Maths-ArboV
Modélisation mathématique et outils de gestion des arboviroses émergentes.
National Institute of Allergy and Infectious Diseases (@niaid) Unsplash
Axes Vivant & Société
Mathématiques
∩ Écologie & Épidémiologie
Aperçu
Mieux comprendre, prédire et contrôler l’émergence de foyers épidémiques liés au moustique Aedes albopictus.
Mots clefs
Invasive species, vector-borne diseases, reaction-diffusion equations, stochastic processes, population dynamics, epidemic models, statistical inference, optimal control.
Coordination
- Luis Almeida (CNRS, Laboratoire Jacques-Louis Lions, Sorbonne Université)
- Benjamin Roche (IRD, UMR MIVEGEC)
- Raphaël Forien (INRAE, Unité Biostatistique et Processus Spatiaux)
Financement
- 599 714 € sur 60 mois (Projet scientifique lauréat de l’appel à projets 2024)
Résumé
Le projet Maths-ArboV réunit des mathématiciennes et mathématiciens, épidémiologistes et écologues pour anticiper l’invasion du moustique Aedes albopictus en France et ses conséquences sur l’émergence de foyers
d’arboviroses comme la dengue.
Le projet combine modélisation multi-échelle de la population de moustiques, prise en compte des hétérogénéités environnementales et climatiques, et couplage avec les dynamiques de transmission aux populations humaines. L’objectif est de mieux comprendre, prédire et contrôler l’émergence de foyers épidémiques. Ses retombées : évaluation du risque local et de l’intensité des infections, optimisation des stratégies de contrôle vectoriel et aide à la décision pour la santé publique.
- Modéliser la dynamique spatiale de populations de moustiques à différentes échelles
géographiques. - Coupler écologie vectorielle et transmission des arboviroses à l’humain.
- Évaluer le risque et l’intensité des foyers épidémiques locaux.
- Développer des stratégies optimales de contrôle des populations de moustiques.
- Dynamique multi-échelle des populations de moustiques.
- Modélisation stochastique des foyers d’arboviroses.
- Couplage écologie-transmission pour prédire la propagation des maladies.
- Évaluation de l’efficacité des stratégies de contrôle vectoriel.
- Modèles individu-centrés et équations de réaction-diffusion 2D-1D.
- Processus de branchement pour modéliser la dynamique épidémique stochastique.
- Inférence et prédiction à partir de données de terrain.
- Outils numériques avancés pour couplage des modèles et calibration.
- Prévention et contrôle efficace de l’invasion du moustique et des arboviroses.
- Cartographie des zones à risque et planification de la surveillance sanitaire.
- Optimisation des ressources pour la santé publique.
- Avancées en modélisation mathématique appliquée à l’écologie et à l’épidémiologie.
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