Régions tropicales

Cambodge,
Asie du Sud-Est

Habitats que nous étudions

Interactions entre la vie humaine et animale dans divers endroits

Intact

Forêt de Mondulkiri

Fragmenté

Forêt de Stung Treng

Agriculture intensive

Province de Battambang

Urbain

Phnom Penh

Pathogènes clés
que nous explorons

  • Paramyxovirus
  • Autres coronavirus
  • Trématodes

Hôtes et vecteurs clés sur lesquels nous travaillons

Pour des résultats efficaces et fiables, nous prélèverons des échantillons environnementaux et biologiques

Environnemental

  • Eau
  • Sol
  • Sédiments

Faune

  • Rongeurs
  • Poisson
  • Autres

Chauves-souris

  • Insectivores

Animaux domestiques

  • Chiens
  • Chats

Humains

  • Adultes (20-50 ans) Femme 46%

Notre travail au Cambodge

Échantillonnage

Les travaux de terrain et de laboratoire au Cambodge sont coordonnés par l'IPC en relation avec la stratégie globale d'échantillonnage.

Analyse du microbiome

Les multiples échantillons d’humains, d’animaux sauvages et d’animaux domestiques que nous collectons seront utilisés pour évaluer l’impact de la biodiversité sur la structure du microbiome et les risques zoonotiques.

Modèle SIR

Les données collectées sur le coronavirus chez les chauves-souris insectivores permettent de développer des modèles SIR épidémiologiques compartimentés.

Modèle multi-agent

Trois Modèles multi-agent seront co-construits avec les communautés locales, enrichis par des experts, et impliqueront une représentation informatique des espèces critiques et des humains. Au Cambodge, le modèle Mekong Region Simulator (MerSIM) sera adapté pour simuler l'écosystème de la région et fournir des informations directement dans le Modèle.


Modèle de paysage

Se concentrer sur les facteurs externes et la dynamique de transmission pour simuler à la fois la transmission d'agents pathogènes humains et les mouvements d'espèces hôtes intermédiaires (par exemple les civettes).

Ateliers et actualités cambodgiens

Exploring the Microbiome with Université de Liége: Insights into Biodiversity and Disease

In today's interview, we speak with Pauline Van Leeuwen, a postdoctoral researcher at the University of Liège, about her work on microbiome profiling within BCOMING. Pauline’s research focuses on understanding how microbial communities in wildlife, particularly bats and rodents, influence disease emergence. She shares insights into her analysis of microbiome diversity, the significance of studying Rhinolophus bats, and the potential implications of her findings for biodiversity, public health, and environmental policies. Join us as we explore the critical role of microbiomes in shaping disease dynamics.
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Comprendre le risque de maladie grâce à la biodiversité : Les travaux de l'IRD dans le cadre du projet BCOMING

Lors de notre dernier entretien avec le professeur Rodolphe (Rudy) Gozlan, directeur de recherche et professeur en écologie de la conservation à l'Institut de recherche pour le développement (IRD), celui-ci a partagé avec nous des informations fascinantes sur le travail de l'IRD dans le cadre du projet BCOMING. La conversation s'est concentrée sur la manière dont le travail de l'IRD aide à identifier les liens entre la biodiversité et le risque de maladie, avec un accent particulier sur le Cambodge, ainsi que sur d'autres régions telles que la Guinée, la Côte d'Ivoire et la Guadeloupe.

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BCOMING et iDE : Mettre en place des systèmes résilients pour mieux prévenir et gérer les maladies zoonotiques et les épidémies

Dans le cadre de BCOMING, l'iDE (International Development Enterprises) travaille d'arrache-pied à l'examen des facteurs de risque socio-économiques qui favorisent la transmission des zoonoses, en particulier dans les hauts lieux de la biodiversité, notamment le Cambodge, la Guinée, la Côte d'Ivoire et la Guadeloupe. Comme l'explique l'iDE, ces travaux se concentrent sur la manière dont les activités humaines - telles que la chasse, le commerce et la consommation d'animaux sauvages - créent des voies de passage pour les agents pathogènes des animaux vers les humains, un processus connu sous le nom de « spillover » (débordement).

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Local
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Pablo Sinovas
FFI
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IPC