La prévalence des nymphes infectées par Borrelia burgdorferi a augmenté de manière non uniforme dans l'État de New York entre 2009 et 2019. Cinq sites de collecte représentatifs de différents comtés (chacun représenté par une couleur et une forme uniques) illustrent les schémas temporels disparates de NIP entre les sites. Le NIP a augmenté dans ces sites au cours de la décennie au cours de laquelle les collectes ont été effectuées, mais à des taux différents en fonction de la pente de la ligne de meilleur ajustement. Les sites avec un NIP initialement faible ont augmenté aux taux les plus rapides (NYS centre-sud et ouest). En revanche, le NIP a généralement augmenté à des taux modérés dans les régions où les populations d'agents pathogènes étaient établies. Ces sites représentatifs ont été échantillonnés presque chaque année de la période d'étude et capturent ainsi avec plus de précision la dynamique des populations d'agents pathogènes sur chaque site. Les points représentent le taux d'infection médian annuel observé pour chaque site. Source :Journal of Applied Ecology (2022). DOI :10.1111/1365-2664.14274
La prédiction des points chauds de la maladie de Lyme peut aider les responsables de la santé publique à orienter les ressources et à envoyer des messages proactifs au public. Mais l'écologie de la maladie est complexe, impliquant divers animaux hôtes, les tiques à pattes noires qui servent de vecteur de la maladie, l'agent pathogène lui-même, la bactérie Borrelia burgdorferi et l'environnement dans lequel ils vivent tous.
L'étude, publiée dans le Journal of Applied Ecology , démêle la relation entre deux de ces acteurs de l'écologie de la maladie de Lyme :les bactéries et l'environnement. Dirigée par Tam Tran, qui a obtenu son doctorat au département de biologie de Penn à la School of Arts &Sciences, et avec les mentors Dustin Brisson, professeur au département, Shane Jensen de la Wharton School, ainsi que des collègues de l'État de New York Department of Health, la recherche étudie comment des variables telles que la perturbation du paysage et le climat affectent la distribution et l'abondance de B. burgdorferi. Le résultat est un modèle analytique puissant qui peut prédire avec précision la prévalence et la distribution de la bactérie de la maladie de Lyme dans le paysage, potentiellement un outil de santé publique utile pour aider à atténuer la transmission de la maladie.
"Nous savons que la maladie de Lyme est une menace croissante pour la santé publique, mais nous n'avons pas trouvé de grands moyens d'y faire face. Le nombre de cas ne cesse d'augmenter", déclare Tran, désormais étudiant en médecine à la Virginia Commonwealth University. "Ce qui est excitant ici, c'est qu'en sachant comment l'environnement affecte à la fois le système des tiques et les bactéries, nous pouvons prédire où et quand il y aura des quantités plus élevées d'agents pathogènes dans le paysage."
Dans la présente étude, Tran, Brisson, Jensen et leurs collègues se sont principalement concentrés sur les facteurs qui ont influencé B. burgdorferi, dont ils ont mesuré la prévalence en déterminant quelle fraction de tiques à pattes noires qu'ils ont échantillonnées étaient infectées par la bactérie. Les tentatives plus anciennes d'établir des liens entre la maladie de Lyme et les variables environnementales ont abouti à des résultats mitigés, peu clairs ou parfois même contradictoires, dit Tran, en partie parce que les contributions de "l'environnement" au sens large peuvent être si multiformes.
Pour construire leurs modèles, l'équipe de recherche a pris des données recueillies auprès de près de 19 000 tiques à pattes noires entre 2009 et 2018 sur des centaines de sites dans l'État de New York. Ils ont évalué comment le nombre de tiques infectées et non infectées dans des centaines d'endroits sur plus d'une décennie s'alignait sur les caractéristiques environnementales locales réparties en quatre grandes catégories :
En exécutant divers regroupements de ces variables à l'aide de puissants modèles informatiques, les chercheurs ont pu identifier celles qui avaient le plus d'influence sur la détermination des taux d'infectiosité.
"La principale conclusion était que le climat était une caractéristique écrasante du modèle", explique Tran. "La perturbation de l'habitat était également importante, et nous avons trouvé le contraire de ce qui est ressorti d'études antérieures dans certains cas."
Alors que des analyses précédentes avaient montré que l'augmentation des perturbations - des choses comme les incendies, les routes traversant les forêts et les étendues d'habitat fragmentées - entraînait une augmentation du nombre de B. burgdorferi, l'équipe dirigée par Penn a découvert que des habitats moins perturbés et plus intacts étaient souvent associés à un plus grand nombre de tiques infectées par la bactérie.
Après avoir développé un modèle avec les données collectées en 2009-2018, ils ont ensuite testé pour voir dans quelle mesure le modèle pouvait prédire la prévalence et la distribution trouvées dans les données collectées à partir de 2019.
"Nous avons trouvé qu'il était très précis", dit Tran. "Et ce qui est formidable, c'est qu'une grande partie des données que nous avons utilisées pour créer le modèle sont gratuites, ce qui signifie que d'autres localités pourraient être en mesure de reproduire ces résultats pour aider à prédire le risque de maladie de Lyme, en particulier dans les zones où le climat et le paysage sont similaires à New York."
Les interventions pourraient être des messages de santé publique avertissant les visiteurs du parc, par exemple du risque de maladie, "leur rappelant de faire leurs vérifications de tiques", explique Tran. Les résultats pourraient également aider à orienter la gestion future des terres, en exploitant le pouvoir de l'écologie pour potentiellement réduire les risques de maladie de Lyme. Une meilleure estimation des nombres de ticks avec des données de "science citoyenne"
