in the 1940s, by the1970s dengue had become amongst the most important emerging diseases: in 1950 only 9 countries officially declared the circulation of dengue virus (DNEV), whereas today there are more than one hundred countries with endemic dengue. The disease is a major global public health problem with tens of millions of cases of dengue fever estimated, according to « Pediatric Dengue Vaccine Initiative », to affect 100-150 million people each year. The spread of endemic dengue observed over the last 30 years reflects a convergence in the developmental trajectory of tropical and intertropical urban spaces: rapid expansion coupled with increasingly precarious environmental conditions. In addition, rising temperatures and global climate change may lead to the expansion of the range of major mosquito vectors into new areas, extension of the transmission season in areas with currently circulating dengue virus and increase in the mosquito spp. vectorial capacity. Modelling dengue dynamics on a local scale can help us to understand the influence of the different parameters and, on a larger scale, the mechanisms of emergence. Although many of the key factors implicated in dengue epidemic risk are qualitatively known, the way they interplay is not clearly understood and there are several fundamental lacunae. The majority of DENV infections cause sub-clinical infections, but their contribution to DENV transmission dynamics has not been addressed. In addition, several recent studies have highlighted the importance of very local transmission and in particular, the highly localised intense human-mosquito contact with subsequent risk of infection. Few models have incorporated the impact of such spatial heterogeneity in dengue models and none have incorporated individual mosquito and human state heterogeneity. There is clearly a need for an enhanced research effort on understanding the transmission dynamics and the epidemiology of DENV. It is crucial to develop real synergy among different disciplines to understand epidemic dynamics and the DENV epidemiology.
Here, we will develop agent-based models using human, mosquito and environmental parameters measured in two complex sites endemic for Dengue, New Delhi, India and Chachoensao, Thailand. The study will benefit from over 5 years of work on establishing detailed GIS databases for both sites and using detailed hospital-based index cluster case approaches, we will detail local dengue epidemiology and gather key empirical data for input in to an ABM. In addition to defining key risk factors for local dengue propagation, our aim is to identify, by simulation, the extent to which specific interventions, whether concerning the environment, mosquito or human, can undermine an epidemic. At a larger scale, we will address the extent to which the two sites, which differ significantly in their infrastructural development, history of dengue and approach to intervention, can develop robust feasible strategies to defuse epidemic potential. A pluridisciplinary approach to dealing with the impact of environmental change on health is required and the complementarity of the two groups in their two respective fields of health geography and dengue genetic epidemiology will fulfil this.

 

ANR Programme: Changements Environnementaux Planétaires & Sociétés (CEP&S) 2010

Project ID: ANR-10-CEPL-0004

Project coordinator:
Monsieur Richard Paul (INSTITUT PASTEUR)
rpaul@nullpasteur.fr

 

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The project coordinator is the author of this abstract and is therefore responsible for the content of the summary. The ANR disclaims all responsibility in connection with its content.