Ar šikšnosparniai gali „pasakyti mums“, kada ir kur Ebola smogs toliau?
Nauji tyrimai rodo, kad mes galime numatyti, kada ir kur įvyks kitas Ebolos protrūkis, jei atidžiai pažvelgsime į šikšnosparnių migracijos modelius.
Ebola yra labai mirtinas ir labai infekcinis virusas, pirmą kartą atrastas Vakarų Afrikoje 1976 m. Manoma, kad vaisiniai šikšnosparniai yra natūrali viruso šeimininkė.
Nors dauguma mirtinų protrūkių kilo iš Afrikos šalių, paskutinė Ebolos krizė, įvykusi 2014–2016 m., Išplito visame pasaulyje, įskaitant JAV.
JAV buvo užregistruoti keturi atvejai, iš kurių vienas baigėsi mirtimi.
Šiame kontekste kito ebolos protrūkio laiko ir vietos prognozavimas gali būti ypač naudingas jo prevencijai. Štai kodėl tyrėjai ėmėsi sukurti modeliavimo sistemą, kuri gali padėti mums numatyti tokį įvykį ateityje.
Naują tyrimą atliko Javieras Buceta, docentas bioinžinerijos srityje, Paolo Bocchini, kuris yra civilinės ir aplinkos inžinerijos docentas, ir doktorantas Graziano Fiorillo, visi jie yra susiję su Lehigh universitetu Betliejuje, PA.
Jie iškėlė hipotezę, kad kadangi šikšnosparniai yra viruso nešiotojai, jų migruojančių modelių nustatymas gali padėti sukurti nuspėjamą sistemą.
Jų tyrimų rezultatai buvo paskelbti žurnale Mokslinės ataskaitos.
Matematinio Ebolos modelio sukūrimas
Norėdami sukurti sistemą, Buceta ir komanda naudojo palydovinę informaciją ir parametrų atranką. Mokslininkai šią informaciją įdėjo į kompiuterinį algoritmą arba modelį, kuris buvo sukurtas siekiant numatyti sąlygas, kuriomis šikšnosparnių elgesys koreliuoja su Ebolos protrūkiais.
Į algoritmą įvedami duomenys apėmė šikšnosparnių prigimtį ir mirtingumą, jų užsikrėtimo virusu greitį ir jų užtrukimo laiką.
Be to, siekiant prognozuoti šikšnosparnių infekcijos pikas tam tikrame regione, modelis įtraukė informaciją apie tai, kada ir kur šikšnosparniai migruoja, sezoninius pokyčius, maisto ir prieglaudos prieinamumą.
Tyrėjai taip pat turėjo atsižvelgti į informaciją apie aplinką; šiuo tikslu jie naudojo „Google Earth“ variklį, norėdami gauti informaciją iš vienos iš NASA duomenų bazių.
Bocchini išsamiai aprašo procedūras, kurias jie naudojo, sakydami: „Mums reikėjo ištirti atsitiktinius turimų išteklių svyravimus visame Afrikos žemyne didele skiriamąja geba; tai buvo didžiulis skaičiavimo ir tikimybinis iššūkis “.
"Mes pripažinome, kad matematiniu požiūriu, - tęsia jis, - problema yra panaši į seisminį bangų sklidimą regione, kuriame veikia žemės drebėjimai, ir mes galėtume pritaikyti savo įrankius."
Apskaitę tokius dalykus kaip drėgmė ir temperatūra, mokslininkai sugebėjo „tada numatyti užkrėstų šikšnosparnių koncentraciją, kurią galima tikėtis rasti atsižvelgiant į šias ypatingas sąlygas“, - aiškina Buceta.
Modelis tiksliai numato Ebola protrūkį
2014–2016 m. Ebolos epidemija prasidėjo nuo 2 metų vaiko atvejo Meliandou, kaime Gvinėjoje, Vakarų Afrikoje.
Tačiau vaiką užkrėtusi viruso atmaina atsirado Kongo Demokratinėje Respublikoje, esančioje už tūkstančių mylių nuo Meliandou.
Naudodamiesi „Buceta“ ir komandos sukurta sistema, mokslininkai galėjo „atgaline data“ numatyti „infekcijos viršūnę Meliandou […] per tuos mėnesius, kai prasidėjo protrūkis“. Jie mano, kad jų išvados yra „nepaprastos“.
Tačiau kai komanda pritaikė panašius duomenis iš kitos vietos - kuri buvo už 400 kilometrų nuo Meliandou ir buvo kitokio klimato - rezultatai neparodė infekcijos piko tuo laikotarpiu.
"Mūsų modelyje," tęsia Buceta, "protrūkių atsiradimas yra glaudžiai susijęs su aplinkos sąlygų svyravimais, kurie turi įtakos ir šikšnosparnių migracijos modeliams, ir infekcijos lygiui."
„Tokios išvados, - priduria jis, - primygtinai rodo, kad aplinkos veiksniai vaidina pagrindinį vaidmenį plintant Ebolos virusą šikšnosparniams“.
Mokslininkai tikisi, kad jų modelis padės nuspėti ir užkirsti kelią ne tik Ebolos, bet ir kitų virusų, perduodamų iš gyvūnų žmonėms, protrūkiams.
