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Modélisation : une approche complémentaire des études expérimentales et de terrain
On utilise la modélisation de plus en plus souvent pour représenter et analyser des systèmes biologiques complexes avec leurs interactions. Selon George E.P. Box "fondamentalement tous les modèles sont incorrects, bien que quelques-uns soient utiles" ce qui reflète le principal objectif des études de modélisation : représenter des systèmes complexes par une simplification qui permet leur analyse, qui capte notre intérêt et qui intègre les principaux processus. La modélisation est, de cette manière, une importante approche complémentaire des études observationnelles et expérimentales, à partir de laquelle on peut envisager de nouvelles questions et hypothèses.
Les études épidémiologiques de facteurs de risque du syndrome d'amaigrissement du porcelet post-sevrage (MAP) ont démontré clairement que la dynamique de l'infection par le PCV2 sur des porcs en croissance est un événement clef : plus l'infection est précoce, plus le risque est important. On a identifié certaines pratiques de conduite pendant les premières étapes de vie du porcelet comme facteurs de risques pour la MAP qui peuvent favoriser la transmission de pathogènes entre les porcs. Etant donné la transmission verticale possible du PCV2 et l'importance de l'immunité passive, on a pensé que les adoptions pourraient potentialiser la transmission du PCV2 de portées infectées à des sensibles. Cependant, la relation entre les facteurs de risque identifiés pour la MAP et les changements dans le cours de l'infection du PCV2 n'est pas encore complètement claire. En reproduisant le système complexe de dynamique de populations soumis à un processus infectieux, les études de modélisation peuvent fournir une information utile sur ces interactions.
Figure 1 : Représentation du modèle de dynamique de population chez les porcs
Développement du modèle
Le modèle de dynamique de population a été construit en considérant chaque animal de façon individuelle (figure 1). De ce fait, le niveau de représentation permet de considérer la forte relation entre l'état d'infection par le PCV2 des truies gestantes et de leur descendance avec le mouvement postérieur de chaque animal. De plus, on a opté pour un modèle stochastique pour tenir compte de la variabilité biologique de plusieurs paramètres (nombre de porcs nés par portée, probabilité d'avortement ou de mortalité…). D'autre part, le modèle épidémiologique a été conçu selon les dernières connaissances quant à la dynamique d'infection du PCV2 intra-hôte (figure 2). Le noyau principal était un modèle SEIR (Sensible – Exposé – Infectieux – (ayant) Récupéré). Toutefois, le modèle devait aussi tenir compte des états spécifiques d'infection pour représenter la transmission verticale et pseudo-verticale ainsi que l'impact des anticorps maternels. Pour représenter le cours de l'infection par le PCV2 d'une manière réaliste, on a mené à bien des expériences pour caractériser le processus de transmission. Ces expériences (photo 1), basées sur des contacts entre des animaux infectés et sensibles, avec un suivi séquentiel des porcelets infectés et sentinelles, ont permis d'estimer le paramètre de transmission entre animaux individuels selon les différents types de contacts. D'autre part, on a observé que la transmission varie avec le temps avec un pic autour de 15 jours après infection suivi d’une diminution jusqu'au 49ème jour après infection. En utilisant un protocole similaire, on a aussi mis en évidence une diminution significative du rapport de transmission dans une population vaccinée. Le modèle final a été obtenu en combinant le modèle de la population et le modèle épidémiologique.
Figure 2 : modèle épidémiologique pour l'infection par le PCV2. Variables d'état : S : sensible ; Sm : Porcelets sensibles à la naissance avec immunité passive ; E : latence pour porcs infectés sans immunité passive ; P : porcelets infectés par contact avec un individu infectieux alors qu'il a une immunité passive ; I : porcs infectieux ; En : porcelets infectés In : porcelets infectés pseudo-verticalement par de la semence infectée (latence) ; In : porcelets infectieux (infectés pseudo-verticalement) sans immunité passive ; Im : porcelets infectieux (infectés pseudo-verticalement) avec immunité passive ; R : porcs ayant récupéré, cette classification représente des porcs qui ne sont pas déjà infectieux
Photo 1. Expérience de transmission pour évaluer les paramètres de transmission du modèle du PCV2.
Leçons apprises à partir du modèle
L'âge de l'infection, le principal facteur de risque pour la manifestation de la MAP a été la variable étudiée en fonction de 12 combinaisons de stratégies de conduite basées sur les adoptions et sur le logement des porcelets pendant le post-sevrage. On a observé que la diminution du mélange de porcelets en lactation et en PS retardait le processus infectieux, en réduisant le nombre d'infections précoces. Le regroupement de porcelets par portée dans de petites unités après le sevrage a diminué aussi significativement la probabilité d'une infection précoce. Ces résultats ont montré l'interaction possible entre les facteurs de risques identifiés.
On a enregistré les séroprévalences spécifiques pour chaque âge dans les deux stratégies de conduite les plus extrêmes, c'est-à-dire, la plus libérale (mélange aléatoire de porcelets tant en maternité qu'en PS avec de grandes cases en PS) et la plus restrictive (sans adoptions et avec des porcelets regroupés par portée dans de petites cases en PS). Ces résultats sont comparés avec les données réelles de séroprévalence obtenues dans une étude de terrain (figure 3). Les séroprévalences moyennes prédites par les simulations avec la stratégie libérale ressemblaient beaucoup à celles trouvées dans les élevages avec des cas cliniques de MAP, tandis que le schéma de séroprévalences avec la stratégie restrictive ressemblait à celui observé dans les élevages infectés sub-cliniquement (figure 3).
Figure 3 : Comparaison des résultats (séroprévalence du PCV2) du modèle de simulation avec les données de terrain.
En évaluant les stratégies de vaccination, les résultats de la simulation ont indiqué que les vaccins pour les porcelets réduisaient énormément le nombre d'infections. Ceci implique un puissant effet protecteur de la vaccination qui entraîne une diminution drastique du nombre d'infections par le PCV2 en PS et en engraissement. Par conséquent, en indiquant une réduction considérable des infections précoces par le PCV2, ces résultats pourraient expliquer la grande efficacité documentée des vaccins contre le PCV2 sur la frome clinique de la MAP en contrôlant la cause principale d'une manière si efficace.
Par cet exemple du PCV2, la modélisation se présente comme un puissant outil pour comprendre une maladie complexe due à une dynamique d'infection spécifique du pathogène impliqué. Quand on les construit correctement, avec une estimation soigneuse des paramètres, les études de modélisation sont extrêmement utiles pour comprendre les mécanismes biologiques, estimer les scénarios et suggérer de nouvelles recherches.
