Des chercheurs de l’Inserm, de la Sorbonne, de l’institut Pierre Louis et de l’institut CSIC-IFISC ont développé un modèle mathématique capable d’identifier ces zones à partir des données GPS des voyageurs dans les aéroports.
Depuis la crise du Covid-19, la crainte de la propagation d’un virus dans les lieux à forte densité de population demeure présente. Il s’agit notamment des zones à fort passage comme les aéroports et les gares où la distanciation sociale ne peut réellement s’appliquer. Pour diminuer le risque, les scientifiques s’accordent sur la nécessité de mieux comprendre les dynamiques de transmissions infectieuses dans ces espaces publics. À cet égard, des chercheurs français et espagnols ont étudié les mécaniques des virus H1N1 et Covid-19 à l’aéroport Heathrow à Londres. À partir de cette étude, ils ont développé un modèle mathématique permettant d’identifier les zones à risques et les mesures sanitaires à prendre.
Un modèle mathématique
Ces recherches ont été menées par des scientifiques de l’Institut national de la santé et de la recherche médicale (Inserm), de Sorbonne Université, de l’Institut Pierre Louis d’épidémiologie et de santé publique ainsi que de l’Institut espagnol CSIC-IFISC. Publiée dans la revue Nature Communications, l’étude a pour but de localiser les zones où le risque de transmission est le plus élevé afin d’y établir des stratégies d’immunisation spatiale adaptées.
Des données GPS
Pour y parvenir, les chercheurs ont pris pour exemple la circulation de la grippe H1N1 et du Covid-19 à l’aéroport de Heathrow à Londres. À partir de leur modèle mathématique, les scientifiques ont analysé les déplacements de plus de 200 000 individus. Il s’agit de données anonymisées provenant de la géolocalisation de téléphones portables, entre février et août 2017.
Identifier les zones de contact prolongé
Ainsi ont-ils pu déterminer les trajets des voyageurs avec une résolution spatiale de 10 mètres. Ils ont également pu reconstituer les réseaux de contacts entre ces différentes personnes pour en déterminer les zones où les contacts étaient les plus intenses. Et donc, où le risque de contamination s’avérait le plus élevé.
Les bars et restaurants, lieux à risque
Parmi les zones les plus à risque, les résultats dévoilent qu’il s’agit des bars et restaurants qui correspondent à 2 % de la surface de Heathrow. « Le danger de ces zones de contagion résulte de l’équilibre entre le nombre de personnes qui y passent et la durée de leur séjour. Ces lieux ne sont pas toujours les plus fréquentés au sein de l’aéroport mais ils impliquent des contacts plus soutenus sur des durées plus longues entre les individus, permettant de transmettre les maladies », souligne Mattia Mazzoli, chercheur à l’Inserm et premier auteur de l’étude.
Une immunisation spatiale
Une fois les lieux identifiés, la méthode permet d’établir une stratégie d’immunisation spatiale. Pour cela, l’étude recommande des mesures telles que la filtration de l’air ou l’utilisation de lampe à rayons ultraviolets Far-UVC. « Dans les lieux que nous avons identifiés avec notre modèle, développer des approches dédiées telles que le filtrage de l’air, la désinfection systématique des surfaces ou l’utilisation de lampes Far-UVC peut réduire de manière significative le risque de propagation des agents pathogènes, au-delà des premiers cas arrivant dans un aéroport ou une gare sans avoir été détectés », poursuit Mattia Mazzoli.
De forts taux de réduction des risques
De fait, les modélisations ont également permis de déterminer l’efficacité de ces méthodes. Les chercheurs ont ainsi pu observer une réduction de 50 % du risque de propagation du H1N1 suite à un premier cas importé dans l’aéroport et de 40 % pour le Covid-19.
Un modèle généralisable
Bien sûr, ce modèle ne se réduit pas à la grippe H1N1 ou au Covid-19. Il pourrait tout à fait servir en cas d’apparition d’un nouvel agent pathogène. En outre, la méthode peut s’appliquer à d’autres modes de transport tels que les trains, les métros, les gares routières. Et plus généralement à tous les établissements recevant du public comme les centres commerciaux ou les centres de congrès.
Ségolène Kahn
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