Avian influenza in the western Indian Ocean: Role of seabird migration

Silve Violette. 2020. Avian influenza in the western Indian Ocean: Role of seabird migration. Rennes : Université de Rennes 1, 32 p. Mémoire de master 2 : Modélisation en écologie : Université de Rennes 1

Encadrement : Tran, Annelise ; Lebarbenchon, Camille

Résumé : Animal migrations enable the transmission of diseases between geographically distant habitats. Wild aquatic birds, including highly migratory species, constitute the main reservoir for all influenza A viruses (IAV). A previous study, conducted on islands in the Seychelles Archipelago on four species of seabirds (sooty terns Onychoprion fuscatus, bridled terns Onychoprion anaethetus, brown noddies Anous stolidus and lesser noddies Anous tenuirostris), highlighted widely differing rates of exposure to IAV. We made the assumption that this rate, measured by the seroprevalence, could be entirely explained by the various migratory behaviours of these four species of seabirds. In order to test this hypothesis, a theoretical ordinary differential equations-based model was developed, modelling the migrations between theoretical islands and the virus spreading thanks to a SIR compartment model. With very few information, the model succeeded in explaining the seroprevalence for two of the four species studied. The deviation between what was obtained with modelling and what was expected for the two remaining species can be explained by a lack of more in-depth knowledge about the social and migratory behaviour of these species. Going further, sensitivity analyses have to be performed to identify the model key parameters on which estimation efforts should be focused. Several possible ways to improve the model are proposed, such as structuring it by age or taking into account the loss of immunity. Then, a realistic model could be considered in order to help identifying potential areas of virus transmission that may further be targeted for epidemiological surveillance.

Résumé (autre langue) : Les migrations animales permettent la transmission de maladies entre des habitats géographiquement éloignés. Les oiseaux aquatiques sauvages, parmi lesquels on trouve des espèces hautement migratoires, constituent le principal réservoir de tous les virus de la grippe A. Une étude précédente, menée aux Seychelles sur quatre espèces d'oiseaux marins (sternes fuligineuses Onychoprion fuscatus, sternes bridées Onychoprion anaethetus, noddis bruns Anous stolidus et noddis à bec grêle Anous tenuirostris), a révélé des taux d'exposition à la grippe A très différents. Nous avons émis l'hypothèse que ce taux, mesuré par la séroprévalence, pourrait être entièrement dû aux différents comportements migratoires de ces quatre espèces d'oiseaux marins. Afin de tester cette hypothèse, un modèle théorique basé sur des équations différentielles ordinaires a été développé, modélisant les migrations entre des îles théoriques et la propagation du virus par un modèle en compartiments SIR. Avec très peu d'informations, le modèle a réussi à expliquer la séroprévalence pour deux des quatre espèces étudiées. L'écart entre ce qui a été obtenu avec la modélisation et ce qui était attendu pour les deux espèces restantes peut s'expliquer par un manque de connaissances plus approfondies sur le comportement social et migratoire de ces espèces. Pour aller plus loin, des analyses de sensibilité doivent êtres réalisées afin d'identifier les paramètres clefs du modèle sur lesquels les efforts d'estimation doivent se concentrer. Plusieurs perspectives d'amélioration du modèle sont proposées, comme une structuration par âge ou la prise en compte de la perte d'immunité. A terme, un modèle réaliste pourrait être envisagé afin d'aider à identifier les zones potentielles de transmission du virus pour cibler la surveillance épidémiologique.

Mots-clés libres : Influenza aviaire, SIR compartmental model, Migration, Seabirds

Auteurs et affiliations

• Silve Violette, Université de Rennes I (FRA)

Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/600343/)

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