Une IA modélise le comportement humain pour mieux appréhender la transmission du SRAS-CoV-2 grâce à une recherche japonaise. Si ce modèle est validé par d’autres équipes, cela pourrait constituer une arme prédictive bien utile pour limiter l’impact de l’apparition d’un nouveau variant ou lors d’une nouvelle pandémie .
Beaucoup de mystères entourent encore l’évolution du virus SRAS-CoV-2. Des chercheurs nippons ont étudié l’évolution du virus à travers des modèles mathématiques avec l’appui d’une intelligence artificielle.
Comme on le sait, de nombreux facteurs peuvent influencer l’évolution d’un virus et contrôler sa transmission. Ainsi les mesures de confinement ont permis de réduire la transmission dans une certaine mesure. Comme pour bon nombre d’autres maladies virales, plus la charge est élevée chez une personne, plus le risque qu’elle transmette la maladie à une autre personne est élevé.
Ainsi les chercheurs japonais montrent que les variants du SARS-CoV-2 sélectionnés au fur et à mesure de l’évolution du virus du pré-Alpha au variant Delta présentent des dynamiques de charge virale avec un pic plus précoce et plus élevé, mais une durée d’infection plus courte. La sélection en faveur d’une transmissibilité accrue façonne les dynamiques de la charge virale. Les mesures de confinement peuvent également influer sur ces transitions évolutives. De plus, nous montrons qu’une période d’incubation réduite et une proportion accrue d’infections asymptomatiques sont également sélectionnées positivement à mesure que le SARS-CoV-2 mute, ce qui constitue une adaptation au comportement humain, comme nous l’avons constaté avec le variant Omicron.
Si ce modèle est validé par d’autres équipes, cela pourrait constituer une arme prédictive bien utile pour limiter l’impact de l’apparition d’un nouveau variant ou lors d’une nouvelle pandémie due à un autre virus en favorisant la mise au point de traitements adaptatifs, des stratégies de dépistage efficaces et des stratégies d’isolement.
