Comment une maladie infectieuse comme Ebola se propage-t-elle dans une population ? Philippe Beutels et Niel Hens développent des modèles mathématiques des maladies infectieuses pour aider les autorités à estimer précisément les risques et les mesures à prendre.
Comment une maladie infectieuse telle qu'Ebola se propage-t-elle dans une population ? Et comment la maîtriser le plus rapidement possible ? Philippe Beutels et Niel Hens élaborent des modèles mathématiques des maladies infectieuses et assistent ainsi les autorités compétentes dans leurs estimations précises.
« Je ne me contente pas d'évaluer si des interventions comme la vaccination ou la fermeture d'écoles sont pertinentes, mais j'analyse aussi leur coût et leur rendement exact », explique Philippe Beutels. Au Centre d'économie de la santé et de modélisation des maladies infectieuses de l'Université d'Anvers, qu'il a fondé, il étudie la propagation de maladies comme la grippe ou la rougeole, et identifie les mesures pour les contrôler ou les éradiquer.
Ces dernières années, le ministère de la Santé belge a consulté Beutels sur la vaccination systématique des enfants contre l'hépatite A, la varicelle, les pneumocoques, le rotavirus et la grippe. Pour chaque cas, son équipe a construit un modèle mathématique spécifique, collecté des données sérologiques en collaboration avec des médecins, et évalué les options vaccinales : enfants, soignants ou voyageurs ? Des recommandations ont émergé des résultats. « Pour l'hépatite A, vacciner toute une cohorte de naissance s'est révélé non rentable, contrairement à d'autres vaccins », précise-t-il.
La modélisation des épidémies repose sur des mathématiques avancées et de l'informatique. Pour perfectionner ses modèles, Beutels a collaboré avec des mathématiciens, rencontrant notamment Niel Hens, fraîchement doctorant en statistique. « L'un de mes thèmes était la modélisation précise du risque d'infection avec des données incomplètes », rapporte Hens.
Statistiques
Leur synergie a élargi leur champ de recherche. « Nous modélisons désormais non seulement les transmissions directes (air, salive, sang, contacts sexuels), mais aussi indirectes via moustiques ou animaux, en Belgique et ailleurs. Cette collaboration intensive est indispensable », souligne Beutels.
Comment une épidémie de rougeole est-elle possible dans un pays où la maladie a été éradiquée par la vaccination ?
Leur approche pousse les méthodes mathématiques et statistiques à leur maximum. « Pour Ebola, nous sélectionnons le modèle qui colle le mieux aux données observées, pour prévoir l'évolution et optimiser la containment, en attendant un vaccin. Une fois disponible, comment et où le déployer prioritairement ? », détaille Hens.
Les contacts sociaux drivrent la propagation. « Nous fréquentons souvent notre âge, mais les liens intergénérationnels (parents-enfants, grands-parents-petits-enfants) sont cruciaux. Il faut aussi distinguer les contacts : poignées de main versus temps partagé dans une pièce », ajoute-t-il.
Épidémies locales
Les modèles ont prédit avec justesse les épidémies récentes d'oreillons et de rougeole, malgré la vaccination des années 1980. « Des poches de susceptibilité persistent. Une importation peut déclencher une épidémie locale ; nos données locales identifient les zones à risque », explique Hens.
Leur complémentarité transcende les disciplines. « Nos backgrounds diffèrent, mais c'est enrichissant. Un problème épidémiologique devient statistique ; je le résous avec mes pairs, puis l'explique à Philippe pour une réutilisation rapide », confie Hens.
À terme, ils visent des modèles individualisés intégrant génétique humaine et pathogènes. « Nous explorons déjà les simulations agent-based. Bientôt, les données génétiques des nouveau-nés boosteront ces prédictions », anticipe Beutels.
Philippe Beutels est ingénieur commercial et docteur en sciences médicales. Professeur à l'Université d'Anvers, professeur invité à l'Université de New South Wales (Australie) et conseiller de l'OMS. Il dirige le Centre d'économie de la santé et de modélisation des maladies infectieuses, recherchant l'impact des interventions, les déterminants de la consommation de drogues et l'éthique de la priorisation des soins.
Niel Hens a étudié les mathématiques à l'Université de Hasselt et la KU Leuven. Depuis 2009, titulaire de la chaire de vaccinologie factuelle à l'Université d'Anvers et chargé de cours en biostatistique à Hasselt. Spécialiste des méthodes mathématiques et statistiques pour la dynamique des maladies infectieuses. Membre de la Young Academy depuis 2014.
