Чи можуть кажани "сказати нам", коли і де Ебола вдарить наступним чином?
Нові дослідження показують, що ми могли б передбачити, коли і де відбудеться наступний спалах Еболи, якщо ми уважно розглянемо міграційні структури кажанів.
Ебола - це надзвичайно смертельний та високоінфекційний вірус, який вперше був виявлений у Західній Африці в 1976 році. Вважається, що плодові кажани є природним хазяїном вірусу.
Хоча більшість смертельних спалахів виникли в африканських країнах, остання криза Ебола, яка сталася між 2014 і 2016 роками, поширилася на решту світу, включаючи США.
У США було зареєстровано чотири випадки, один з яких призвів до смерті.
У цьому контексті прогнозування часу та місця наступного спалаху Еболи може виявитися особливо корисним для запобігання цьому. Ось чому дослідники задумали створити модель моделювання, яка може допомогти нам передбачити таку подію в майбутньому.
Нове дослідження було проведено Хав'єром Бучетою, доцентом біоінженерії Паоло Боккіні, який є доцентом цивільної та екологічної інженерії, та докторантом Граціано Фіорілло - усі вони є членами університету Легі у Віфлеємі, Пенсильванія.
Вони припустили, що, оскільки кажани є носіями вірусу, відстеження їх міграційних моделей може допомогти створити прогнозуючу основу.
Результати їх досліджень були опубліковані в журналі Наукові звіти.
Створення математичної моделі Ебола
Щоб створити структуру, Бучета та команда використали супутникову інформацію та вибірку параметрів. Дослідники подали цю інформацію в комп'ютерний алгоритм або модель, яка була створена для прогнозування умов, в яких поведінка кажанів корелює із спалахами Еболи.
Дані, подані в алгоритм, включали показники смертності та смертності кажанів, швидкість зараження вірусом та час, необхідний для відновлення.
Крім того, для прогнозування піків зараження кажанами в певному регіоні модель включала інформацію про те, коли і куди мігрували кажани, сезонні зміни та наявність їжі та притулку.
Дослідникам також доводилося враховувати екологічну інформацію; з цією метою вони використовували Google Earth Engine для отримання інформації з однієї з баз даних НАСА.
Бокчіні детально описує процедури, які вони застосовували, кажучи: «Нам потрібно було вивчити випадкові коливання наявних ресурсів на всьому африканському континенті з високою роздільною здатністю; це була величезна обчислювальна та імовірнісна задача ".
"Ми визнали, що з математичної точки зору, - продовжує він, - проблема схожа на випадкове поширення сейсмічних хвиль в регіоні, схильному до землетрусів, і ми могли б адаптувати наші інструменти".
Після обліку таких речей, як вологість і температура, дослідники змогли "тоді передбачити концентрацію заражених кажанів, яку можна було б очікувати, враховуючи ці конкретні умови", пояснює Бучета.
Модель точно прогнозує спалах Еболи
Епідемія Ебола 2014–2016 рр. Розпочалася зі справи про 2-річну дитину в Меліанду, селі в Гвінеї, Західна Африка.
Однак штам вірусу, який заразив дитину, походить з Демократичної Республіки Конго, яка знаходиться за тисячі миль від Меліанду.
Використовуючи структуру, розроблену Бучетою та командою, дослідники змогли «заднім числом» передбачити «пік зараження в Меліанду […] протягом місяців, коли почалася спалах». Вони визнали свої висновки "чудовими".
Однак, коли команда застосувала подібні дані з іншого місця - яке було за 400 кілометрів від Меліанду і з іншим кліматом - результати не показали піку зараження в той період.
«У нашій моделі, - продовжує Бучета, - поява спалахів захворювання тісно пов’язана з коливаннями умов навколишнього середовища, які впливають як на міграцію кажанів, так і на рівень зараження».
"Такі висновки, - додає він, - настійно свідчать про те, що фактори навколишнього середовища відіграють ключову роль у розповсюдженні вірусу Ебола серед кажанів".
Вчені сподіваються, що їх модель допоможе передбачити та запобігти спалахам Еболи, а й вірусам інших вірусів, які передаються від тварин до людей.
