Ancienne lauréate
Prix d'études supérieures André-Hamer du CRSNG de 2008

Helen Alexander

Au niveau de la maîtrise

Queen's University

Helen Alexander

Si le terme « zoonose » vous laisse un peu perplexe, peut-être que le terme « grippe aviaire » éclairera davantage votre lanterne. Le terme zoonose désigne tout agent pathogène qui peut passer d'un vertébré à un humain. Ces agents pathogènes sont bien adaptés à leur hôte animal, mais lorsqu'ils font la transition vers les humains, ils meurent souvent en raison de différences d'ordre immunitaire. Afin de survivre dans leurs nouveaux hôtes, ils doivent subir une adaptation évolutive qui découle de mutations et qui peut se traduire par une capacité accrue de se propager dans les populations humaines. Dans de nombreux cas, ils ne réussissent pas à subir une mutation d'une telle envergure, et un petit foyer d'infection se déclare dans une zone restreinte avant de disparaître. Cependant, lorsqu'un agent pathogène réussit bel et bien à s'adapter, la possibilité d'une épidémie se pose alors.

Helen Alexander, spécialiste en biologie mathématique, s'intéresse à la probabilité qu'une telle épidémie apparaisse dans une population, mais sa réponse ne se limite pas au pouvoir d'adaptation d'un agent pathogène. En effet, les travaux de recherche de maîtrise de M^me Alexander, qui lui ont valu un Prix d'études supérieures André-Hamer du CRSNG, portent principalement sur la nature des interactions humaines. Elle vise ainsi à déterminer la probabilité qu'une zoonose prenne pied et infecte les masses si elle dépend des interactions entre les populations.

À l'aide d'un modèle mathématique, M^me Alexander construit des « réseaux de contacts » qui permettent de recréer les interactions au sein d'une population. Dans le cadre de travaux antérieurs dans ce domaine, il a été supposé que les interactions ont lieu au hasard, mais comme chacun peut en témoigner, les gens ont tendance à socialiser à l'intérieur de groupes relativement prévisibles formés d'amis, de membres de la famille, de collègues, etc. Selon M^me Alexander, des interactions habituelles de ce genre auraient une influence considérable sur la propagation d'une maladie émergente.

Créer un modèle mathématique d'une maladie constitue en soi une tâche difficile, mais M^me Alexander tente de concevoir un modèle aussi réaliste que possible. Pour ce faire, elle utilise la théorie des graphes afin de simuler des réseaux de contacts, où chaque sommet représente un individu, et les arêtes qui les relient représentent les contacts entre les individus. Elle utilisera également des éléments de transformation aléatoire pour simuler la probabilité de transmission de la maladie d'un humain à un autre et les façons dont la mutation d'un agent pathogène se manifeste.

Ce modèle réaliste pourrait aider à déterminer quelles mesures il faudrait prendre pour circonscrire et maîtriser la propagation des maladies. Cela pourrait ensuite donner lieu à des changements dans la politique publique quant à la façon dont les villes et les pays devraient réagir pour éviter qu'une épidémie ne frappe de plein fouet une population.

Auparavant, dans le cadre de son mémoire de baccalauréat spécialisé, M^me Alexander a travaillé à un modèle mathématique des maladies auto-immunes. En 2007, elle a reçu une bourse de recherche de 1^er cycle du CRSNG qui a servi à financer sa recherche estivale en biologie mathématique à la University of Western Ontario. Le même été, elle a aussi participé à l'École d'été MITACS en mathématiques industrielles à la Simon Fraser University, où elle a fait partie d'une équipe qui a élaboré des modèles mathématiques de feux de forêt. Elle mentionne que ces expériences ont exercé une influence majeure sur ses travaux actuels.