Search

Combler les lacunes en matière de recherche : pourquoi les cartes sont-elles importantes ?

19 April 2016

L'élimination des parasites résistants à l'artémisinine passe par l'identification des zones géographiques à faible transmission où la pression de sélection est intense.

La modélisation spatiale comme outil d'estimation de la distribution géographique du paludisme endémique et de la résistance aux médicaments antipaludiques est devenue, ces dernières années, un domaine de recherche de plus en plus actif. Toutefois, alors que certaines études ont utilisé des modèles statistiques de simulation informatique pour générer des cartes prédictives continues, il a été accordé relativement peu d'importance sur la façon dont ces cartes pourraient être utilisées pour améliorer la collecte de données et fournir des preuves, à l'attention des décideurs politiques et des médecins, venant appuyer des interventions plus ciblées.

L'application d'outils de modélisation qui fournissent des informations géospatiales peut aider les chercheurs et les décideurs politiques à s'assurer que les ressources sont déployées de manière efficace, en particulier afin d'apporter une réponse rapide à toute nouvelle résistance. Depuis 2013, les scientifiques de WWARN travaillent avec des partenaires, notamment le Malaria Atlas Project (MAP) et la London School of Hygiene & Tropical Medicine, pour développer une approche dite de « surveillance intelligente ».

L'élimination des parasites résistants à l'artémisinine passe par l'identification des zones géographiques à faible transmission où la pression de sélection est intense. Ces endroits sont considérés comme des points chauds potentiellement générateurs de nouvelles flambées de paludisme résistant aux médicaments. De telles informations géospatiales sont cruciales afin de mobiliser les ressources nécessaires à l'élimination des parasites résistants et réduire ainsi le risque de leur propagation à d'autres localités.

La surveillance intelligente est actuellement utilisée pour élaborer une carte géospatiale de la résistance aux médicaments antipaludiques dans les zones endémiques telles que la sous-région du Grand Mékong et dans des pays importants dont la Birmanie. En 2015, les modélisateurs mathématiques de WWARN ont travaillé avec les équipes de recherche en Asie pour développer des modèles de carte prédictive. Leurs résultats de modélisation suggèrent que la prévalence d'une mutation associée à la résistance aux antipaludiques, et connue sous le nom K13, dans la population de parasites paludiques, pourrait atteindre dix pour cent dans les secteurs du nord et de l'est de la Birmanie. Ces informations sur la résistance aux antipaludiques, obtenues quasiment en temps réel, permettent de mieux prédire les zones où des parasites résistants pourraient prochainement émerger ou se propager. Les données pourraient être aussi utilisées pour orienter les stratégies d'intervention auprès des patients utilisées par les programmes de santé nationaux et les organisations non gouvernementales.

En Afrique, la résistance à la chloroquine (CQ) et à la sulfadoxine-pyriméthamine (SP) a conduit l'Organisation mondiale de la Santé (OMS) à recommander des changements dans les politiques nationales relatives aux médicaments. Le délai entre les changements de politique et leur mise en œuvre influe profondément sur les résultats observés chez les patients. En collaboration avec ACTwatch, notre équipe a élaboré une méthode de modélisation pour quantifier les changements appliqués aux traitements à base de CQ et SP durant la période allant de 1999 à 2011 mais aussi après le changement de politique dans de nombreux pays africains. Si la résistance à l'artémisinine est confirmée en Afrique, ces méthodologies et ces cartes seront d'une aide précieuse pour estimer l'utilisation réelle des médicaments et leur impact sur les variations d'efficacité des médicaments.

Dans un autre projet, l'évolution de la prévalence de la mutation dhps540E en Afrique subsaharienne a été cartographiée afin de prédire les tendances dans l'espace et le temps de la résistance du parasite aux SP. Ces cartes fournissent des distributions de probabilités de la prévalence de la résistance dans des endroits où il n'y a pas de données disponibles, ainsi qu'un aperçu de la propagation de la résistance que les données seules ne permettent pas d'obtenir. Ces méthodes cartographiques nous fournissent des données probantes visuelles qui peuvent être utilisées par la communauté de lutte contre le paludisme, les décideurs politiques et les chercheurs, afin qu'ils mettent au point des stratégies d'échantillonnage patient éclairées, ciblées et rentables.

À l'avenir, en cas d'analyse des génomes de parasites provenant de sites particuliers, il serait également possible de déterminer si les parasites résistants se propagent à partir de quelques foyers ou voient le jour indépendamment dans différentes zones étudiées. Dans le même temps, les zones exemptes de parasites résistants pourraient être la cible de mesures recommandées, thérapeutiques, préventives et de lutte antivectorielle.

La méthodologie de surveillance intelligente est générale, elle pourrait donc être appliquée à d'autres marqueurs génétiques corrélés à la résistance aux médicaments associés des ACT. En outre, cette approche peut servir de première étape vers une application plus large des méthodes de modélisation pour soutenir et étendre les efforts gouvernementaux de lutte contre le paludisme.

Pour compléter ces initiatives de modélisation, les équipes WWARN ont élaboré un certain nombre d'outils de visualisation des données pour mieux surveiller, dans le temps et l'espace, la propagation des gènes de résistance aux médicaments des parasites. Parmi ceux-ci, on compte trois outils moléculaires « Surveyors » :

  • Le K13 Surveyor présente un résumé de la prévalence des mutations dans un gène de parasite appelé K13, soupçonné d'être un important marqueur de la résistance à l'artémisinine chez Plasmodium falciparum.
  • Le pfmdr1 et pfcrt Surveyor présente un résumé des mutations dans les gènes codant pour deux protéines de P. falciparum, le transporteur de résistance à la chloroquine (PfCRT) et la protéine de résistance à plusieurs médicaments (PfMDR1), qui sont impliquées dans la résistance à plusieurs antipaludiques, y compris la chloroquine, l'amodiaquine, la luméfantrine et la méfloquine.
  • Le dhfr et dhps Surveyor présente un résumé des mutations des gènes codant pour deux enzymes de P. falciparum responsables de la résistance à la pyriméthamine et à la sulfadoxine, respectivement.

L'outil WWARN Explorer examine les données patient contenues dans l'organe d'archivage des données de WWARN, en s'attachant à la résistance phénotypique par le biais de l'analyse des données cliniques. Il permet aux chercheurs de visualiser les résultats d'essais et d'identifier les possibilités de nouveaux essais cliniques, comblant ainsi les lacunes dans les données qui sont nécessaires et offrant les moyens de consolider la plate-forme de données probantes.

L'outil Antimalarial Quality Surveyor résume les rapports sur les médicaments de qualité médiocre utilisés pour traiter les patients atteints de paludisme dans les zones endémiques. Cet outil permet de plaider pour plus d'engagements, de ressources et de recherches destinés à explorer la question importante des médicaments de qualité inférieure et contrefaits. Il peut être élargi à tout un éventail de médicaments différents.

WWARN cherche à développer ces différentes approches cartographiques pour les mettre au service des décideurs politiques, chercheurs et bailleurs de fonds. Nous sommes désireux de développer davantage de partenariats. Si vous avez des idées de cartes et modèles pratiques que nous pourrions vous fournir pour améliorer votre travail, ou pour former un nouveau partenariat, contactez-nous à info [at] wwarn [dot] org afin d'en discuter.