Violette Silve a rejoint notre équipe de janvier à juillet 2020 dans le cadre de son stage de Master 2. Son stage s'inscrivait dans le cadre des recherches sur la dynamique de transmission des virus associés aux oiseaux marins (avec les UMR PIMIT et ENTROPIE) et du projet INTERREG TROI « Traquer les Risques Sanitaires dans l’Océan Indien avec une approche One Health». L’objectif de son stage était de développer un modèle des déplacements des oiseaux marins entre les îles du sud-ouest de l’océan Indien afin d’évaluer les risques de diffusion des virus aviaires dans cette région.

Les migrations animales permettent la transmission de maladies entre des habitats géographiquement éloignés. Les oiseaux aquatiques sauvages, parmi lesquels on trouve des espèces hautement migratoires, constituent le principal réservoir de tous les virus de la grippe A. Une étude précédente, menée aux Seychelles sur quatre espèces d'oiseaux marins (sternes fuligineuses Onychoprion fuscatus, sternes bridées Onychoprion anaethetus, noddis bruns Anous stolidus et noddis à bec grêle Anous tenuirostris), a révélé des taux d'exposition à la grippe A très différents. Nous avons émis l'hypothèse que ce taux, mesuré par la séroprévalence, pourrait être entièrement dû aux différents comportements migratoires de ces quatre espèces d'oiseaux marins. Afin de tester cette hypothèse, un modèle théorique basé sur des équations différentielles ordinaires a été développé, modélisant les migrations entre des îles théoriques et la propagation du virus par un modèle en compartiments SIR.

Avec très peu d'informations, le modèle a réussi à expliquer la séroprévalence pour deux des quatre espèces étudiées. L'écart entre ce qui a été obtenu avec la modélisation et ce qui était attendu pour les deux espèces restantes peut s'expliquer par un manque de connaissances plus approfondies sur le comportement social et migratoire de ces espèces.

Pour aller plus loin, des analyses de sensibilité doivent être réalisées afin d’identifier les paramètres clefs du modèle sur lesquels les efforts d’estimation doivent se concentrer. Plusieurs perspectives d’amélioration du modèle sont proposées, comme une structuration par âge ou la prise en compte de la perte d’immunité. À terme, un modèle réaliste pourrait être envisagé afin d'aider à identifier les zones potentielles de transmission du virus pour cibler la surveillance épidémiologique.