Prédire l'efficacité de la stratégie de remplacement de la population utilisant la modélisation mathématique

Vous ne pouvez pas faire d’expériences à l’échelle écologique parce que ce n’est pas une expérience. C’est la sortie réelle. Que se passe-t-il si quelque chose ne va pas ?

N’oubliez pas que ces moustiques transmettent un certain nombre de maladies très graves. Et s’ils devenaient des super insectes et qu’ils commençaient à transmettre encore plus efficacement ? Peut-être commenceront-ils à transmettre d’autres maladies qu’ils n’avaient pas été en mesure de transmettre dans le passé.

Nous devons vraiment formuler nos politiques sur la base de modèles informatiques, tout comme nous avons des modèles informatiques pour toutes les éventualités d’un atterrissage sur la lune. De même, nous devons avoir des simulations de toutes les éventualités pour ce qui se passe après que nous relâchons des moustiques modifiés par le gène des singes. Je m’appelle Charles Taylor.

Je suis un de l’univers de la Californie à Los Angeles au sein du Département d’Écologie et de Biologie Évolutive avec mes étudiants et postdocs. J’ai travaillé sur les aspects mathématiques de la tentative d’utiliser des moustiques génétiquement modifiés pour lutter contre le paludisme. Nous avons adopté plusieurs approches différentes pour le faire pour différentes parties du problème.

Et aujourd’hui, je vais vous montrer un peu de notre travail que nous avons fait ces dernières années et je vais vous présenter l’un de mes étudiants, John Marshall. La modélisation que nous avons faite est de plusieurs types différents. Tout d’abord, il n’y a que des caractéristiques de base de la biologie qui doivent être comprises et qui nécessitent une modélisation.

Par exemple, quelle est la taille de la population, la survie et le mouvement, et vous en verrez quelques exemples. Ensuite, la prochaine chose à faire est de comprendre que si nous allons libérer un élément transposable, nous savons qu’il y a au moins 2050 variables qui sont susceptibles d’être importantes. L’importance est parfois difficile à juger simplement par des arguments verbaux, et nous aimerions avoir de bons modèles mathématiques pour être vraiment précis et faire des déclarations comme, si cela doit fonctionner, alors la forme du trans du moustique transposé doit être telle et telle chose, ou le mouvement du moustique doit être ainsi.

Et donc, et vous verrez que nous avons fait un travail d’analyse à cet égard. Le prochain type de problème n’est pas seulement de dériver des attentes, mais plutôt d’évaluer ce qui se passe après la sortie initiale. Si nous faisons un test et que nous obtenons des résultats, qu’est-ce que cela signifie ?

Cela signifie-t-il que nous avons réussi ou que nous avons échoué ? Des simulations plus compliquées sont donc nécessaires pour cela. Entre parenthèses, c’est ce que nous avons d’abord été introduits dans le modèle, ce groupe quatre.

Et puis nous avons les problèmes les plus graves, en particulier les problèmes sérieux de considérations éthiques. Qu’est-ce qui pourrait mal tourner ? Quelle est la gravité des choses qui pourraient mal tourner ?

Si nous avons une bonne règle d’arrêt, alors nous devons être très clairs à ce sujet et savoir ce que nous allons faire pour nettoyer le désordre si quelque chose ne va pas. Disons que nous faisons un super moustique. La première sorte d’études que nous avons faites a consisté à identifier les paramètres de base et leurs valeurs pour les populations.

Quelle est la taille de la population ? Quelle est l’ampleur du flux génétique ? Quelle est la survie quotidienne des moustiques dans cette zone ?

Nous avons utilisé une méthode traditionnelle très bien établie appelée recapture de Mark Release. Pour ce faire, la façon dont fonctionne la recapture de marque est que nous capturons d’abord un grand nombre de moustiques, disons un millier. Nous allons dans les villages, nous les aspirons des murs, nous les mettons dans une fiole, puis nous mettons un peu de poussière sur laquelle elle est fluorescente sous l’effet des UV, un peu comme on l’utilise dans la fabrication des peintures pour les magasins ou pour les accessoires psychédéliques.

