Ученые впервые смогли предсказать масштаб и эволюцию эпидемии

Ученые из Университета Стирлинга впервые смогли определить, что влияет на масштаб и эволюцию заболевания.

Исследовательская группа под руководством доктора Стюарта Олда использовала клоны ракообразных, чтобы выяснить, можно ли повторить эпидемии и в каком масштабе в разных условиях.

Ученые использовали Daphnia magna — ракообразное, способное клонировать себя, — чтобы многократно запускать эпидемии, начиная с одинаковой популяции хозяев и патогенов в разных средах. Это позволило проверить, как различные факторы определяют масштаб эпидемии и эволюцию болезни.

В контролируемых лабораторных экспериментах они создали сложные природные среды, используя пруды с дафниями и их стерилизующим бактериальным патогеном Pasteuria ramosa. Ученые смогли точно показать, как эти экологические условия взаимодействуют и влияют на масштаб эпидемий, а также как эпидемии изменяют способность хозяев сопротивляться бактерии и инфекционность самой бактерии.

Исследование, финансируемое Советом по исследованиям природной среды (NERC), опубликовано в журнале Nature Ecology and Evolution.

Предсказание эпидемий

Исследователи обнаружили, что измерение 10 экологических переменных, включая температуру, pH, доступ к водорослям как пище и плотность хищников, позволило им предсказать, будут ли эпидемии крупными или мелкими. Они также смогли предвидеть направление и степень общей коэволюции болезни — то, в какой степени хозяева эволюционировали, чтобы стать устойчивыми, а патогены — более заразными.

Исследование является частью более масштабного проекта Stirling Outdoor Disease Experiment — долгосрочного эксперимента, в котором используются реплицированные популяции ракообразных и их бактериального заболевания в прудах для изучения того, как экологические и средовые вариации влияют на эволюцию болезни.

Доктор Олд отметил, что понимание общих процессов, управляющих масштабом и тяжестью вспышек заболеваний, имеет решающее значение. Любые фундаментальные знания, которые помогают лучше предсказывать динамику болезней, в конечном итоге принесут пользу обществу.