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Des chercheurs de Stanford, au Brésil, développent des modèles pour prédire le risque de schistosomiase dans le contexte du changement climatique (31 notícias)

Publicado em 05 de agosto de 2024

Au Brésil, les changements climatiques et autres changements environnementaux causés par l’homme menacent les efforts déployés depuis des décennies pour lutter contre une maladie parasitaire répandue et invalidante. Aujourd’hui, un partenariat entre des chercheurs de Stanford et du Brésil contribue à prédire de manière proactive ces impacts.

La schistosomiase, transmise par des escargots d'eau douce, touche plus de 200 millions de personnes dans de nombreuses régions tropicales du monde. Elle peut provoquer des maux d'estomac et des conséquences irréversibles telles qu'une hypertrophie du foie et un cancer. Les responsables de la santé publique craignent que la déforestation, l'étalement urbain rapide et les changements dans les régimes de précipitations (comme les inondations dévastatrices du mois de mai au Brésil) ne modifient considérablement les lieux où les escargots, et donc le parasite, peuvent prospérer.

« Avec le changement climatique, des pluies plus fréquentes et plus intenses auront un impact sur de nombreuses maladies, notamment la schistosomiase », a déclaré Roseli Tuan, chercheuse principale au Secrétariat à la santé de São Paulo, où elle mène des recherches et des activités de surveillance sur la schistosomiase dans l'État de São Paulo, au Brésil, depuis plus de 30 ans. « Comprendre ces changements est un domaine scientifique nécessaire pour contrôler la maladie à l'avenir. »

Tuan et ses collègues brésiliens ont travaillé en partenariat avec des chercheurs en écologie des maladies de Stanford pour développer des modèles capables de prédire comment le risque de maladie évoluera en réponse aux changements environnementaux. Leurs conclusions ont été récemment publiées dans Nature Communications et PLOS Santé publique mondiale.

Pour la première fois, nous avons pu combiner des outils tels que les relevés de surveillance à long terme des escargots avec des images satellites qui suivent l'expansion agricole, la croissance des zones urbaines et le climat à une résolution fine sur des pays entiers. Grâce à ces outils, nous pouvons cartographier l'évolution de l'habitat des escargots vecteurs de la schistosomiase au Brésil avec une précision sans précédent qui nous aide à comprendre où la schistosomiase pourrait apparaître ensuite.

Erin Mordecai, professeure agrégée de biologie à l'École des sciences humaines et de la santé et membre du corps professoral en santé mondiale au Stanford Center for Innovation in Global Health

Mordecai a co-supervisé le travail avec Giulio DeLeo, qui est également membre du corps professoral en santé mondiale et professeur d'océans et de sciences du système terrestre à la Stanford Doerr School of Sustainability.

Cette collaboration a aidé les épidémiologistes et les chercheurs à mettre à jour leurs paradigmes sur la schistosomiase au Brésil et à prioriser les interventions de santé publique en tenant compte des changements environnementaux, a déclaré Tuan, qui a étudié la génétique et l'évolution de l'escargot vecteur de la schistosomiase pendant quatre décennies.

Alors que le Brésil a la possibilité d’éliminer la schistosomiase dans certaines régions du pays grâce à l’amélioration des conditions d’assainissement et de vie, le changement climatique et les disparités économiques menacent les progrès dans d’autres domaines, a-t-elle déclaré.

« Ces analyses ont clairement identifié, pour la première fois, les implantations sauvages en croissance rapide, tant dans les zones rurales qu'à la périphérie des centres urbains, comme étant l'habitat le plus probable des escargots ainsi que les points chauds potentiels de transmission de la schistosomiase », a déclaré De Leo, qui est également le chercheur principal de l'équipe internationale soutenue par la bourse du Belmont Collaborative Forum. « Elles ouvrent de nouvelles perspectives en matière de surveillance des maladies et d'interventions susceptibles de réduire le risque de transmission de la schistosomiase. »

Exploiter l’apprentissage automatique pour prédire les risques futurs de maladies

En 2021, une subvention du Belmont Forum/São Paulo Research Foundation et une subvention Stanford Global Health Seed ont permis à des experts en écologie des maladies de Stanford et du Brésil de créer en collaboration des outils pour prédire les effets des changements environnementaux sur les escargots vecteurs de maladies.

Au cœur de cet effort se trouve un outil appelé modélisation de la répartition des espèces. Il combine l'apprentissage automatique et les données de télédétection (telles que l'imagerie satellite et les modèles climatiques à grande échelle) pour identifier tous les endroits où une espèce pourrait vivre, en fonction des endroits où elle a été trouvée ou non dans le passé. Les modèles peuvent ensuite prédire comment les changements de température, de précipitations et d'urbanisation affecteront la répartition des espèces à l'avenir.