Ensuite, après les avoir marqués, nous les relâchons à nouveau, puis nous les capturons sur les murs les nuits suivantes en fonction du nombre de personnes recapturées et de l’endroit où nous pouvons faire des inférences à l’aide de modèles mathématiques sur la taille de la population, la distance à laquelle elle se déplace et la façon dont elle survit. Et dans cette première vidéo, vous verrez résumés les principaux résultats de nos premières expériences. Eh bien, il y a plusieurs façons dont la modélisation peut aider le programme pour les moustiques génétiquement modifiés.

L’une d’entre elles est simplement d’aider à comprendre la biologie de base des moustiques. Et c’est l’un de nos tout premiers travaux dans la région, essayant d’estimer quoi, combien de dispersion se produit, quelle est la taille de la population, quelle est la survie des moustiques ? Et en regardant cela, qui est un résumé des résultats de nos recherches, il y a quelques éléments de base de la biologie qui pourraient intéresser les téléspectateurs.

Tout d’abord, nous voyons un village, le village du bas du corps où nous avons fait une grande partie de notre travail au Mali. Il se compose d’environ 70 complexes différents dans lesquels peuvent avoir plusieurs maisons de couchage, et ceux-ci sont montrés ici. Ils sont essentiellement faits de boue et les moustiques peuvent entrer et sortir à volonté.

La biologie quotidienne se reflète dans les couleurs ici. C’est la nuit. Supposons que le crépuscule soit le jour, le jaune soit le jour et que le motif des moustiques soit différent pour chacun.

Par exemple, pendant la journée, ils resteront où ils sont au crépuscule, puis ils commenceront à se déplacer et ils sortiront à la recherche d’endroits pour se nourrir ou pour pondre leurs œufs. Et puis, quand c’est le soir, ils rentrent, au milieu de la nuit, ils reviennent et vous voyez que les zones autour de chaque maison sont montrées dans une couleur différente qui montre le gradient de CO2 et d’odeur corporelle que les moustiques utilisent pour se concentrer. L’un des résultats les plus importants que nous avons obtenus au cours de la première année et qui a été utilisé a été de comprendre qu’au sein d’un pop au sein d’un village, peu importe où nous le relâchons un jour ou deux ou trois, les moustiques sont répartis de manière homogène sur plusieurs kilomètres.

Donc, du point de vue de la modélisation ultérieure, on pourrait dire qu’un village est un village. Il n’y a pas de distinction à l’intérieur du village. Et la question est alors de savoir combien de mouvements se produisent entre les villages et entre les différentes sous-espèces de moustiques.

Et l’illustration suivante vous montrera notre compréhension actuelle des différentes formes chromosomiques et du mouvement entre les villages. D’accord, la vidéo que nous venons de voir, nous voyons qu’il y a beaucoup de mouvement dans un village en un ou deux jours. C’est fondamentalement homogène, mais il y a beaucoup plus de complications dans la vraie vie que ce qui est montré ici.

Tout d’abord, il n’y a pas qu’une seule espèce de moustique qui transmet le paludisme. En fait, il y en a plusieurs dans ce village et Bonham et Mali, il n’y a qu’une seule espèce, en Gambie. Mais cette seule espèce a plusieurs sous-espèces différentes, pour ainsi dire, appelées formes chromosomiques qui sont présentes au même endroit.

Et si nous insérons le gène dans la population, un élément transposable sous une forme, il va devoir passer par tous. Et ce qui peut être très compliqué, la seule façon de vraiment comprendre cela est d’utiliser des simulations informatiques pour le comprendre davantage. La taille de la population varie au cours de l’année.

Et le mouvement de village en village, auquel nous n’avons pas pensé auparavant, doit être intégré. Permettez-moi donc de vous montrer une image de l’un des films que mes étudiants ont réalisés et qui illustre le problème. Voici une forme chromosomique.

En voici un autre, en voici un autre. C’est ce qu’on appelle les formes Mopti Savannah iCal. La taille du disque jaune fait référence à la taille de la population.

L’intensité de la ligne noire montre la quantité de flux génétique qui se produit d’un endroit à l’autre à cet endroit. Il y a la rivière Niger Nigel qui coule et le disque à l’échelle est probablement de 10, 15, 30 kilomètres d’ici à ici. Voyons d’abord ce qui se passe tout au long de l’année.

