vendredi 8 avril 2016

les schémas de mobilité humaines et leur impact sur la propagation des épidémies

Dans un monde globalisé, les maladies infectieuses telles que le SRAS, la grippe porcine ou la grippe saisonnière peuvent être transmis sur toute la planète par les voyageurs. Afin de permettre une réponse plus efficace à cette menace, les scientifiques tentent de prédire les voies de propagation et la vitesse de ces pandémies. Les scientifiques de l'Institut Max Planck de dynamique et auto-organisation (MPIDS) à Göttingen et à l'Université de Göttingen, Northwestern University et Massachusetts Institute of Technology (MIT) aux Etats-Unis, ont maintenant, pour la première fois, a réussi à développer des modèles mathématiques qui représentent des modèles de mobilité individuelle. Non seulement les nouveaux calculs ne confirmer que les modèles précédents avaient considérablement surestimé la rapidité avec laquelle les maladies se propagent. Les critères préalablement connus pour une épidémie mondiale devaient également être élargi. La nouvelle étude a été sélectionné par l'American Physical Society pour publication dans le premier numéro de son nouveau haut profil revue Physical Review X.
Le plus important et, en même temps, inconnu le plus complexe dans les épidémies de prévision et leur propagation est l'être humain. La propagation d'une maladie dépend entièrement de quelle façon un individu infecté se déplace, et où cette personne rencontre d'autres personnes qui lui ou elle peut infecter. Par exemple, si une personne infectée va sur un vol long-courrier, ce qui donnera lieu à un scénario complètement différent que s'il ou elle se déplace juste à la prochaine ville. «Jusqu'à présent, les schémas de mobilité humaines utilisées dans les modèles étaient plutôt idéalisé, parce que personne ne savait comment les affiner mathématiquement", Theo Geisel, Directeur de l'Institut Max Planck de dynamique et d'auto-organisation, explique. «Notre modèle est le premier à être en mesure de décrire les individus d'une population et de leurs schémas de mobilité uniques."
Les premiers modèles contournés ce problème en appliquant l'hypothèse simplifiée que l'infection se propage selon les principes de diffusion - un peu comme un gaz de couleur échapper à un conteneur. "Cependant, ces modèles ne tiennent pas compte du fait que, dans un monde globalisé, les voyages à la fois à court et à très longues sont possibles», explique Dirk Brockmann de la Northwestern University. Même les tentatives plus récentes pour inclure Voyage intercontinental ne reflète pas tous les aspects de la mobilité humaine. En effet, les membres d'une population n’étaient auparavant pas considérés comme des individus avec des destinations uniques. Au lieu de cela, les modèles simplifiés questions en supposant que chaque personne sera éventuellement visiter tous les endroits possibles.
De nouvelles études, qui forment la base des derniers calculs, pointez sur un modèle différent, corroborées par les données recueillies. La plupart des gens en général seulement visitent régulièrement un nombre limité de places à l'extérieur de leur propre maison, par exemple, le lieu de travail, le supermarché le plus proche ou le jardin d'enfants. Visites à des parents dans une autre région sont plus rares, et des voyages à, disons, le Mexique, sont rares. La plupart des gens ne visitent jamais la majorité des destinations. Il en résulte un réseau de mobilité individuelle qui se compose du nombre limité de destinations que la personne se rendra à.
Les scientifiques utilisent maintenant ces réseaux individuels, en forme d'étoile dans leurs modèles. La base pour chaque voyage est la maison de la personne. Avant de rentrer chez eux, la personne sera généralement seulement visiter un seul endroit. "Il est précisément ce retour à l'emplacement de base qui n'a pas été pris en compte dans les modèles précédents", dit Vitali Belik, chercheur à l'Institut Max Planck de dynamique et d'auto-organisation et au MIT. La nouvelle approche fournit un système complexe d'équations, que les scientifiques ont pu étudier à l'aide des mathématiques complexes dans les simulations informatiques sophistiquées.