SRAS-CoV-2 : les données des téléphones portables et du génome permettent un suivi ciblé des voies d'infection
Des scientifiques de la start-up nanozoo GmbH d'Iéna et de la clinique universitaire d'Iéna présentent leur évaluation
Pour suivre de manière plus ciblée la propagation d'agents pathogènes tels que le SRAS-CoV-2, il est possible de combiner des données de téléphonie mobile anonymes et d'autres métadonnées (comme les codes postaux) avec des données génomiques. Une évaluation systématique de tels pools de données combinés vient d'être présentée par des scientifiques de la start-up nanozoo GmbH d'Iéna et de la clinique universitaire d'Iéna (UKJ) - tous deux partenaires du campus de recherche InfectoGnostics d'Iéna. L'équipe a publié les résultats de l'étude sous le titre "Leveraging mobility data to analyze persistent SARS-CoV-2 mutations and inform targeted genomic surveillance" dans le journal à accès libre eLife.
Séquençage du génome nanopore par des collaborateurs de l'Institut de médecine infectieuse et d'hygiène hospitalière de la Clinique universitaire de Jena.
Michael Szabó/UKJ
La pandémie de SRAS-CoV-2 a montré l'importance d'un suivi précoce des épidémies et des voies d'infection. Une surveillance efficace de l'évolution de l'infection nécessite toutefois une évaluation précise et peu coûteuse en ressources des données qui conduisent effectivement à des prédictions viables. Riccardo Spott, doctorant à l'UKJ, a pu montrer, en collaboration avec d'autres chercheurs d'InfectoGnostics de l'UKJ et de nanozoo, que les données de service des téléphones portables, combinées à des métadonnées à haute résolution (comme les codes postaux et les données génomiques), peuvent effectivement améliorer l'observation de l'évolution des infections dans le Land de Thuringe. En cas d'épidémie, une telle évaluation des données permettrait à l'avenir de mieux cibler les tests et la quarantaine.
Lors de leur évaluation, les chercheurs ont tenu à ce que les données soient traitées de manière anonyme, comme l'explique le Dr Christian Brandt, chercheur à l'UKJ et cofondateur de nanozoo : "Nous avons reçu les données de téléphonie mobile sous forme de pools de données agrégées, les avons combinées avec des données de séquences et analysées en fonction des modèles de propagation remarquables. C'est comme si on regardait une route de fourmis d'en haut : Vous voyez l'ensemble des mouvements, mais vous ne pouvez pas choisir une fourmi en particulier".
Dans le cadre de l'étude, plus de 6 500 génomes alpha du SRAS-CoV-2 (B.1.1.7) ont été séquencés en Thuringe sur une période de neuf mois. Les données ont été complétées par des données d'isolement des patients et leurs codes postaux. De plus, plus de 136.000 génomes alpha allemands accessibles au public ainsi que des données de service de téléphonie mobile pour la Thuringe ont été inclus dans l'analyse. L'équipe a ainsi identifié neuf variantes de mutation pertinentes du virus en Thuringe, qui ont été classées en sept groupes de parenté distincts (clusters phylogénétiques) avec différents modèles de propagation en Thuringe.
Utilisation des données des téléphones portables pour un meilleur échantillonnage
Grâce à cette association de données génomiques et de téléphonie mobile, les scientifiques ont pu retracer avec précision la propagation de la lignée alpha du virus Corona en Thuringe. Le risque de distorsion des données épidémiologiques a également été démontré à l'aide d'une mutation particulière - un facteur qui peut être utilisé pour optimiser les évaluations futures. En outre, cette approche permet également un test plus ciblé : en utilisant des données supplémentaires d'une sous-lignée Omikron (BQ.1.1), les partenaires d'InfectoGnostics ont pu montrer que de telles analyses peuvent également être utilisées pour contrôler activement l'échantillonnage pendant les épidémies régionales d'une maladie infectieuse. Un Land comme la Thuringe pourrait ainsi surveiller plus efficacement les futures épidémies.
Le professeur Mathias Pletz, directeur de l'Institut de médecine infectieuse et d'hygiène hospitalière de la clinique universitaire de Jena et membre du comité directeur élargi d'InfectoGnostics, explique : "La propagation des virus suit souvent les voies de la mobilité humaine. Grâce aux données anonymisées de la téléphonie mobile et aux techniques moléculaires avancées, nous parvenons à cartographier et à prévoir ces voies". Selon Pletz, cela contribue largement à prédire plus précisément la propagation spatiale d'un agent pathogène - qui peut varier fortement d'une région à l'autre - et à mieux cibler les mesures de dépistage et de contrôle des infections.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Allemand peut être trouvé ici.
Publication originale
Riccardo Spott, Mathias W Pletz, Carolin Fleischmann-Struzek, Aurelia Kimmig, Christiane Hadlich, Matthias Hauert, Mara Lohde, Mateusz Jundzill, Mike Marquet, Petra Dickmann, Ruben Schüchner, Martin Hölzer, Denise Kühnert, Christian Brandt; "Leveraging mobility data to analyze persistent SARS-CoV-2 mutations and inform targeted genomic surveillance"; eLife, Volume 13, 2025-1-15
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