Évolution des pathogènes en réponse à l'hétérogénéité spatio-temporelle des traitements

Pathogen evolution in response to spatio-temporal heterogeneity in treatments

• Auteur / Autrice : Alicia Walter
• Direction : Sébastien Lion
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Ecologie et Biodiversité
• Date : Soutenance le 22/11/2021
• Etablissement(s) : Montpellier
• Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale GAIA Biodiversité, agriculture, alimentation, environnement, terre, eau (Montpellier ; 2015-...)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre d'écologie fonctionnelle et évolutive (Montpellier)
• Jury : Président / Présidente : Ophélie Ronce
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Sébastien Lion, Ophélie Ronce, Mike Boots, Pauline Ezanno, Samuel Alizon, Jean-Baptiste Ferdy
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Mike Boots, Pauline Ezanno

Mots clés

Mots clés contrôlés

Épidémiologie moléculaire

Pathogénicité

Relations hôte-parasite

Mots clés libres

Interaction hôte-Parasite

Evolution des pathogènes

Traitements

Structure spatiale

Fluctuations temporelles

Hétérogénéité d'hôtes

Host-Parasite interaction

Pathogen evolution

Treatments

Spatial structure

Temporal fluctuations

Host heterogeneity

Résumé

Les parasites constituent une menace sévère pour les populations humaines, animales et végétales. Dans une perspective de gestion des maladies infectieuses, il est nécessaire de prédire l'évolution de certains traits critiques des parasites, comme la transmission et la virulence. Parmi les facteurs environnementaux qui peuvent affecter l'issue de l'évolution, l'utilisation de traitements prophylactiques, qui peuvent exercer des pressions de sélection fortes sur les pathogènes, doit être considérée. En outre, les variations spatio-temporelles dans la distribution des traitements, couplées à la mobilité accrue des parasites et des hôtes, sont des facteurs-clés à considérer dans l'épidémiologie évolutive des interactions hôte-parasite. Le but de cette thèse a été de développer une approche théorique pour étudier l'épidémiologie évolutive à court et long terme des interactions hôte-parasite structurées, en considérant différents types de traitements qui fluctuent dans le temps et l'espace. Cette approche théorique peut être appliquée à l'évolution des traits d'histoire de vie des pathogènes (comme la virulence dans les deux premières parties), ou à celle de traits de résistance (comme l'échappement aux vaccins dans la troisième partie).Dans une première partie, nous avons développé un modèle théorique d'une population d'hôte hétérogène, sous une distribution périodique de traitements. Grâce au cadre de la dynamique adaptative et au concept des valeurs reproductives, nous avons mis en évidence l'impact de la périodicité dans la distribution des traitements sur l'épidémiologie à court terme et sur l'évolution des traits d'histoire de vie des pathogènes à long terme. Nos résultats suggèrent qu'une utilisation périodique des traitements peut limiter à la fois la propagation de la maladie et l'évolution de la virulence, en fonction du type de traitement.Dans une seconde partie, nous avons développé un modèle spatial de metapopulation, avec deux sous populations caractérisées par des couvertures en traitements différentes, et connectées par la migration du pathogène. Dans cette partie nous avons étudié les effets de la migration et des différences de couvertures sur l'évolution de la virulence à long terme. Nous montrons que la structuration spatiale des populations d'hôtes ainsi que la pression de sélection exercée par les traitements sur les pathogènes peuvent mener à de la bistabilité ou à des points de branchements évolutifs, entrainant potentiellement la coexistence de souches de pathogènes différentes.Finalement, la troisième partie est une extension du précédent modèle de métapopulation, inspirée par les problèmes posés par la pandémie de Covid-19. Cependant, à l'inverse de la partie précédente, nous nous concentrons sur l'évolution des pathogènes à court-terme. En effet, nous avons étudié la vitesse d'émergence d'un mutant d'échappement au vaccin dans un modèle à deux populations connectées par la migration du pathogène. Ce modèle permet d'étudier plusieurs scénarios inspirés par la gestion de la pandémie. Par exemple, différentes stratégies de vaccination entre des pays connectés, ou l'impact des fermetures et ouvertures successives des frontières peuvent être explorées.Nos modèles se veulent généraux et les conclusions peuvent être adaptées à des interactions hôtes-pathogènes spécifiques. Ainsi, nos résultats ont des implications dans la gestion des épidémies en agriculture et en santé animale et publique.

Parasites are an acute threat to plant, animal and human populations. To effectively manage infectious diseases, we need to predict the evolution of critical parasite traits, such as transmission and virulence. Among the environmental factors that may affect pathogens evolution, the use of prophylactic treatments, which may exert strong selective pressures on pathogens, must be considered. In addition, spatio-temporal variations in treatment distribution, coupled with the increased mobility of parasites and hosts, are key factors affecting the evolutionary epidemiology of host-parasite interactions. The goal of this thesis was to develop theory to study the short- and long-term evolutionary epidemiology of structured host-parasite interactions in the presence of treatments, taking into account different types of treatments that fluctuate in both time and space. This theory can be applied to pathogens life-history traits evolution (such as virulence in the first two parts), or to resistance traits evolution (such as vaccine escape in the third part).In a first part, we have developed a theoretical model of a heterogeneous population of hosts, under a periodic treatment coverage. Using the adaptive dynamics framework and the concept of reproductive values, we have highlighted the impact of periodicity in treatment coverage on the short-term epidemiology and on the long-term evolution of pathogens life-history traits. Our results suggest that periodic treatment strategies can limit both disease spread and virulence evolution, depending on the type of treatment.In a second part, we have developed a spatial metapopulation model, with two subpopulations characterised by different treatment coverages and connected by pathogen migration. In this part we study the effects of migration and of the differences in coverage on the long-term virulence evolution. We have shown that the spatial structure of the host population and the selective pressure of treatments on pathogens may yield bistability or evolutionary branching points, which can lead to the coexistence of different pathogenic strains.Finally, the third part is an extension of the previous metapopulation model, broadly inspired by the Covid-19 pandemic. However, in contrast to the previous part, we focus on short-term pathogen evolution and study the speed of emergence of a vaccine escape mutant in a two-population model connected by pathogen migration. This model allows for the study of several scenarios inspired by the management of the pandemic. For instance, different vaccination strategies between connected countries, or the impact of border opening and closure on the speed of emergence of a vaccine escape mutant can be explored.Our models aim to remain general and conclusions could be adapted to specific host-pathogen interactions. Thus, our results have interesting implications for the management of infectious disease in animal and public health, and in agriculture.