JIJÓN Sofìa (CNRS), CZUPPON Pete (Université de Münster), BLANQUART François (CNRS), DÉBARRE Florence (CNRS)
https://doi.org/10.1101/2023.01.09.23284284
La première infection par un pathogène émergent n’est souvent pas détectée, mais des données sur les premiers cas peuvent être utilisées pour la dater, et ainsi contribuer à tracer l’origine de la maladie et comprendre la dynamique initiale de l’épidémie. Dans le contexte de l’épidémie de Covid-19, de précédentes études ont estimé la date d’émergence à l’aide de données génomiques, appliquées à l’émergence de SARS-CoV-2 à Wuhan, ou du variant Alpha en Angleterre. Une autre tentative de datation n’a utilisé que les données de cas, et estimé une date d’émergence via un modèle stochastique non markovien, et en considérant uniquement la première détection d’un cas.
Dans ce travail, les auteurs étendent cette précédente approche stochastique pour utiliser toutes les données initiales de cas. Leur modèle fournit des estimations du délai entre la première infection et le énième cas détecté. Dans un premier temps, les chercheurs ont validé leur modèle avec des données sur le variant Alpha au Royaume-Uni. Leurs résultats indiquent que la première infection humaine avec Alpha aurait eu lieu vers le 20 août 2020 (médiane, avec 95% des résultats entre le 20 juillet et le 4 septembre 2020). Dans un second temps, ils les chercheurs ont utilisé les données de cas par date de début de symptômes à Wuhan de décembre 2019 à mi-janvier 2020. Ils datent la première infection humaine “réussie” vers le 26 novembre 2019 (médiane, avec 95% des résultats entre le 31 octobre et le 7 décembre 2019).
Ces résultats confirment des estimations obtenues précédemment à l’aide de données génomiques. Le modèle, basé sur une approche de dynamique de populations, est générique et flexible. Il pourra être utilisé pour dater l’émergence d’autres épidémies, à partir du moment où les paramètres épidémiologiques clés (tels que les taux de transmission et de détection) sont connus.