Predicción de poblaciones de mosquitos para controlar enfermedades
Cuando los huracanes avanzan lentamente a lo largo de su trayectoria, pueden arrojar más de un metro de lluvia. Cuando finalmente se disipan, las inundaciones y el agua estancada resultantes pueden causar estragos de varias maneras: amenazan el agua potable, dañan la infraestructura crítica y arrasan las carreteras. Pero también conducen a otro peligro que pocos consideran: un aumento en las poblaciones de mosquitos. Las inundaciones que retroceden son hábitats ideales para que se reproduzcan los mosquitos, lo que lleva a un aumento de las enfermedades transmitidas por mosquitos.
Los mosquitos transmiten malaria, chikungunya, virus del Nilo Occidental, Zika y otras enfermedades, y matan a millones de personas cada año. Saber dónde surgirán las áreas de mayor población puede ayudar a las comunidades a prevenir la propagación de enfermedades transmitidas por mosquitos al proporcionar una alerta temprana y preparación para posibles brotes al proporcionar a las comunidades y a las autoridades de salud pública.
En el Laboratorio Nacional de Los Alamos, estamos estudiando la dinámica de las poblaciones de mosquitos para comprender cómo crecen, cambian con las estaciones y, especialmente, cómo transmiten enfermedades infecciosas a los humanos y otros animales. El objetivo es crear un modelo computarizado que simule con precisión estas poblaciones en función de los datos de precipitación, temperatura, niveles de agua y otros factores ambientales en un área determinada, para que las personas puedan obtener una imagen temprana del mayor riesgo de transmisión de enfermedades.
En este proyecto, nos enfocamos específicamente en el virus del Nilo Occidental, que se transmite de las aves a los humanos a través de los mosquitos. Analizamos 15 años de datos de varios sitios diferentes en los Estados Unidos y Canadá, lo que lo convierte en uno de los estudios de modelado de población de mosquitos más grandes jamás realizados. Las investigaciones anteriores se han centrado en la temperatura y la precipitación, pero esta es la primera que utiliza datos de medidores de flujo y niveles de agua.
Dado que los niveles de agua estancada afectan directamente a las poblaciones de mosquitos, estos datos demostraron ser un eslabón perdido importante en los modelos predictivos. Usando toda esta información, entrenamos el modelo en seis años de datos existentes y luego hicimos que el modelo predijera años futuros de datos históricos como si aún no existieran.
Para entrenar el modelo, tuvimos que hacer algunas suposiciones sobre el ciclo de vida de los mosquitos y cómo responden a variables ambientales como la temperatura, la precipitación y los niveles de agua. Por ejemplo, suponga que la tasa de desarrollo de la etapa larvaria depende de la temperatura. Se supone que el nivel de agua hidrostática disponible afecta el hábitat de los huevos y las larvas, con un volumen hidrostático reducido que conduce a menos huevos eclosionados con éxito y una mayor competencia entre las larvas. También planteamos la hipótesis de que la temperatura afectaría la vida útil de los mosquitos adultos. Con base en estas suposiciones, luego observamos las predicciones del modelo y las comparamos con los datos reales.
Los resultados fueron sorprendentes: los modelos predichos se parecían mucho a los patrones reales. Esta es una noticia esperanzadora. Si el modelo puede predecir con precisión las cifras de población antes de que exploten, los funcionarios de salud pública podrían, por primera vez, ser advertidos con anticipación de que sus comunidades pueden correr un mayor riesgo de transmisión de enfermedades transmitidas por mosquitos. Esto puede darles tiempo para tomar medidas preventivas, como rociar donde los mosquitos ponen huevos y buscan huéspedes, distribuir protección personal, incluidos repelentes de insectos o mosquiteros, y drenar las áreas estancadas. Los larvicidas se pueden poner en cuerpos de agua con larvas de mosquitos. Estos modelos proporcionan un sistema de alerta temprana y se pueden tomar medidas para reducir significativamente la transmisión de enfermedades.
Esto es especialmente importante dado el aumento del nivel del agua, las temperaturas más cálidas y las precipitaciones más extremas en todo el mundo (no solo después de los huracanes), lo que podría significar enfermedades más comunes transmitidas por mosquitos.
El potencial para reducir la propagación de estas enfermedades va más allá de mantener saludables a las comunidades individuales; tiene implicaciones de gran alcance para la seguridad nacional y mundial. Las regiones más afectadas por la enfermedad son más vulnerables a las dificultades económicas, la tensión en los sistemas de atención médica y otras condiciones precarias que pueden debilitar el tejido social de una comunidad y alimentar el malestar político.
Si bien esto puede ser más cierto en los países en desarrollo con apoyos sociales e infraestructura menos confiables, los países desarrollados como los Estados Unidos también enfrentan la amenaza muy real de brotes de enfermedades rápidos e impredecibles. El tiempo de trabajo perdido y las facturas médicas pesan sobre la economía y tienen efectos colaterales duraderos. Predecir las poblaciones de mosquitos es una forma de ayudar a mitigar estos efectos.
Nuestra investigación de modelos también mejora nuestra comprensión de cómo se propagan las enfermedades, lo cual es fundamental para proteger a los ciudadanos estadounidenses en el país y en el extranjero, incluidos los combatientes desplegados en el extranjero. La introducción de una nueva enfermedad en un país o comunidad, o la rápida propagación de una enfermedad existente, plantea riesgos. Conocer estos patrones con anticipación ayudará a los funcionarios a desarrollar una respuesta adecuada y mantener a las personas seguras.
