Źródło zdjęcia: NASA
W ubiegłym roku ponad milion osób zmarło na malarię, głównie w Afryce Subsaharyjskiej. Wybuchy gorączki denga, hantawirusa, gorączki Zachodniego Nilu, gorączki w dolinie Rift, a nawet dżumy wciąż od czasu do czasu atakują wioski, miasteczka i całe regiony. Dziesiątkom lub setkom, które ponoszą bolesną śmierć, i ich bliskim, choroby te muszą wydawać się, że wytryskują na nich znikąd.
Jednak te choroby nie są bez rymu i powodu. Kiedy pojawia się ognisko, często dzieje się tak, ponieważ warunki środowiskowe, takie jak opady deszczu, temperatury i roślinność, przygotowują grunt pod gwałtowny wzrost populacji szkodników przenoszących choroby. Komary, myszy lub kleszcze kwitną, a przenoszone przez nie choroby szybko się rozprzestrzeniają.
Dlaczego więc nie obserwować tych czynników środowiskowych i ostrzegać, gdy nadejdą warunki do wybuchu epidemii? Naukowcy byli kuszeni tą możliwością, odkąd pomysł został po raz pierwszy wyrażony przez rosyjskiego epidemiologa E.N. Pavlovsky'ego w latach 60-tych. Teraz technologia i wiedza naukowa nadrabiają zaległości, a wydaje się, że regionalny system wczesnego ostrzegania o wybuchach chorób jest w zasięgu ręki.
Ronald Welch z Globalnego Centrum Hydrologii i Klimatu NASA w Huntsville w Alabamie jest jednym z naukowców pracujących nad opracowaniem takiego systemu wczesnego ostrzegania. „Byłem w złośliwych regionach zarówno w Gwatemali, jak i Indiach” - mówi. „Zazwyczaj uderza mnie ubóstwo w tych obszarach, na poziomie rzadko spotykanym w Stanach Zjednoczonych. Ludzie są ciepli i przyjaźni, i są wdzięczni, wiedząc, że jesteśmy tutaj, aby pomóc. Bardzo dobrze jest wiedzieć, że przyczyniasz się do łagodzenia chorób i zapobiegania śmierci, zwłaszcza dzieciom. ”
Podejście zastosowane przez Welch i innych łączy dane z zaawansowanych technologicznie satelitów środowiskowych ze staromodnymi „spodenkami w kolorze khaki i zakurzonymi butami”. Naukowcy faktycznie szukają i odwiedzają miejsca z wybuchem choroby. Następnie badają zdjęcia satelitarne, aby dowiedzieć się, jak z kosmosu wyglądają warunki sprzyjające chorobie. Satelity mogą następnie obserwować te warunki w całym regionie, kraju, a nawet kontynencie, gdy cicho ślizgają się po niebie raz dziennie, każdego dnia.
Na przykład w Indiach, gdzie Welch prowadzi badania, urzędnicy ds. Zdrowia mówią o stworzeniu satelitarnego systemu wczesnego ostrzegania o malarii dla całego kraju. We współpracy z matematykiem Jią Li z University of Alabama w Huntsville i indyjskim ośrodkiem badań nad malarią Welch ma nadzieję przeprowadzić badanie pilotażowe w Mewat, głównie wiejskim obszarze Indii na południe od New Delhi. Obszar ten jest domem dla ponad 700 000 osób mieszkających w 491 wioskach i 5 miejscowościach, ale ma tylko około dwóch trzecich wielkości Rhode Island.
„Oczekujemy, że będziemy w stanie ostrzegać o wysokim ryzyku chorób w danej wiosce lub obszarze z miesięcznym wyprzedzeniem”, mówi Welch. „Te„ czerwone flagi ”pozwolą urzędnikom służby zdrowia skupić się na programach szczepień, oprysków komarach i innych działaniach zwalczających choroby na obszarach, które najbardziej ich potrzebują, być może zapobiegając epidemii, zanim to nastąpi”.
Ogniska wywoływane są przez zadziwiającą różnorodność czynników.
