フランスの豚生産ネットワークにおけるE型肝炎ウイルスの時空間的な広がりを探るためのデータ駆動型確率モデル

A between-herd data-driven stochastic model to explore the spatio-temporal spread of hepatitis E virus in the French pig production network.

• Morgane Salines
• Mathieu Andraud
• Nicolas Rose
• Stefan Widgren

抄録

E型肝炎ウイルスは人獣共通感染症の病原体であり、先進国では豚が主な感染源として認識されています。マルチスケールモデルは、実際のデータに基づいた農場内の動態と動物の移動を考慮に入れた統合的なアプローチにより、養豚部門における HEV 感染と持続パターンを評価するために開発されました。飼育場内の動態には、人口動態と疫学的プロセスの両方が含まれています。HEV の感染動態に影響を与えることが知られている免疫調節ウイルス（IMV）との共感染の可能性も考慮し、直接接触と環境感染経路を検討しました。移動はフランスの豚商業ネットワーク上で最大のコミュニティを形成する 3,017 群に限定し、接触マトリックスを構築するために全国豚移動データベースからのデータを使用しました。牛群間感染は、SimInfパッケージを使用して、牛群内とネットワークダイナミクスを結合することによってモデル化されました。異なる導入シナリオは、IMVに感染した農場の有病率の低下だけでなく、テストされました。1 頭の感染雌豚を導入した後、モデルは、と畜期における HEV 感染豚の有病率と同様に、感染経路も指標農場のタイプ、人口の健康状態、感染農場のタイプによって影響を受けることを示しました。これらの結果は、農場とネットワークのリスク評価に基づいた地域規模での HEV 防除戦略の設計に役立つ可能性がある。

Hepatitis E virus is a zoonotic pathogen for which pigs are recognized as the major reservoir in industrialised countries. A multiscale model was developed to assess the HEV transmission and persistence pattern in the pig production sector through an integrative approach taking into account within-farm dynamics and animal movements based on actual data. Within-farm dynamics included both demographic and epidemiological processes. Direct contact and environmental transmission routes were considered along with the possible co-infection with immunomodulating viruses (IMVs) known to modify HEV infection dynamics. Movements were limited to 3,017 herds forming the largest community on the swine commercial network in France and data from the national pig movement database were used to build the contact matrix. Between-herd transmission was modelled by coupling within-herd and network dynamics using the SimInf package. Different introduction scenarios were tested as well as a decrease in the prevalence of IMV-infected farms. After introduction of a single infected gilt, the model showed that the transmission pathway as well as the prevalence of HEV-infected pigs at slaughter age were affected by the type of the index farm, the health status of the population and the type of the infected farms. These outcomes could help design HEV control strategies at a territorial scale based on the assessment of the farms' and network's risk.