Article invité de Kierste Miller, Data Scientist chez Metabiota

Chez Metabiota, nous sommes fascinés par les maladies infectieuses et leur mode de propagation. Les épidémies représentent un risque immense pour le monde entier ; cependant, ils sont notoirement difficiles à prévoir et à surveiller. Notre équipe produit des modèles de risque épidémique pour les secteurs de l’assurance, du commerce et du gouvernement afin de relever le défi de la quantification de ce risque apparemment inquantifiable. Nos utilisateurs finaux souhaitent connaître la probabilité de subir un certain niveau de pertes humaines ou financières dues à des épidémies de maladies infectieuses.
Pour évaluer la probabilité de perte, nous produisons in silico (c'est-à-dire effectué via une simulation informatique) des modèles qui projettent des événements plausibles de transmission de maladies à travers le monde entier. Par exemple, nos simulateurs décrivent la propagation potentielle d’une pandémie de grippe, ainsi que des épidémies similaires aux événements de SRAS de 2003 et d’Ebola en Afrique de l’Ouest de 2014. Nous modélisons de manière probabiliste l’endroit où la maladie apparaît, la rapidité avec laquelle elle se propage, le nombre de personnes qu’elle infecte et les taux d’utilisation des soins de santé et de mortalité qui en résultent. Nos clients sont souvent intéressés par les coûts associés à ces événements, c'est pourquoi nous associons des modèles de propagation des maladies à des modèles financiers qui quantifient l'impact économique et les réclamations d'assurance liées aux épidémies. Au total, nous créons un ensemble extrêmement large d’événements simulés qui permettent d’estimer les pertes financières et humaines potentielles causées par les épidémies.

La carte ci-dessus illustre comment nos modèles simulent le processus des individus voyageant à travers le monde entier – de Paris, en France, à Paris, au Texas par exemple – sur un pas de temps quotidien. Nous modélisons la probabilité que les individus se déplacent à travers les limites du réseau, ainsi que la probabilité que ces individus transmettent des maladies au sein de chaque nœud du réseau. Des millions de calculs sont effectués dans une seule simulation d’épidémie. Nos modèles intègrent une énorme quantité de données et, bien entendu, nous disposons d'importantes gros calcul exigences.
Le tableau ci-dessous résume la portée de notre problème. Nos clients s'intéressent à la probabilité d'événements rares, c'est pourquoi nous simulons des millions de épidémies de maladies infectieuses examiner l’ensemble des résultats plausibles. Chaque simulation intègre la transmission de la maladie au sein et entre tous les nœuds du monde et prend environ une à quatre minutes. Étant donné que nous souhaitons exécuter des millions de simulations pour estimer l’ampleur des conséquences épidémiques d’un seul agent pathogène, nous parlons d’une tâche informatique très importante. Comme vous pouvez le voir sur le tableau, l’ensemble des simulations pour une famille d’agents pathogènes prendrait environ 26 ans sur mon propre ordinateur portable ! Ce n'est clairement pas utile, c'est pourquoi nous utilisons la plate-forme cloud computing de Rescale pour accélérer les choses. Sur la plateforme Rescale, nous sommes en mesure de réduire 26 années de calcul pour un seul agent pathogène à environ une journée de travail. Au bout d'une seule journée, nous avons dressé le profil du risque associé à un seul agent pathogène à l'aide de plus de 18 millions de simulations qui capturent un large éventail de scénarios plausibles.


Nous utilisons le cloud computing sur Rescale car il nous permet d'effectuer nos calculs plus rapidement, à moindre coût et de manière plus collaborative. La plateforme de Rescale est évolutive : nous pouvons exécuter des millions de simulations d'épidémies mondiales sur des milliers de serveurs., et nous sommes en mesure d'exploiter d'importantes ressources de calcul à grande échelle et de manière rentable. Nous pouvons collaborer en toute sécurité sur la plateforme avec nos partenaires du monde entier pour créer des modèles de risque de maladies infectieuses de pointe et contrôler facilement l'accès aux données. C'est une merveilleuse réussite technologique que de pouvoir simuler rapidement et à moindre coût les complexités des maladies infectieuses qui se propagent à travers le monde.
Ce n’est qu’une manière particulière par laquelle les sciences de la vie bénéficient des grandes capacités de calcul d’aujourd’hui. Des milliards de dollars et des vies humaines sont en jeu lorsque des maladies infectieuses se propagent – ​​comme l’épidémie d’Ebola en Afrique de l’Ouest en 2014 – et nous construisons des outils pour recueillir des informations critiques afin d’accroître la résilience aux épidémies grâce aux résultats de simulation que nous obtenons via Rescale.
À propos de l’auteur
Kierste Miller est un data scientist chez Metabiota qui se concentre sur la modélisation des maladies infectieuses et se spécialise dans la biologie computationnelle, l'épidémiologie et la modélisation des catastrophes. Elle est membre d'une équipe qui crée des produits d'estimation des risques épidémiques mondiaux pour les secteurs de l'assurance, du commerce et du gouvernement.