¿Pueden los murciélagos 'decirnos' cuándo y dónde atacará el ébola a continuación?
Una nueva investigación sugiere que podríamos prever cuándo y dónde ocurrirá el próximo brote de ébola si observamos de cerca los patrones migratorios de los murciélagos.
El ébola es un virus sumamente mortal e infeccioso que se descubrió por primera vez en África occidental en 1976. Se cree que los murciélagos frugívoros son el huésped natural del virus.
Si bien la mayoría de los brotes mortales se han originado en países africanos, la última crisis del ébola, que ocurrió entre 2014 y 2016, se extendió al resto del mundo, incluido Estados Unidos.
En los Estados Unidos, se registraron cuatro casos, uno de los cuales resultó en la muerte.
En este contexto, predecir la hora y el lugar del próximo brote de ébola puede resultar particularmente útil para prevenirlo. Es por eso que los investigadores se propusieron crear un marco de modelado que pueda ayudarnos a prever tal evento en el futuro.
El nuevo estudio fue realizado por Javier Buceta, profesor asociado de bioingeniería, Paolo Bocchini, profesor asociado de ingeniería civil y ambiental, e investigador postdoctoral Graziano Fiorillo, todos afiliados a la Universidad Lehigh en Bethlehem, PA.
Plantearon la hipótesis de que, dado que los murciélagos son los portadores del virus, rastrear sus patrones migratorios puede ayudar a crear un marco predictivo.
Los resultados de su investigación fueron publicados en la revista Informes científicos.
Creación de un modelo matemático del ébola
Para crear el marco, Buceta y su equipo utilizaron información satelital y muestreo de parámetros. Los investigadores introdujeron esta información en un algoritmo o modelo informático, que se creó para predecir las condiciones en las que el comportamiento de los murciélagos se correlaciona con los brotes de ébola.
Los datos introducidos en el algoritmo incluían las tasas de natalidad y mortalidad de los murciélagos, la tasa a la que se infectaron con el virus y cuánto tiempo tardaron en recuperarse.
Además, para predecir los picos de infecciones de murciélagos en una región en particular, el modelo incluyó información sobre cuándo y dónde migraron los murciélagos, los cambios estacionales y la disponibilidad de alimentos y refugio.
Los investigadores también tuvieron que tener en cuenta la información ambiental; con este fin, utilizaron Google Earth Engine para recuperar información de una de las bases de datos de la NASA.
Bocchini detalla los procedimientos que utilizaron, diciendo: “Necesitábamos estudiar las fluctuaciones aleatorias de los recursos disponibles en todo el continente africano en alta resolución; fue un desafío computacional y probabilístico masivo ".
“Reconocimos que desde un punto de vista matemático”, continúa, “el problema es similar a la propagación aleatoria de ondas sísmicas en una región sujeta a terremotos, y podríamos adaptar nuestras herramientas”.
Después de tener en cuenta cosas como la humedad y la temperatura, los investigadores pudieron "luego predecir la concentración de murciélagos infectados que uno podría esperar encontrar dadas esas condiciones particulares", explica Buceta.
El modelo predice con precisión el brote de ébola
La epidemia de ébola de 2014-2016 comenzó con el caso de un niño de 2 años en Meliandou, una aldea de Guinea, África occidental.
Sin embargo, la cepa del virus que infectó al niño tuvo su origen en la República Democrática del Congo, que se encuentra a miles de kilómetros de Meliandou.
Utilizando el marco diseñado por Buceta y su equipo, los investigadores pudieron predecir "retroactivamente" un "pico de infección en Meliandou [...] durante los meses en que comenzó el brote". Consideraron que sus hallazgos eran "notables".
Sin embargo, cuando el equipo aplicó datos similares desde una ubicación diferente, que estaba a 400 kilómetros de Meliandou y tenía un clima diferente, los resultados no mostraron un pico de infección durante ese período.
"En nuestro modelo", continúa diciendo Buceta, "la aparición de brotes está estrechamente relacionada con las fluctuaciones en las condiciones ambientales que tienen un impacto tanto en los patrones de migración de murciélagos como en las tasas de infección".
“Tales hallazgos”, agrega, “sugieren fuertemente que los factores ambientales juegan un papel clave en la propagación del virus del Ébola entre los murciélagos”.
Los científicos esperan que su modelo ayude a predecir y prevenir no solo los brotes de ébola, sino también los de otros virus que se transmiten de animales a humanos.
