Inférer des paramètres épidémiologiques à partir de phylogénies ou de données d'incidence est toujours un enjeu.D'une part, les approches basées sur les données d'incidence donnent souvent des estimations erronées du fait du biais d'échantillonnage important sur ce type de données.D'autre part, les approches utilisant les phylogénies reposent généralement sur des fonctions de vraisemblance exprimées à partir de modèles démographiques relativement simples et peu pertinents au regard des dynamiques épidémiologiques.A notre connaissance, il n'existe aucune méthode d'inférence utilisant les deux types de données, qui se base sur des modèles épidémiologiques.Ce travail de thèse a donc conduit au développement de méthodes de calcul bayésien approché qui ne nécessitent aucune fonction de vraisemblance.Ces approches sont basées sur des simulations à partir de modèles épidémiologiques, des techniques de régression et un grand nombre de statistiques de résumé qui permettent de capturer l'information épidémiologique des phylogénies et des données d'incidence.Nous avons comparé ces nouvelles méthodes de calcul bayésien approché à diverses approches existantes permettant d'inferer des paramètres épidémiologiques à partir de phylogénies ou de données d'incidence et obtenu des résultats tout au moins similaires.Ces approches nous ont ensuite permis d'étudier la dynamique de l'épidémie de virus Ebola de 2013-2016 en Sierra Leone et celle de l'épidémie de VIH-O au Cameroun.Ce travail est un premier pas vers l'application de méthodes sans-vraisemblance à des modèles complexes, de façon à aider les organismes de santé publique à établir des mesures de contrôle plus efficaces. / Inferring epidemiological parameters from phylogenies or incidence data is still challenging.In one hand, approaches based on incidence data give regularly erroneous estimates, because sampling bias is usually important on that type of data.In the other hand, approaches based on phylogenies generally rely on likelihood functions that are expressed from relatively simple demographic models.These demographic models are usually not appropriate to properly describe the epidemiological dynamics.To our knowledge, there is no inference method that uses both types of data and that is based on epidemiological models.This thesis work thus led to the development of approximate Bayesian computation methods, which do not require a likelihood function.These approaches rely on simulations from epidemiological models, regression techniques and a large number of summary statistics, which capture the epidemiological information from phylogenies and incidence data.We compared these new methods of approximate Bayesian computation to diverse existing approaches that infer epidemiological parameters from phylogenies or incidence data, and we obtained at least similar accuracies.These approaches enabled us to study the dynamics of the 2013-2016 Ebola epidemic in Sierra Leone and the dynamics of the HIV-O epidemic in Cameroon.This works is a first step towards the application of likelihood-free approaches to complex epidemiological models in order to help public health organisms to establish more efficient control measures.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2017MONTT109 |
| Date | 28 November 2017 |
| Creators | Saulnier, Emma |
| Contributors | Montpellier, Alizon, Samuel, Gascuel, Olivier |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French, English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
Page generated in 0.0021 seconds