Modélisation multi-agents du système "vecteur-hôte-pathogène" : Exemple des tiques

Résumé

Ce travail traite, à travers une modélisation informatique, le système biologique "vecteur-hôte-pathogène". Son objectif principal est de contribuer à la compréhension des effets des facteurs environnementaux sur la dynamique des populations de vecteurs et leurs interactions avec leurs hôtes, où le vecteur est illustré par la tique, et les hôtes, par des bovins ainsi que des rongeurs. Ce système complexe se caractérise par l'interaction de plusieurs éléments, où le vecteur, responsable de la transmission du pathogène à l'hôte, joue un rôle central. L'évolution des populations de vecteurs est souvent étudiée à l'aide de modèles d'équations dits "top-down", basés sur l'hypothèse d'homogénéité des individus. Cependant, ces modèles sont généralement défaillants à représenter le comportement individuel et les interactions spécifiques des vecteurs avec leur environnement. L'utilisation des modèles multi-agents dits "bottom-up" et couplés à des modèles d'équations est prometteuse pour mieux comprendre les dynamiques des vecteurs en combinant des aspects déterministes et la stochasticité. Néanmoins, les modèles actuels négligent souvent les interactions complexes à différentes échelles entre les entités du système "vecteur-hôte-pathogène". Ce travail, ainsi, présente un modèle multi-agents intégré à un modèle de cycle de vie, explorant l'impact des variations environnementales, notamment la température et les déplacements des hôtes, sur la dynamique des populations de tiques afin de mieux refléter la complexité de ces systèmes. En suivant le paradigme ODD (Overview, Design, Details), ce modèle décrit les principales entités, processus dynamiques et interactions entre vecteurs et hôtes. Cette approche pluridisciplinaire offre une vision holistique et générique des systèmes "vecteur-hôte-pathogène" en intégrant différents niveaux d'analyse et contribue à la compréhension de la régulation des populations de tiques. Grâce à une approche d'analyse de scénarios, deux types de scénarios ont été étudiés : d'une part, l'impact des déplacements et de la capacité de charge des hôtes sur la dynamique des populations de tiques ; d'autre part, les effets de la température, en intégrant ses variations et fluctuations. Les résultats révèlent que les déplacements des hôtes n'ont pas d'impact significatif, tandis que la température joue un rôle régulateur essentiel dans leur dynamique saisonnière. Le modèle peut être adapté à d'autres systèmes de transmission de maladies vectorielles, en intégrant plusieurs espèces de vecteurs et en ajoutant de la complexité au paysage. Cela permettrait de tester diverses stratégies de gestion visant les hôtes et/ou les vecteurs.

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