Na przykład w przypadku gatunku komara, który przenosi malarię na obszarze badań Welcha, ognisko zapalne miałoby kałuże stojącej wody, w której dorosłe komary mogą składać jaja w celu dojrzewania u nowych dorosłych. Mogą to być ociężałe kałuże na gęstej, gliniastej glebie po ulewnych deszczach, pobliskich terenach bagiennych, a nawet wypełnione deszczem wiadra zwykle pozostawione na zewnątrz przez mieszkańców wioski. Punkt zapalny malarii byłby cieplejszy niż 18 ° C, ponieważ w chłodniejsze dni jednokomórkowy pasożyt „plazmodium”, który faktycznie powoduje malarię, działa zbyt wolno, aby przejść cykl infekcji przed śmiercią komara żywiciela. Ale pogoda nie może być zbyt gorąca, bo komary musiałyby się schować w cieniu. Wilgotność musi oscylować w przedziale od 55% do 75%, wymaganym przez te komary do przetrwania. Najlepiej, by w zasięgu 1 km komara znajdowało się bydło lub inny inwentarz żywy, ponieważ szkodniki te wolą żywić się krwią zwierząt.
Jeśli wszystkie te warunki się pokrywają, uważaj!
Udokumentowanie niektórych z tych czynników, takich jak rodzaj gleby i lokalne nawyki związane z opuszczaniem wiader, wymaga wstępnej pracy naukowców w terenie, zauważa Welch. Informacje te są podłączone do skomputeryzowanego systemu mapowania zwanego bazą danych systemów informacji geograficznej (GIS). Wymagane są również prace terenowe w celu scharakteryzowania zachowania lokalnych gatunków komarów. Czy gryzie ludzi w domu, na dworze czy w obu miejscach? Inne czynniki, takie jak lokalizacje pastwisk dla bydła i budynków ludzkich, są wprowadzane do mapy GIS na podstawie zdjęć satelitarnych o bardzo wysokiej rozdzielczości z komercyjnych satelitów, takich jak Ikonos i QuickBird, które mogą wykrywać obiekty na ziemi o średnicy nawet 80 cm. Następnie zmienne dla całego regionu, takie jak temperatura, opady, typy roślinności i wilgotność gleby, są uzyskiwane z danych satelitarnych średniej rozdzielczości, takich jak Landsat 7 lub czujnik MODIS na satelicie NASA Terra. (MODIS oznacza spektrometr obrazowy o rozdzielczości MODerate).
Naukowcy wprowadzają wszystkie te informacje do symulacji komputerowej, która działa na cyfrowej mapie krajobrazu. Zaawansowane algorytmy matematyczne sprawdzają wszystkie te czynniki i wyliczają szacunkowe ryzyko wybuchu epidemii.
Podstawową zasadność tego podejścia do szacowania ryzyka choroby potwierdzają wcześniejsze badania. Grupa z University of Nevada i Desert Research Institute była w stanie „przewidzieć” historyczne wskaźniki infekcji myszy jeleniowych przez wirusa Sin Nombre z dokładnością do 80%, w oparciu tylko o rodzaj roślinności i gęstość, wysokość i nachylenie ląd i funkcje hydrologiczne, wszystkie pochodzące z danych satelitarnych i map GIS. Wspólne badanie NASA Ames / University of California w Davis osiągnęło 90% skuteczność w określeniu, które pola ryżowe w środkowej Kalifornii wyhodowałyby dużą liczbę komarów, a które mniej, na podstawie danych Landsata. Kolejny projekt Ames przewidywał 79% wiosek o wysokich komarach w regionie Chiapas w Meksyku na podstawie cech krajobrazu widocznych na zdjęciach satelitarnych.
Doskonałe prognozy prawdopodobnie nigdy nie będą możliwe. Podobnie jak pogoda, zjawisko chorób ludzkich jest zbyt skomplikowane. Ale te zachęcające wyniki sugerują, że można uzyskać dość dokładne szacunki ryzyka, łącząc staromodne prace terenowe z najnowszymi technologiami satelitarnymi.
„Wszystkie niezbędne elementy układanki są na miejscu” - mówi Welch, oferując nadzieję, że wkrótce wybuchy chorób, które zdają się „znikąd”, znacznie rzadziej odstraszają ludzi.
Oryginalne źródło: NASA Science Story
