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Thème 4 : Intervention et contrôle
Comme en témoigne la pandémie de COVID-19, un défi important dans la gestion des épidémies est la durée d'application des interventions non pharmaceutiques (NPI), en particulier celles qui perturbent l'organisation et le fonctionnement « normaux » de la société, comme la distanciation sociale. Ces mesures deviennent rapidement irréalisables à mesure que la fatigue pandémique s'accumule. Au fur et à mesure que les interventions pharmaceutiques (IP) telles que les vaccins, les thérapies antivirales ou antimicrobiennes deviennent disponibles, leur déploiement progressif, parallèlement à un affaiblissement potentiel des INP, soulève des défis organisationnels ; l'incertitude quant à l'efficacité des vaccins ou des antimicrobiens ou le potentiel de déclin des vaccins complique encore la question, tout comme les évolutions virales potentielles en réponse à l'utilisation d'outils thérapeutiques. COVID-19 a mis en évidence le besoin de nouvelles approches utilisant une seule santé (OH) et les projets suivants visent à faire exactement cela.
Amélioration de l'évolutivité de la simulation basée sur les agents
Co-chercheurs du projet: Christian Muise (Université Queen's), Gias Uddin (Université de Calgary), Manos Papagelis (Université York) et Morgan Craig (Université de Montréal)
Les modèles de simulation haute fidélité fournissent la représentation la plus précise de la propagation du COVID et des maladies apparentées, mais sont soumis à des limites de calcul. La modélisation basée sur les agents, qui traite chaque individu comme un agent unique avec des objectifs/propriétés/etc., est un exemple d'un tel modèle de haute fidélité. L'objectif du projet est de réaliser une évolutivité considérablement améliorée de ce type d'analyse, en utilisant des techniques modernes dans le domaine de l'apprentissage en profondeur et de l'IA, en particulier dans l'apprentissage de la représentation des processus dynamiques.
Évolution du virus : variantes, goulots d'étranglement de la transmission et forme physique
Co-chercheurs du projet: Jane Heffernan, Jude Dzevela Kong, Iain Moyles, Hanna Jankowski (Université York), Jacques Bélair (Université de Montréal), James Watmough (Université du Nouveau-Brunswick), Matthew Betti (Université Mount Allison)
L'évolution virale peut saper les avantages positifs des interventions de santé publique, thérapeutiques et vaccinales pendant une pandémie/épidémie. Ce projet vise à développer des modèles d'évolution du virus dans l'hôte et à étendre notre analyse mathématique aux goulots d'étranglement de la transmission du virus, afin de déterminer les probabilités de transmission du virus mutant. Nous quantifierons les probabilités d'évolution et de transmission du virus chez l'hôte et entre les hôtes, compte tenu des hétérogénéités de l'hôte dans les caractéristiques de l'infection et du système immunitaire, et des différentes caractéristiques des mutants viraux qui augmentent la "forme physique" du virus.
Modélisation mathématique du comportement de réponse humaine, de la dynamique d'opinion et de l'influence sociale pendant les pandémies
Co-chercheurs du projet: Iain Moyles (Université York) et Rebecca Tyson (Université de la Colombie-Britannique)
Le COVID-19 a montré que la compréhension de la réponse humaine à l'intervention est essentielle pour atténuer la propagation de la maladie et élaborer des politiques. Nous sommes particulièrement intéressés à comprendre comment l'influence de l'opinion affecte la réticence vis-à-vis des vaccins et des NPI. Ce projet vise à intégrer une compréhension plus large de l'intervention et du contrôle, qui incarne l'ensemble du thème.
