Новая методология предсказывает угрозы коронавируса и других инфекционных заболеваний для дикой природы
Частота заражения людей возникающими болезнями дикой природы неуклонно растёт последние три десятилетия. Пандемия коронавируса и недавняя вспышка оспы обезьян обострили потребность в инструментах экологии болезней для прогнозирования вспышек. Доцент Университета Южной Флориды помог разработать методологию, которая будет предсказывать передачу болезней от дикой природы к человеку и между видами, определяя группы риска.
Методология использует машинное обучение для выявления влияния таких переменных, как местоположение и климат, на известные патогены. Используя небольшой объём информации, система способна определять горячие точки риска заражения как в глобальном, так и в локальном масштабе.
«Наша главная цель — разработать этот инструмент для превентивных мер», — сказал соавтор исследования Диего Сантьяго-Аларкон. Сложно создать универсальную методологию для прогнозирования инфекций для всех паразитарных систем, но эта работа приближает нас к цели.
Вместе с исследователями из Universidad Veracruzana и Instituto de Ecologia (Мексика) Сантьяго-Аларкон протестировал методологию на трёх системах «хозяин–патоген»:
- малярия птиц,
- птицы с вирусом Западного Нила,
- летучие мыши с коронавирусом.
Команда обнаружила, что для всех трёх систем наиболее часто инфицированный вид не обязательно был наиболее восприимчивым к болезни. Для точного определения хозяев с высоким риском заражения важно было учитывать такие факторы, как климат и эволюционные взаимосвязи.
Интегрируя географические, экологические и эволюционные переменные, исследователи смогли идентифицировать виды-хозяев, ранее не зарегистрированные как инфицированные изучаемым паразитом. Это позволяет находить восприимчивые виды и в конечном итоге снижать риск распространения патогенов.
«Мы уверены в успехе методологии, и её можно широко применять ко многим системам "хозяин–патоген"», — заявил Сантьяго-Аларкон.
Результаты, опубликованные в Proceedings of the National Academy of Sciences, доказывают, что методология способна давать надёжные глобальные прогнозы даже при использовании небольшого объёма данных. Этот новый подход поможет направлять эпиднадзор за инфекционными болезнями и полевые работы, предоставляя экономичную стратегию для определения приоритетов при ограниченных ресурсах.
«Человечество и биоразнообразие в целом сталкиваются со всё большим количеством проблем из-за инфекционных заболеваний как следствия нашего вторжения и разрушения природного порядка через вырубку лесов, мировую торговлю и изменение климата, — сказал Андрес Лира-Нориега из Instituto de Ecologia. — Это создаёт потребность в таких инструментах, как наш, чтобы предсказывать, где могут возникнуть новые угрозы в виде патогенов и их резервуаров».
Команда планирует продолжить исследования, чтобы протестировать методологию на других системах и расширить изучение передачи болезней для прогнозирования будущих вспышек. Цель — сделать инструмент легко доступным через приложение для научного сообщества к концу 2022 года.