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L’OMS se prépare déjà à la prochaine pandémie après le Covid-19

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Lors de sa réunion annuelle à Genève en 2018, l’OMS a placé la « maladie X » dans sa liste des pathologies représentant un « danger international ». Il s’agit d’un procédé permettant de concentrer les recherches et la surveillance sur une maladie qui n’est pas encore apparue afin d’en accélérer le diagnostic et le développement d’un traitement, explique Sciences et Avenir.

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« Ebola, Zika, et même le Covid-19 ont tous été à un moment la maladie X, cette pathologie qu’on ne connait pas encore et qui s’apprête à émerger », a déclaré l’épidémiologiste Maria Van Kherkove, du programme des urgences sanitaires de l’OMS, lors d’une conférence de presse en juin. « La question désormais n’est pas de se demander s’il y aura un prochain pathogène mais quand ».

En dressant une telle liste, sur laquelle figurent notamment Ebola, Zika ou encore les 2 autres coronavirus MERS et SRAS, l’OMS tente de tirer des leçons des précédentes épidémies afin de mieux se préparer aux suivantes. Elle a établi une feuille de route qui donne la marche à suivre en cas d’apparition des premiers signes d’une maladie inconnue.

« Cette maladie X, on ne la connaît pas. L’incertitude est toujours accompagnée de peur mais elle n’est pas bonne conseillère lorsqu’il s’agit de prendre des décisions », a expliqué Sylvie Briand, directrice de la gestion des situations d’urgence sanitaire à l’OMS, citée par le magazine scientifique. « Donc il faut réduire ces incertitudes. Pour cela, nous essayons de rassembler les scénarios afin de savoir ce qui pourrait bien se produire ».

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Des systèmes d’intelligence artificielle appelés EBS (Event-Based Surveillance) parcourent constamment les publications scientifiques en ligne à la recherche des premiers signes de l’émergence d’une maladie. Une étude menée à Montpellier et publiée dans la revue Transboundary and Emerging Diseases visait d’ailleurs à déterminer si ces systèmes se sont révélés assez efficaces pour déceler l’émergence du nouveau coronavirus.

« Nos systèmes de surveillance fonctionnent comme un tamis qui chercherait de l’or parmi les grains de poussière. Notre objectif est de mettre à jour les pépites, qui sont finalement des signaux faibles d’évolution d’une maladie », a indiqué Mathieu Roche, auteur de l’étude.