Surveillance et modélisation des maladies transmissibles

SUMO
Pierre-Yves BOËLLE

L’équipe SUMO rassemble des chercheurs spécialisés dans le développement de systèmes d’information épidémiologique permettant la surveillance des maladies transmissibles et l’analyse de leur dissémination par des approches de modélisation.

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Présentation de l’équipe

Les maladies transmissibles restent un problème majeur en santé publique. Les différents types de mobilité, régionale et mondiale, permettent une diffusion toujours plus rapide des pathogènes infectieux, créant les conditions pour l’émergence de nouvelles maladies. Ces phénomènes sont également confortés par les choix comportementaux individuels, depuis l’hésitation vaccinale réduisant la protection populationnelle jusqu’à la consommation inappropriée d’antibiotiques augmentant la résistance des bactéries.

L’équipe développe plusieurs projets permettant de mieux caractériser les maladies transmissibles et leur dissémination dans des populations modernes :

  • Grâce au réseau Sentinelles (www.sentiweb.fr), elle produit des statistiques en temps réel sur la dissémination de maladies transmissibles communes ou émergentes en France en population générale, et sur certaines infections surveillées dans le cadre du Centre d’appui pour la Prévention des Infections Associées aux Soins (CPIAS) de l’Île de France ;
  • Elle s’intéresse aux maladies infectieuses émergentes pouvant affecter directement ou indirectement la France comme Ebola, aux maladies à transmission vectorielle comme Zika et Chikungunya, mais également aux infections au retour de voyage avec le Centre National de Référence (CNR) du paludisme ;
  • Elle étudie la transmission des pathogènes à l’échelle des réseaux de contact locaux ou régionaux, avec les modèles globaux du projet GLEAM (www.gleamviz.org), et la transmission de pathogènes nosocomiaux entre établissements de santé ;
  • Elle utilise des modèles de rétrocalcul pour décrire l’épidémiologie de l’infection à VIH à l’aide des données de la cohorte FHDH ANRS C04 et pour quantifier la cascade de prise en charge, depuis l’infection jusqu’au traitement.

Ces projets reposent sur des développements méthodologiques transversaux, dans le domaine de l’inférence statistique computationnelle (ML, MCMC, ABC) permettant d’ajuster des modèles complexes aux données d’observation, et sur l’analyse théorique des caractéristiques des réseaux dynamiques supportant la transmission