un exemple avec les grenouilles de Darwin infectées par le champignon chytride mortel – The Applied Ecologist

Hugo Sentenac parle de la leur et de celle de ses collègues article de recherche récent qui utilise les données d’un agent pathogène fongique et des grenouilles de Darwin pour évaluer l’ampleur du biais de prévalence, ainsi que pour illustrer son impact sur l’évaluation des risques de maladie.

Maladies infectieuses : Batrachochytrium dendrobatidis

Certaines maladies infectieuses ont fait des ravages dans la nature. Un exemple dramatique est la chytridiomycose des amphibiens causée par le champignon chytride Batrachochytrium dendrobatidis. Elle a entraîné le déclin de nombreuses espèces d’amphibiens sauvages, dont la charismatique grenouille de Darwin (rhinodermie darwin), menacée d’extinction dans les forêts australes chiliennes.

Des estimations précises des principaux paramètres d’infection sont essentielles pour une surveillance, une enquête et une atténuation efficaces des maladies infectieuses. Un paramètre fréquemment utilisé est la prévalence de l’infection, c’est-à-dire la proportion d’individus infectés. Cependant, les estimations de la prévalence peuvent être biaisées pour un certain nombre de raisons, en particulier lors de l’étude de la faune.

Les défis de l’étude des maladies de la faune

Les animaux sauvages sont difficiles à trouver et à attraper. La prévalence est donc souvent estimée au cours d’une période de temps plutôt qu’à un moment précis. Comme les animaux sauvages n’ont pas de nom ou d’étiquette indiquant leur identité, certains individus peuvent être échantillonnés plus d’une fois par des chercheurs ou des praticiens au cours de cette période. C’est ce qu’on appelle la pseudo-réplication individuelle, qui peut biaiser l’estimation de la prévalence.

Un autre problème est la détection imparfaite des agents pathogènes. Les faux négatifs (dire qu’un individu n’est pas infecté alors qu’il l’est) sont courants lors des enquêtes sur les maladies de la faune, tout comme chez les humains ou les animaux domestiques.

La différence est que, pour ces derniers, on connaît généralement le nombre de faux négatifs produits par le prélèvement et le test diagnostique car il existe des tests de référence. Malheureusement, le manque de moyens ou de tests de référence empêche souvent la validation des tests pour le système sauvage hôte-parasite à l’étude.

Mais nous montrons ici, en utilisant les grenouilles de Darwin et l’infection par le champignon chytride, qu’il existe des moyens de tenir compte de la pseudo-réplication et de la détection imparfaite des agents pathogènes dans la faune.

Conception de notre étude

De novembre 2018 à mars 2019, nous avons réalisé 1 085 captures de 641 R. darwin individus au Chili. Parce que chaque individu de cette espèce a des motifs ventraux uniques, nous avons pu identifier les individus en analysant des photos et ainsi évaluer l’effet de la pseudoréplication sur l’estimation de la prévalence.

Pour lutter contre la détection imparfaite des agents pathogènes, nous avons prélevé deux écouvillons par capture au lieu d’un seul. Pour chacun des écouvillons prélevés, nous avons effectué non pas un mais deux tests de diagnostic (qPCR) pour détecter la présence d’ADN pathogène (indicateur d’infection). La réplication de l’écouvillon et du test diagnostique nous a permis de déterminer la probabilité de détection de Batrachochytrium dendrobatidis par écouvillons et qPCR.

En d’autres termes, nous avons pu nous faire une idée du taux de faux négatifs généré par notre processus d’échantillonnage et nos tests de diagnostic. Avec tout cela, nous avons pu estimer une prévalence de période beaucoup moins biaisée.

Nos découvertes

Nous avons trouvé une prévalence de période observée (non corrigée) de 3,3 %. Après avoir retiré les pseudo-réplicats de l’hôte et pris en compte l’échantillonnage imparfait et la détection des agents pathogènes par les tests de diagnostic, nous avons trouvé une estimation de 7,3 %.

Par conséquent, un classique Batrachochytrium dendrobatidis enquête (un écouvillon par individu, une qPCR par écouvillon et pseudo-réplication non prise en compte) aurait sous-estimé la prévalence de 55% !

Pourquoi est-ce important pour les décisions de gestion ?

La prévalence est utilisée à de nombreuses fins, par exemple pour calibrer les modèles utilisés pour prédire l’impact qu’une maladie peut avoir sur une population. C’est ce que nous avons fait pour une population fictive de grenouilles de Darwin (fictive, certes, mais nous avons tout de même utilisé des taux de fécondité et de survie estimés par l’étude de populations en liberté de cette espèce), dont nous avons simulé le devenir sur les 20 prochaines années selon deux scénarios :

• un avec l’estimation de la prévalence observée
• l’autre avec l’estimation corrigée

Dans le premier cas, le déclin démographique prévu était de 10 %, alors qu’il était de 86 % avec notre estimation corrigée !

Cette simulation illustre très bien que le fait de ne pas tenir compte des sources d’incertitude dans les enquêtes épidémiologiques peut nous induire en erreur en sous-estimant les impacts de l’infection pathogène sur les populations sauvages. Ce n’est qu’avec des paramètres épidémiologiques solides que nous pourrons informer efficacement l’évaluation des risques de maladies de la faune et éviter de gaspiller des ressources déjà rares pour la gestion.

Les méthodes utilisées ici peuvent être appliquées à un large éventail de systèmes hôte-parasite et intéresseront à la fois les chercheurs et les praticiens qui cherchent à étudier et à atténuer les maladies de la faune.

Lisez entièrement l’article « Compte rendu des biais dans l’estimation de la prévalence : le cas d’un pathogène émergent à l’échelle mondiale » dans Journal d’écologie appliquée