Une approche intégrative qui combine des données de séquences génétiques du pathogène (phylogénies) avec des modèles épidémiologiques (par ex. cadres coalescents ou birth–death) pour inférer l’histoire des transmissions, les variations de taille effective de population et la migration ou propagation dans le temps, sous réserve des contraintes d’échantillonnage et du taux évolutif.

Principe

Les schémas de bifurcation généalogique et de diversité génétique contiennent de l’information sur les processus de transmission passés ; l’intégration des données génétiques et des modèles épidémiologiques contraint les estimations de taux de transmission, de chronologie des événements et de dynamique de population au-delà de ce que chaque type de données permettrait isolément.

Démonstration

Scénario illustratif : lors d’une flambée, des séquences temporellement étiquetées prélevées sur des cas sont utilisées avec un modèle phylodynamique birth–death pour estimer le taux de croissance épidémique et la période probable d’introduction ; les temps de bifurcation de l’arbre génétique renseignent le tempo de transmission lorsque l’accumulation de mutations est suffisante pour la résolution.

Mauvaise application

Interpréter une phylogénie issue d’échantillons comme un arbre de transmission définitif (c.-à-d. prétendre que les nœuds internes correspondent à des événements de transmission individuels) sans tenir compte de l’échantillonnage incomplet, de la diversité intra-hôte et des hypothèses du modèle ; l’erreur est de confondre une généalogie au niveau de la population avec des transmissions personne-à-personne exactes.

Conséquence

Lorsqu’elle est applicable, l’inférence phylodynamique affine les estimations des trajectoires du nombre de reproduction, la datation des introductions et les voies de propagation spatiale, orientant la surveillance, la reconstitution d’épidémies et la priorisation des contrôles. Des limites d’échantillonnage ou un signal génétique faible réduisent la fiabilité.

Inversion

Si l’évolution moléculaire du pathogène est trop lente par rapport à l’échelle temporelle de l’épidémie, ou si l’échantillonnage est parcellaire ou fortement biaisé, les données génétiques apportent peu d’information supplémentaire et les inférences phylodynamiques deviennent faibles ou non identifiables ; dans ce cas, les méthodes épidémiologiques traditionnelles peuvent être plus informatives.

Limite

Clairement dans : analyses couplant explicitement des arbres dérivés de séquences génétiques avec des modèles épidémiologiques pour inférer des paramètres au fil du temps. Cas limite : descriptions phylogéographiques ou phylotemporelles qui utilisent des arbres à des fins descriptives sans couplage formel épidémiologique. Claire­ment hors : analyses phylogénétiques autonomes centrées sur la taxonomie ou des relations évolutives profondes non destinées à inférer la dynamique épidémique.

Tension sémantique

Tension entre la résolution supplémentaire fournie par la génétique et les hypothèses fortes de données et de modèles requises (taux de mutation suffisant, échantillonnage représentatif, choix correct du modèle) ; gagner en pouvoir d’inférence via les séquences s’accompagne d’une sensibilité au biais d’échantillonnage et aux erreurs de modèle évolutif.

Synthèse

Les modèles phylodynamiques relient les échelles temporelles évolutive et épidémiologique pour récupérer des éléments de l’histoire des transmissions autrement non identifiables, mais leur utilité dépend de façon critique de la stratégie d’échantillonnage et de l’amplitude du signal de l’horloge moléculaire par rapport à l’épidémie.