Распространение болезней среди сельскохозяйственных животных показали с помощью анализа социальных сетей

Исследователи продемонстрировали, что анализ перемещений персонала и транспорта между фермами — аналогично изучению контактов в социальных сетях — помогает объяснить распространение опасных инфекционных болезней скота, таких как ящур и птичий грипп. Работа, опубликованная в PLOS Computational Biology, может способствовать созданию более точных инструментов для прогнозирования распространения болезней животных и внедрению более эффективных мер биобезопасности на фермах.

Исследование, проведённое доктором Джанлуиджи Росси из Istituto Zooprofilattico Sperimentale della Lombardia e dell'Emilia Romagna и коллегами, показало, что сеть контактов, возникающая из-за визитов ветеринаров на молочные фермы Северной Италии, имеет скрытые особенности. Эти особенности невозможно обнаружить, просто анализируя частоту визитов, и они раскрывают иначе необъяснимые модели заражения. Авторы обнаружили, что перемещения ветеринаров создают неожиданно большое количество потенциально инфекционных контактов между фермами, которые могут быстро распространять опасные болезни скота.

Исследование стало возможным благодаря наличию высокодетальных данных о перемещениях ветеринаров в пространстве и времени в изучаемом регионе. Оно пролило свет на реальную роль перемещений персонала в распространении болезней — тему, которая до сих пор плохо изучена из-за чрезвычайного разнообразия и сложности таких перемещений, а также проблем с конфиденциальностью при сборе данных.

Учёные сравнили влияние перемещений ветеринаров на распространение болезней с ролью обмена животными между фермами, который считается наиболее эффективным путём передачи инфекций. Они выяснили, что совпадение перемещений персонала и обмена животными действует синергетически, значительно усиливая потенциал распространения болезни. Исследование показывает, как многослойный сетевой анализ существенно улучшает описание механизмов распространения заболеваний, способствуя их контролю.