Et pourtant, quand Aly Singleton, doctorante au programme interdisciplinaire Emmett de Stanford en environnement et ressources, a entrepris de construire un tel modèle pour les escargots, elle a trouvé peu d'informations pour l'aider à décider quelle méthodologie serait la meilleure.

« Bien que les modèles de répartition des espèces deviennent des outils de plus en plus populaires, de nombreuses questions restent ouvertes sur la meilleure façon de les construire », a déclaré Singleton. « Je voulais créer une ressource qui pourrait éclairer les efforts de notre équipe et être également utile aux chercheurs qui utilisent ces méthodes dans le monde entier. »

L'étude de Singleton a comparé des modèles utilisant différentes méthodes d'apprentissage automatique pour voir lequel pouvait prédire avec le plus de précision la manière dont les espèces d'escargots réagissaient aux changements de leur environnement. Elle a utilisé de vastes ensembles de données contenant plus de 11 000 enregistrements de localisation d'escargots recueillis par des scientifiques brésiliens entre 1992 et 2019. Singleton a examiné la précision avec laquelle les modèles prédisaient où les escargots pourraient se trouver en fonction de divers changements de climat, d'hydrologie, d'utilisation des terres et de type de sol. Elle a consulté des experts locaux, comme Roseli Tuan, Antonio Miguel Vieira Monteiro de l'Institut national brésilien de recherche spatiale à Sau Paulo, au Brésil, et Roberta Lima Caldeira de Fiocruz Minas à Minas Gerais, au Brésil, qui ont utilisé leur expérience de première main pour juger de la précision des cartes résultantes.

Singleton a déclaré que de nombreux modèles fonctionnaient de manière similaire en termes d'exactitude et de précision, mais qu'ils produisaient des cartes très différentes de la répartition des escargots. « Il était absolument essentiel de disposer des connaissances spécialisées de personnes qui connaissent bien la région et qui travaillent dans ce domaine depuis de nombreuses années pour pouvoir indiquer quel modèle leur semble le meilleur et pourquoi », a-t-elle déclaré.

Certains modèles ont fourni des estimations beaucoup plus larges des zones favorables aux escargots, tandis que d’autres étaient beaucoup plus stricts et précis dans leurs prédictions de l’endroit où l’escargot pourrait se trouver. Les deux types de modèles pourraient être utiles dans différentes circonstances, a déclaré Singleton. Par exemple, dans une région où les ressources pour lutter contre la schistosomiase sont plus limitées, le modèle le plus strict pourrait aider à identifier les zones à prioriser, celles où l’escargot est presque sûr de se trouver. D’un autre côté, si un pays souhaite éliminer la schistosomiase, les responsables peuvent choisir d’utiliser le modèle plus large qui prédit tous les habitats possibles des escargots.

Suivre « une cible mouvante »

L’étape suivante consistait à appliquer les conclusions de Singleton sur la cartographie efficace de la répartition des espèces pour mieux comprendre comment le changement climatique et l’utilisation des terres impactaient la répartition des escargots au Brésil.

Caroline Glidden, collègue de Singleton et scientifique principale au laboratoire Mordecai, a dirigé cette recherche alors qu'elle était également membre du Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (Stanford HAI). Elle a découvert que les changements induits par le climat, en particulier dans les régimes de précipitations, ont entraîné de vastes changements dans l'aire de répartition des escargots au cours des 30 dernières années. L'urbanisation, quant à elle, a entraîné des changements plus localisés, comme l'émergence de nouvelles zones d'habitat adaptées aux escargots dans des zones qui ont connu une croissance démographique importante.

Avec l'évolution des régimes de précipitations et les changements rapides d'utilisation des terres au Brésil, de nouvelles zones devraient devenir favorables aux escargots, qui prospèrent dans les sources d'eau douce à faible débit, a déclaré Glidden. Il s'agit notamment des fossés et des canaux de drainage, tels que ceux associés à l'irrigation dans les petites exploitations agricoles.

« La tendance générale est que les changements environnementaux ne se contentent pas d’étendre l’habitat des escargots, ils en déplacent complètement la localisation, faisant de la schistosomiase une cible mouvante pour les interventions et le contrôle de santé publique », a déclaré Glidden. « Sans ces analyses, il serait très difficile d’essayer d’éliminer la schistosomiase au Brésil. »

Tuan a déclaré que la recherche aidera les responsables de la santé publique à identifier les zones prioritaires pour l'élimination de la schistosomiase.

Impact mondial

Singleton espère que ses efforts pour identifier des méthodes efficaces de modélisation de la distribution des espèces aideront les chercheurs au-delà du Brésil à prédire les risques de maladies transmises par des vecteurs et par l’environnement.

« Ces outils vont devenir de plus en plus utiles à mesure que nous cherchons à comprendre comment les populations d'espèces pourraient évoluer en fonction des changements climatiques et de l'utilisation des terres », a-t-elle déclaré. « J'espère que cet article pourra aider les scientifiques novices en la matière et constituer la ressource que je recherchais au début de ce projet. »