C’est une zone très sèche. C’est juste en dessous du Sahara, Tombouctou n’est pas très loin, donc c’est assez proche du bord du désert. Pendant la saison sèche, qui est la majeure partie de l’année, il y a très peu de moustiques car il n’y a pas d’endroit pour se reproduire.

Mais une fois que la saison des pluies commence en juin, juillet, août et s’étend jusqu’en septembre et octobre, nous pouvons atteindre un grand nombre de moustiques. Dans un domaine où je travaille, ils reçoivent plus de 500 octets par personne et par nuit. Mais dans ce domaine, il n’est pas aussi élevé.

Néanmoins, la variation saisonnière est énorme et il est utile de voir un film pour vraiment comprendre ce qui se passe avec la taille de la population en conjonction avec les différentes formes chromosomiques et avec le flux de gènes, tout cela va être important pour ce qui sera finalement fait. Si nous allons faire une sortie. Voici un cycle annuel.

Nous commençons, la taille de la population est assez petite, on peut voir ici aussi. Et puis, en septembre, octobre, vous voyez, nous avons des populations assez importantes dans chacun des différents villages et nous avons beaucoup de flux génétique entre les différents villages. Au fur et à mesure que l’année se poursuit dans la période sèche, la taille de la population diminue à nouveau et le flux génétique diminue également progressivement.

Vous pouvez donc voir qu’il se passe beaucoup de choses ici. Et lorsque nous introduisons la génétique, la situation est encore pire. Par conséquent, nous devons examiner certaines de ces choses une par une, pas toutes ensemble afin d’obtenir une véritable compréhension, de faire des prédictions et, surtout, de fixer des conditions qui doivent simplement être remplies si nous voulons réussir pour cela, il est vraiment utile d’avoir tout cela ensemble, un type de modèle différent de celui que nous avons examiné. Maintenant.

Pour cela, il est utile d’avoir des modèles analytiques sur lesquels l’un de mes étudiants, John Marshall, travaille depuis un an ou deux. D’accord, je suis John Marshall. Je suis un étudiant diplômé dans le laboratoire de table et j’ai travaillé sur certains des efforts de modélisation de modèles les plus axés sur la génétique, en me concentrant sur les paramètres d’un élément transposable lorsqu’il se propage dans une population, un élément transposable se propage parce qu’ils se répliquent et qu’au fur et à mesure qu’ils se répliquent, ils sont hérités plus fréquemment.

Ils ont donc la capacité d’être entraînés par une pulsion et d’appliquer le gène dans une population. Nous nous intéressons donc, par exemple, au taux de transposition, à la façon dont il accélère l’augmentation du coût de la condition physique, qui est souvent une conséquence de la transposition. Et aussi, à mesure que l’élément transposable augmente son nombre de copies, il transpose moins fréquemment.

Il y a donc ces dynamiques opposées et des modèles mathématiques peuvent être utilisés pour les capturer. Nous allons donc examiner ici les modèles les plus compliqués, cette fois en le suivant pendant deux ans, et pas seulement un. Et nous allons avoir la caractéristique supplémentaire que la fréquence de l’élément transposable est illustrée par la couleur de la population.

N’oubliez donc pas que la taille de la population est la taille du disque et que la couleur du disque est la fréquence de l’élément transposable. Nous commençons ici avec des fréquences très faibles dans toutes les populations. Et au fur et à mesure que l’année avance lentement, nous constatons que, à mesure que nous entrons dans la saison des pluies, nous constatons que la taille de la population augmente et qu’au départ, seul le côté de l’interdiction de remise en liberté est rouge.

Et ici, c’est à toutes fins pratiques, à cent pour cent. Les autres ont encore reçu un flux de gènes insuffisant pour qu’ils ne soient pas encore tous transformés, mais malgré de faibles taux de flux de gènes, nous voyons qu’à partir de la deuxième année, presque tout va avoir l’élément transposable. Donc, à la fin de cette simulation avec ces valeurs, la fréquence des éléments transposables est entre 99 et cent pour cent dans toutes les zones qui, dans tous les villages qui sont explorés.

