A taxa à qual as doenças zoonóticas infectam os seres humanos tem aumentado constantemente nas últimas três décadas. As doenças emergentes, como a Covid-19 e a varíola dos macacos, aumentaram a necessidade de desenvolver ferramentas de ecologia de doenças para prever quando e onde os surtos são mais prováveis de ocorrer. Agora, uma equipa de investigadores liderada pela Universidade do Sul da Florida (USF) desenvolveu uma nova metodologia que pode prever a transmissão de doenças da vida selvagem para os humanos, bem como de uma espécie de vida selvagem para outra, e determinar quem está em risco de infecção.
Esta metodologia inovadora baseia-se num algoritmo de aprendizagem automática que identifica a influência de diversas variáveis, como a localização geográfica ou o clima, em agentes patogénicos conhecidos. Ao utilizar apenas pequenas quantidades de informação, este sistema é capaz de identificar pontos críticos comunitários em risco de infecção, tanto à escala local como global.
“Nosso principal objetivo é desenvolver esta ferramenta para medidas preventivas”, disse o co-investigador principal Diego Santiago-Alarcon, professor assistente de Biologia Integrativa na USF. “É difícil ter uma metodologia multifuncional que possa ser usada para prever infecções em todos os diversos sistemas parasitários, mas com esta pesquisa contribuímos para atingir esse objetivo.”
Para testar a fiabilidade e precisão dos modelos gerados por esta técnica, os cientistas examinaram três sistemas hospedeiro-patógeno – malária aviária, aves com vírus do Nilo Ocidental e morcegos com coronavírus. Surpreendentemente, nos três casos, as espécies infectadas com maior frequência não eram necessariamente as mais susceptíveis à doença. A identificação de fatores relevantes, como o clima e as relações evolutivas, pareceu crucial para identificar hospedeiros com maiores riscos de infecção.
Ao integrar factores evolutivos, geográficos e ambientais, os especialistas identificaram espécies hospedeiras que anteriormente não se sabia estarem infectadas pelo agente patogénico em estudo, fornecendo assim um método fiável para detectar espécies susceptíveis e, em última análise, mitigar os riscos de infecção, orientando a vigilância de doenças infecciosas. e esforços de campo. Esta estratégia eficaz em termos de custos provavelmente ajudaria as autoridades médicas e as agências governamentais a decidir onde investir os recursos limitados para as doenças.
“Estamos confiantes de que a metodologia é bem-sucedida e pode ser amplamente aplicada a muitos sistemas hospedeiro-patógeno”, disse o professor Santiago-Alarcon. “Entramos agora em uma fase de melhoria e refinamento.”
“A humanidade, e na verdade a biodiversidade em geral, estão enfrentando cada vez mais desafios de doenças infecciosas como resultado da nossa incursão e destruição da ordem natural em todo o mundo através de coisas como o desmatamento, o comércio global e as mudanças climáticas”, acrescentou o coautor do estudo, Andrés Lira. -Noriega, pesquisador do Instituto de Ecologia do México. “Isso impõe a necessidade de termos ferramentas como a que estamos publicando para nos ajudar a prever onde podem ocorrer ou surgir novas ameaças em termos de novos patógenos e seus reservatórios.”
Em pesquisas futuras, a equipe testará a metodologia em sistemas hospedeiro-patógeno adicionais e ampliará o estudo da transmissão de doenças para prever surtos futuros. Até ao final de 2022, os cientistas pretendem tornar a sua ferramenta facilmente acessível à comunidade científica através de uma aplicação de fácil utilização.
O estudo está publicado na revista Anais da Academia Nacional de Ciências.
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Por Andrei Ionescu, Naturlink Funcionário escritor
