Alors que la malaria fait plus de deux millions et demi de victimes par an, que les conditions économiques aggravent le problème, que le virus mute et que les moustiques résistent aux insecticides, l’idée d’utiliser des moustiques génétiquement modifiés contre la transmission de la malaria est apparu comme un outil à évaluer. Ici, l’idée est de modifier la capacité d’encapsidation du virus de la malaria Plasmodium falciparum par le moustique afin de l’empêcher de transmettre la maladie. Ceci étant permis par l’identification des gènes responsables de l’encapsidation et de techniques possibles pour introduire ces gènes dans le génome des moustiques. Alors qu’il convient de réfléchir à l’efficacité d’une telle méthode, cette étude développe une approche théorique visant à comprendre sous quelles conditions la capacité induite des moustiques à ne pas transmettre la malaria peut-elle être répandue et à estimer l’impact de lâchers de tels moustiques si certains ne sont pas réfractaires?

Un modèle théorique est établit afin de décrire la capacité de dispersion des gènes de réfraction à la transmission de la malaria dans une population de moustiques. Ce modèle est basé sur 3 paramètres que sont la génétique des populations (en lien la présence ou non d'un transposon lié à l'allèle introduit), la fitness des individus réfractaires et le coût d’être réfractaire. De plus, afin d’évaluer l’efficacité de lâchers de moustiques génétiquement modifiés sur la prévalence de la malaria dans les populations humaines, cette étude teste un second modèle basé à la fois sur une approche à la fois de génétique des populations et d’épidémiologie.

En absence d’élément de forçage génétique (absence de transposon lié à l’allèle), la dispersion de l’allèle dans la population est déterminée par les coûts et bénéfices de cette incapacité du moustique à transmettre la malaria, si bien que la rétroaction épidémiologique ne permet pas la fixation de l’allèle dans la population. En présence de transposon, le forçage génétique va généralement pouvoir disperser l’allèle introduit dans la population même si cela semble fortement dépendant du coût lié au fait d’être réfractaire. Enfin l’approche épidémiologique montre que la prévalence de la malaria sur les populations aura une chance de diminuer si et seulement si l’efficacité de rendre les moustiques incapables de transmettre la maladie est proche de 100%.

Comme indiqué par les auteurs, de nombreux modèles similaires à celui établit dans l’article ont montré des résultats satisfaisants dans la description de patterns épidémiologiques, donc le modèle semble rigoureux et assez proche de ce que l’on peut observer. Malgré tout cela reste un modèle théorique donc une approximation où l’équation sous-jacente essaye de prendre en compte de la façon la plus exhaustive les processus génétique et épidémiologiques. Les études sur le sujet étant à leur début, la difficulté est double car il n’existe pas de données quantitatives des paramètres pris en compte et il est difficile d’estimer des éléments comme le coût d’être réfractaire à la transmission de la malaria. A noter tout de même que Christophe Boëte est l'auteur d'un livre sur les moustiques génétiquement modifiés où il y fait en grande partie un plaidoyer en faveur du principe de précaution et d’une orientation démocratique de la science.

Bien que cet article date de 2002 et que des progrès ont été fait au niveau génie génétique (Crispr cas 9) dans la dispersion des gènes au sein des populations, il est intéressant de voir à partir de quoi ce modèle a été construit, de voir que derrière une technique proposant de lâchers des moustiques incapables de transmettre la malaria il y a de nombreuses choses à prendre en compte au niveau des processus génétiques et épidémiologiques. De plus, cet article montre que malgré une technique de lutte contre la maladie en apparence révolutionnaire, si l'incapacité des moustiques à transmettre la malaria est inférieure à 100% (si il y avait une influence de l'environnement) alors l'impact sur l'épidémie de malaria serait très faible. Donc qu'il suffit que le modèle soit un peu imparfait pour qu'il n'y ait peu ou pas de résultats.