Vous vous souviendrez que les études de John Marshall avec les modèles analytiques montrent que le taux de transposition est une caractéristique essentielle de la façon dont l’élément transposable se déplace dans la population. De même, la forme chromosomique que vous libérez fait également une grande différence. Et ce scénario alternatif, qui n’est qu’un parmi tant d’autres que nous avons étudiés, nous voyons que lorsque nous le relâchons sous la forme Abaco, et non sous la forme mopti, et que nous utilisons un taux de transposition inférieur à celui que je vous ai montré à l’origine.

Celle-ci est peut-être plus raisonnable, plus facile à réaliser, que le résultat est très différent après deux ans. Voici un cycle de deux ans, et je vais faire une pause à mi-chemin pour que vous puissiez voir la différence remarquable. Encore une fois, la population augmente, mais cette fois-ci, nous l’avons relâchée sous la forme baco, et non sous la forme MTI.

Et quand, la deuxième année, lorsque la taille de la population a augmenté au milieu de la saison des pluies, voyez ici, elle n’est pas rouge partout comme elle l’était auparavant. Et de plus, toute la transposition semble se situer ici. C’est parce qu’il y a beaucoup moins de flux génétique entre la forme iCal et la forme MTI qu’entre la savane et la mti.

Donc, ici, alors que nous poursuivons jusqu’à la fin de l’année, au lieu d’être à cent pour cent, nous avons plutôt que la largeur de la zone de la forme a iCal n’est plus que de 20 %, la savane n’est que de 8 % et le moopti, à des fins pratiques, n’a reçu aucun des éléments transposables du point de vue de la conception de l’expérience ou de son évaluation. Vous voyez, il est essentiel que nous ayons ces simulations et cela non seulement pour guider nos attentes, mais aussi pour les évaluer. Enfin, il y a un aspect de cela qui n’a pas reçu l’attention qu’il mérite.

Et c’est la considération éthique. Jusqu’à présent, la plupart du travail a porté sur le génie génétique, essayant de faire quelque chose qui fonctionnera. Mais en fait, même si nous l’avons, cela fonctionne.

Que se passera-t-il s’il sort ? Que se passe-t-il si quelque chose ne va pas ? N’oubliez pas que ces moustiques transmettent un certain nombre de maladies très graves.

Et s’ils devenaient des super insectes et qu’ils commençaient à transmettre encore plus efficacement ? Ou s’ils l’ont fait, ils deviennent, ils ont des antibiotiques et ils les transmettent à d’autres espèces. Ou bien, peut-être commenceront-ils à transmettre d’autres maladies qu’ils n’ont pas été en mesure de transmettre dans le passé.

Ce ne sont là que trois des nombreuses choses horribles qui pourraient se produire. Et parce que nous manquons de toute base expérimentale à étudier, nous devons vraiment formuler nos politiques sur la base de modèles informatiques. Il y a plusieurs façons de procéder.

John ne s’intéresse qu’à un seul aspect des choses qui tournent mal, mais il y en a évidemment beaucoup d’autres. Et une chose que nous devrons faire et que nous n’avons pas encore faite, c’est de faire des modèles qui disent que les problèmes sont déjà assez graves, que nous devons arrêter et que nous allons voir comment nous pouvons remédier à ce qui n’a pas fonctionné dans le passé. Espérons que nous n’aurons jamais à agir sur la base de cette information, mais tout comme nous avons des modèles informatiques pour toutes les éventualités et l’atterrissage de quelqu’un sur la lune, nous devons également avoir des simulations de toutes les éventualités pour ce qui se passe après avoir relâché des moustiques génétiquement modifiés.

Ainsi, ces efforts de modélisation et les autres efforts de modélisation dont il a été question dans ce segment sont importants pour évaluer si le projet peut fonctionner ou non. Vous ne pouvez pas faire d’expériences à l’échelle écologique parce que ce n’est pas une expérience, c’est la libération réelle. Il est donc important d’avoir quelques mesures de paramètres, puis une idée de la façon dont les choses fonctionnent dans le modèle, puis de donner une idée de ce qui ne va pas, si cela va fonctionner ou non.

De plus, il est important pour les efforts de modélisation de faire des recommandations aux biologistes moléculaires sur les paramètres à mesurer, les paramètres importants à mesurer et, lorsqu’ils les mesurent, le type de valeurs qui sont importantes pour la réussite du projet.