Décoder les mécanismes invisibles de la transmission virale chez les moustiques

Les virus transmis par les moustiques, souvent zoonotiques, constituent une part importante des maladies émergentes mondiales et menacent la santé humaine et animale. Pour mieux anticiper leur propagation, les modèles épidémiologiques sont essentiels, mais reposent parfois sur des hypothèses simplificatrices. Des scientifiques des UMRs IVPC (Lyon) et BIOEPAR (Nantes) ont collaboré à l’interface entre virologie et modélisation et ont montré qu’une hypothèse couramment utilisée - celle d’une distribution exponentielle de la période d’incubation extrinsèque (EIP) chez les moustiques - n’est pas toujours vérifiée.  L’EIP correspond au temps nécessaire pour qu’un virus passe dans la salive du moustique après l’avoir infecté et devienne ainsi transmissible. En combinant des données expérimentales et des outils de modélisation, l’équipe a identifié, pour les virus de la dengue, du Zika et du chikungunya, la distribution la plus représentative de l’EIP, selon différentes conditions expérimentales. Ce travail a permis de créer un cadre de modélisation générique décrivant la dynamique d’infection virale intra vecteur qui peut être facilement adapté à d’autres arbovirus, comme les virus du West Nile ou de la fièvre de la vallée du Rift. Intégré à des modèles de transmission vecteur–hôtes, cet outil pourra permettre d’améliorer leur précision et leurs capacités prédictives.

Résultats 

À l’aide d’une méthode ABC-SMC (Approximate Bayesian Computation – Sequential Monte Carlo), nous avons calibré un modèle mécaniste à compartiments de la dynamique d’infection virale intra-vecteur (DIV) sur des données expérimentales de compétence vectorielle concernant les virus de la dengue, du Zika et du chikungunya. Nous avons ainsi pu identifier les distributions de l’EIP les plus pertinentes pour ces trois virus. L’EIP de la dengue et du Zika est très rarement distribuée de manière exponentielle et une distribution beta semble mieux convenir, alors que la distribution exponentielle semble convenir dans la plupart des cas pour le virus du chikungunya. De plus les barrières intra-moustiques ne sont jamais franchies pour l’ensemble des individus avec une barrière pour le passage dans la salive (barrière de transmission) qui semble la moins franchie. 

Perspectives 

Ce travail nous a permis de construire un cadre de modélisation générique qui a été réutilisé pour d’autres arbovirus : le virus du West-Nile et le virus de la Fièvre de la Vallée du rift, deux virus zoonotiques d’intérêt en santé animale et humaine. L’ajout de compartiments à ce modèle pourra permettre d’étudier des mécanismes encore non élucidés de la DIV comme la sortie possible de l’état transmetteur jusqu’alors considérée comme négligeable. Enfin, l’intégration de ce modèle, calibré à partir de données expérimentales, à un modèle de transmission de ces arbovirus va nous permettre d’étudier et de caractériser l’impact des variations de distribution de l’EIP sur la dynamique épidémique chez les hôtes vertébrés.

Valorisation 

Ce travail a fait l’objet d’une publication dans le journal PLOS Computational Biology. 

Loisel L, Raquin V, Ratinier M, Ezanno P, Beaunée G (2025) Intra-vector infection dynamics challenge how to model the extrinsic incubation period for major arboviruses: dengue, Zika, and chikungunya. PLoS Comput Biol 21(8): e1013393. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1013393.

Collaborations internationales ou partenariales associées

Collaboration avec l’équipe BUNYA (UMR IVPC) et l’équipe Rapsodi de l’Inria dans le cadre du projet Midiivec (métaprogramme DIGIT-BIO INRAE)