RESEARCH CIRM-AIMS

Modeling schistosomiasis, adaptive observer designs
Modélisation de la schistosomiase, Synthèse d’Observateur adaptive

3 – 14 October, 2022

Participants

Aboudramane Guiro (Université Nazi Boni de Bobo-Dioulasso, Burkina Faso)
Gautier Sallet (Université de la Lorraine)

We propose in this project state estimation for a transmission model of Bilharzia in three water sites attended by the population of two villages. We show that tool from nonlinear control theory called ”Observer” can be helpful to deal with the problem of state estimation and/or paramètres estimation. This problem is capital for biological models specially for transmission model of diseases such as bilharzia. The main goal of this project is to show how some techniques of control theory can be applied for the approximation of the unmeasurable state variables or parameters using only the observed data together with the dynamical model describing the evolution of the system. Indeed, Schistosomiasis is widespread with a relatively low mortality rate but a high morbidity rate, causing severe debilitating illness. It affeccts populations where substandard conditions of living are predominant ie. poor sanitation, insufficient safe water supply and low standard hygiene is practiced [2] Schistosomiasis remains a public health problem in several parts of the world, particularly in Africa, with more than 200 million people infected in 2009 (see [1]). School-age children are most likely to become infected with this silent, destructive disease because it is easily contracted while bathing or swimming in water contaminated with the parasite.

Nous proposons dans ce projet l’estimation d’état pour un modèle de transmission de la Bilharziose dans trois sites d’eau fréquentés par les populations de deux villages. Nous montrons qu’un outil de la théorie du contrôle non linéaire appelé « Observateur » peut être utile pour l’étude de l’estimation de l’état et/ou des paramètres. Ce problème est capital pour les modèles biologiques, en particulier pour les modèles de transmission de maladies telles que la bilharziose. L’objectif principal de ce projet est de montrer comment certaines techniques de la théorie du contrôle peuvent être appliquées pour l’approximation des variables d’état ou des paramètres non mesurables en utilisant uniquement les données observées ainsi que le modèle dynamique décrivant l’évolution du système. En effet, la schistosomiase est très répandue avec un taux de mortalité relativement faible mais un taux de morbidité élevé, provoquant des maladies débilitantes graves. Elle affecte les populations où des conditions de vie inférieures aux normes sont prédominantes, c’est-àdire un mauvais assainissement, un approvisionnement insu!cient en eau potable et une hygiène de faible niveau [2] La schistosomiase reste un problème de santé publique dans plusieurs régions du monde, en particulier en Afrique, avec plus de 200 millions de personnes infectées en 2009 (voir [1]). Les enfants d’âge scolaire sont les plus susceptibles d’être infectés par cette maladie silencieuse et destructrice, car ils la contractent facilement en se baignant ou en nageant dans de l’eau contaminée par le parasite.

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