Yarasalar Ebola'nın ne zaman ve nerede saldıracağını bize 'söyleyebilir mi?
Yeni araştırmalar, yarasaların göç modellerine yakından bakarsak, bir sonraki Ebola salgınının ne zaman ve nerede ortaya çıkacağını öngörebileceğimizi gösteriyor.
Ebola, ilk olarak 1976'da Batı Afrika'da keşfedilen oldukça ölümcül ve oldukça bulaşıcı bir virüstür. Meyve yarasalarının virüsün doğal konakçıları olduğu düşünülmektedir.
Ölümcül salgınların çoğu Afrika ülkelerinde ortaya çıksa da, 2014 ile 2016 arasında meydana gelen son Ebola krizi, Amerika Birleşik Devletleri de dahil olmak üzere dünyanın geri kalanına yayıldı.
ABD'de biri ölümle sonuçlanan dört vaka kaydedildi.
Bu bağlamda, bir sonraki Ebola salgınının zamanını ve yerini tahmin etmek, onu önlemek için özellikle yararlı olabilir. Bu nedenle araştırmacılar, gelecekte böyle bir olayı önceden görmemize yardımcı olabilecek bir modelleme çerçevesi oluşturmak için yola çıktılar.
Yeni çalışma, biyomühendislik doçenti Javier Buceta, inşaat ve çevre mühendisliği doçenti olan Paolo Bocchini ve hepsi de Bethlehem, PA'daki Lehigh Üniversitesi'ne bağlı olan doktora sonrası araştırmacı Graziano Fiorillo tarafından gerçekleştirildi.
Yarasalar virüsün taşıyıcıları olduğu için göç modellerini izlemenin öngörücü bir çerçeve oluşturmaya yardımcı olabileceğini varsaydılar.
Araştırmalarının sonuçları dergide yayınlandı Bilimsel Raporlar.
Ebola'nın matematiksel modelini oluşturmak
Çerçeveyi oluşturmak için Buceta ve ekibi uydu bilgilerini ve parametre örneklemesini kullandı. Araştırmacılar, bu bilgiyi, yarasaların davranışlarının Ebola salgınları ile ilişkili olduğu koşulları tahmin etmek için oluşturulan bir bilgisayar algoritmasına veya modeline aktardı.
Algoritmaya beslenen veriler, yarasaların doğum ve ölüm oranlarını, virüsle enfekte olma oranlarını ve iyileşmelerinin ne kadar sürdüğünü içeriyordu.
Ayrıca, belirli bir bölgedeki yarasa enfeksiyonlarının zirvelerini tahmin etmek için model, yarasaların ne zaman ve nerede göç ettikleri, mevsimsel değişiklikler ve yiyecek ve barınak mevcudiyeti hakkında bilgiler içeriyordu.
Araştırmacılar ayrıca çevresel bilgileri hesaba katmak zorundaydı; bu amaçla, NASA'nın veritabanlarından birinden bilgi almak için Google Earth Engine'i kullandılar.
Bocchini, kullandıkları prosedürleri detaylandırarak, “Tüm Afrika kıtasındaki mevcut kaynakların rastgele dalgalanmalarını yüksek çözünürlükte incelememiz gerekiyordu; çok büyük bir hesaplama ve olasılıksal zorluktu. "
"Matematiksel bir bakış açısından, sorunun depreme maruz kalan bir bölgedeki sismik dalgaların rastgele yayılmasına benzediğini fark ettik ve araçlarımızı uyarlayabiliriz" diye devam ediyor.
Buceta, nem ve sıcaklık gibi şeyleri hesaba kattıktan sonra, araştırmacılar "daha sonra bu belirli koşullar göz önüne alındığında bulmayı bekleyebileceğiniz enfekte yarasaların konsantrasyonunu tahmin edebildiler" diye açıklıyor.
Model, Ebola salgınını doğru bir şekilde tahmin ediyor
2014–2016 Ebola salgını, Batı Afrika, Gine'de bir köy olan Meliandou'da 2 yaşındaki bir çocuk vakasıyla başladı.
Bununla birlikte, çocuğa bulaşan virüsün kökenleri, Meliandou'dan binlerce kilometre uzakta olan Demokratik Kongo Cumhuriyeti'nden geliyordu.
Araştırmacılar, Buceta ve ekibi tarafından tasarlanan çerçeveyi kullanarak, "salgının başladığı aylarda Meliandou'da […] bir enfeksiyon zirvesini" geriye dönük olarak "tahmin edebildiler. Bulgularını "dikkate değer" olarak değerlendirdiler.
Bununla birlikte, ekip benzer verileri Meliandou'dan 400 kilometre uzakta olan ve farklı bir iklime sahip olan farklı bir konumdan uyguladığında, sonuçlar bu dönemde bir enfeksiyon zirvesi göstermedi.
Buceta, "Bizim modelimizde," salgınların ortaya çıkması, hem yarasa göç modellerini hem de enfeksiyon oranlarını etkileyen çevresel koşullardaki dalgalanmalarla sıkı bir şekilde bağlantılıdır. "
“Bu tür bulgular,” diye ekliyor, “çevresel faktörlerin yarasalar arasında Ebola virüsünün yayılmasında anahtar rol oynadığını kuvvetle gösteriyor.”
Bilim adamları, modellerinin yalnızca Ebola salgınlarını değil, aynı zamanda hayvanlardan insanlara bulaşan diğer virüsleri de tahmin etmeye ve önlemeye yardımcı olacağını umuyorlar.