Vaccination et antimicrobiens, de l'individu à la population : Modélisation et analyse de données en temps réel pour projeter une intervention thérapeutique
Co-chercheurs du projet: Morgan Craig (Université de Montréal), Stéphanie Portet, Julien Arino et Kang Ling Liao (Université du Manitoba)
La vaccination et les antimicrobiens sont un élément essentiel de l'arsenal pharmaceutique dans la lutte contre les (R-) maladies infectieuses émergentes (EID). La pandémie de COVID-19 a montré que le déploiement d'un traitement et d'une vaccination en pleine crise pose des complications spécifiques, en particulier lorsque l'efficacité et la protection des différentes interventions contre le paysage évolutif de l'agent pathogène ne sont pas entièrement comprises. Une prévision rapide et précise des besoins en médicaments et en vaccins est primordiale pour une planification réussie de la santé publique. Il est crucial de saisir les conséquences au niveau de la population des propriétés individuelles des outils thérapeutiques. Le projet vise à développer des modèles mathématiques intra-hôte de l'évolution des agents pathogènes et des interventions pharmaceutiques et à les relier à des modèles d'intervention de santé publique au niveau de la population. Pour soutenir ce travail, nous intégrerons de nouveaux outils d'analyse et de visualisation des données et de la génétique des populations.
La mise en place de restrictions de mobilité, en combinaison avec la vaccination et des interventions non pharmaceutiques, pour répondre aux besoins des petites communautés pendant une pandémie
Co-chercheurs du projet: Amy Hurford (Université Memorial de Terre-Neuve), James Watmough (Université du Nouveau-Brunswick), Matthew Betti (Université Mount Allison) et Monica Cojocaru (Université de Guelph)
Pendant la pandémie, aucun critère clair pour la formation ou la dissolution de la bulle atlantique n'a été établi, et bien qu'il puisse y avoir eu d'autres communautés au Canada, en particulier des communautés éloignées, y compris les Premières Nations, et des communautés frontalières, où des zones de voyage sans quarantaine étaient justifiées , les conditions de formation de telles zones, y compris les niveaux de vaccination, et les meilleures approches pour la mise en œuvre du NPI dans les zones exemptes de quarantaine n'ont pas été résolues. Cette recherche répondra aux besoins du Canada atlantique et d'autres petites collectivités, y compris les Premières Nations.
Identifier la distribution des seuils humains en réponse aux politiques (non) pharmaceutiques pour les maladies infectieuses zoonotiques émergentes
Co-chercheurs du projet: Huaiping Zhu (Université York) et Pouria Ramazi (Université Brock)
Ce projet vise à analyser le rôle de l'adhésion humaine aux politiques d'atténuation (non) pharmaceutiques dans la propagation des maladies zoonotiques. Utilisation d'un modèle SIR (Susceptible Infected Removed) couplé au modèle à seuil linéaire. L'équipe du projet estimera la distribution des seuils des individus pour des politiques telles que la vaccination et la distanciation sociale. En incorporant cette distribution dans le SIR plus la dynamique du seuil linéaire, le projet vise à prévoir les futurs cas infectés pour une maladie zoonotique donnée. Cette recherche vise à mieux comprendre l'impact du comportement humain sur la propagation des maladies zoonotiques et à développer des stratégies efficaces pour atténuer leur impact.
Modélisation des INP pour évaluer l'efficacité des stratégies politiques passées
Co-chercheurs du projet: Jane Heffernan (Université York), Jacques Bélair (Université de Montréal), James Watmough (Université du Nouveau-Brunswick), Jude Kong (Université York), Iain Moyles (Université York), Matthew Betti (Université Mount Allison), Hanna Jankowski ( Université York)
L'évolution virale peut saper les avantages positifs des interventions de santé publique, thérapeutiques et vaccinales pendant une pandémie/épidémie. Dans ce projet, nous développerons des modèles d'évolution du virus dans l'hôte et étendrons notre analyse mathématique aux goulots d'étranglement de la transmission du virus, afin de déterminer les probabilités de transmission du virus mutant. Les travaux seront utilisés pour déterminer (1) les probabilités initiales de transmission zoonotique, avec des différences de fitness entre les espèces hôtes (c'est-à-dire les chauves-souris et les humains pour le COVID-19), et (2) le développement et la transmission de nouvelles variantes virales chez l'homme. Ce travail s'aligne sur les thèmes 2, 3, 4 de diverses manières. Plus précisément, nous quantifierons les probabilités d'évolution et de transmission du virus chez l'hôte et entre les hôtes, compte tenu des hétérogénéités de l'hôte dans les caractéristiques de l'infection et du système immunitaire, et des différentes caractéristiques des mutants de virus qui augmentent la « forme physique » du virus (c'est-à-dire la production de virus chez l'hôte : fuite, bourgeonnement du virus, infectiosité accrue).