Modélisation mathématique One Health pour l’identification des facteurs de résistance aux antibiotiques via la transmission humaine, animale et environnementale

Introduction

La résistance aux antibiotiques (RAM), défi sanitaire majeur du XXIe siècle, transcende les frontières entre l’humain, l’animal et l’environnement. L’approche One Health s’impose pour analyser l’interconnexion entre ces compartiments, amplifier la compréhension des flux de résistance, et optimiser les stratégies de prévention. L’intégration de modèles mathématiques sophistiqués offre des perspectives précieuses pour décortiquer les dynamiques complexes de transmission et mettre en lumière les leviers d’intervention.

Cadre conceptuel : Modèle épidémiologique intégré

Le modèle mathématique One Health développé dans l’article articule les compartiments humains, animaux et environnementaux à travers un système interconnecté de flux de transmission. Trois principaux réservoirs de bactéries, porteurs ou non de gènes de résistance, sont caractérisés :

• Population humaine
• Population animale
• Milieu environnemental (eaux usées, sols, surfaces agricoles)

Des flux bidirectionnels modélisent la circulation des bactéries résistantes entre ces compartiments, incluant l’impact des traitements antibiotiques, des effluents agricoles et urbains, ainsi que les contacts directs ou indirects entre humains et animaux.

Facteurs modélisés et paramètres clés

L’analyse mathématique tient compte de plusieurs paramètres agissant sur l’émergence, l’amplification et la dissémination de la résistance, notamment :

• Consommation d’antibiotiques : Taux d’utilisation chez l’humain et l’animal
• Transmission directe : Fréquence et intensité des contacts interspécifiques
• Épandage et déversements : Quantité de résidus et de bactéries rejetés dans l’environnement
• Taux de transfert des gènes de résistance : Mobilisation horizontale via plasmides ou phages
• Effets de la réduction/optimisation de l’utilisation d’antibiotiques

Ces paramètres sont intégrés dans des équations différentielles, simulant l’évolution temporelle des populations bactériennes sensibles ou résistantes.

Dynamiques de résilience et points d’inflexion

Le modèle révèle l’existence de « points d’inflexion », seuils critiques au-delà desquels la RAM explose de manière exponentielle. De plus, il identifie les contributions relatives de chaque compartiment à la RAM globale :

• Usage excessif d’antibiotiques en santé humaine : Principal moteur de la RAM dans le compartiment humain, mais impact secondaire sur l’environnement
• Usage vétérinaire : Influence directe sur la résistance animale et indirecte sur l’humain via la filière alimentaire
• Environnement : Agit comme un amplificateur silencieux, accumulant et redistribuant les gènes de résistance en l’absence de régulation stricte

Le modèle met en exergue que de simples réductions unilatérales de l’utilisation des antibiotiques n’entraînent qu’un effet limité si elles ne sont pas associées à une gestion concertée de tous les compartiments.

Simulations et trajectoires de transmission

Des simulations informatiques basées sur des données réelles illustrent la prépondérance des trajectoires environnementales, notamment dans le cas où l’épandage agricole de fumier ou des résidus hospitaliers s’accroît. L’approche identifie certaines pratiques, telles que la gestion insuffisante des effluents, comme des catalyseurs majeurs de la dissémination des bactéries résistantes.

Des scénarios alternatifs évaluent l’effet de stratégies combinées :

• Réduction simultanée de 30% de la consommation humaine et animale d’antibiotiques
• Renforcement du traitement des eaux usées et des déchets agricoles
• Amélioration du respect des chaînes de biosécurité

Ces mesures présentent un effet synergique, accélérant la décroissance des prélèvements environnementaux de gènes de résistance.

Implications pour la politique sanitaire

Les résultats du modèle suggèrent que le contrôle de la RAM requiert une stratégie multifactorielle coordonnée, dépassant la simple limitation de la prescription médicale. Les recommandations prioritaires incluent :

• Mise en œuvre de protocoles d’utilisation raisonnée des antibiotiques dans les secteurs humain et animal
• Modernisation des infrastructures de gestion des déchets et effluents
• Surveillance renforcée et proactive de la RAM dans tous les compartiments
• Sensibilisation et formation des acteurs de la santé, de l’agriculture et de l’environnement à leur rôle déterminant dans la propagation ou la réduction de la résistance

Conclusion

L’incorporation des dynamiques environnementales dans le modèle mathématique One Health offre un regard novateur sur la genèse et la diffusion des résistances aux antibiotiques. Les politiques publiques gagnent à s’appuyer sur des outils d’aide à la décision intégrant cette complexité pour déployer des interventions plus ciblées et efficaces. Cette modélisation fournit ainsi un fondement scientifique solide pour orienter la lutte contre la résistance bactérienne dans une optique transdisciplinaire et durable.

Source : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2590332226001193?dgcid=rss_sd_all