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Os pesquisadores desenvolvem a maneira de prever potencial as manifestações futuras da doença infecciosa nos seres humanos

Os pesquisadores na escola de Odum da universidade da geórgia da ecologia desenvolveram uma maneira de prever que espécies de roedores são as mais prováveis ser fontes de manifestações novas da doença nos seres humanos. Seu estudo, que inclui os mapas que mostram hot spot futuros potenciais da doença, aparece nas continuações da Academia Nacional das Ciências.

Os resultados podiam ajudar responsáveis da Saúde públicos a tomar uma aproximação mais preemptivo à fiscalização, à prevenção e ao controle da doença.

Os micróbios patogénicos que saltam dos animais aos seres humanos esclarecem a maioria de manifestações novas da doença infecciosa no mundo inteiro. Com a freqüência de tais eventos aumentar, podendo prever onde a doença nova seguinte emergirá está tornando-se mais importante.

“Este trabalho traz-nos uma etapa mais perto de uma estratégia dinâmica para abrandar o risco da doença infecciosa e impedindo manifestações,” disse o líder do estudo, Barbara Han, uma ecologista da doença no instituto de Cary de estudos do ecossistema que era um research fellow pos-doctoral na escola de Odum quando a pesquisa foi feita. “Equipa-nos com uma lista do relógio de espécie de alto risco cujos os traços intrínsecos a permitem ser eficaz nas infecções levando transmissíveis aos seres humanos.

“Uma lista de previsões geradas dos traços intrínsecos das espécies pode ser taxas de aumento dadas cada vez mais importantes da mudança ambiental.”

Han e seus colegas focalizaram sua atenção em roedores, um grupo de animais conhecidos para hospedar um número desproporcionalmente grande de micróbios patogénicos que podem contaminar seres humanos.

Usando métodos da aprendizagem de máquina, analisaram a informação sobre os traços biológicos e ecológicos de mais de 2.000 espécies do roedor e dos micróbios patogénicos que são conhecidos para levar. A aprendizagem de máquina, um formulário da inteligência artificial, é uma maneira de peneirar com as quantidades enormes de dados para encontrar os testes padrões que seriam impossíveis de detectar em outras maneiras.

“Este estudo mostra o valor de trazer técnicas novas da ciência dos dados junto com dados em grande escala,” disse o co-autor John Drake do estudo, um professor adjunto na escola de Odum. “Era possível porque Barbara combinou muito inteligente fontes de informação díspares--incluindo dados ecológicos e dados biomedicáveis--em uma base de dados comum. A aprendizagem de máquina foi usada então encontrar testes padrões.”

Isto permitiu que localizassem os traços associados com as aproximadamente 200 espécies do roedor conhecidas para abrigar os micróbios patogénicos que podem contaminar povos. Encontraram que tais espécies tendem a começar reproduzir mais cedo e a ter mais e macas maiores do que as espécies que não são portadores da doença. O modelo que desenvolveram com base nestes traços identificou exactamente 90 por cento de portadores conhecidos da doença, e também encontrou mais de outras 150 espécies que compartilham daqueles traços mas não é--contudo--sabido para hospedar os micróbios patogénicos humanos.

O passo seguinte era determinar onde as doenças novas eram as mais prováveis emergir no futuro. Fazendo remissão recíproca a informação do traço com escala da espécie traça da união internacional para a conservação da natureza, elas identificou hot spot novos potenciais da doença infecciosa nos E.U. Midwestern, no Médio Oriente e nos Ásia-lugar centrais que eram inesperados.

“Eu fui surpreendido encontrar que as doenças roedor-carregadas emergentes estão previstas mais das zonas temperadas do que os trópicos--Eu supor apenas porque eu levo o estereótipo familiar ou preconceito que isto é do lugar aonde as doenças novas vêm tipicamente,” Drake disse. “Este resultado mostra como a descoberta dados-conduzida pode corrigir estereótipos como esta.”

Os resultados do estudo devem provar o artigo de valor para os responsáveis da Saúde públicos que esperam preparar-se para, ou mesmo impedir, a doença nova seguinte.

“Com recursos limitados, nós não podemos monitoramos possivelmente toda a espécie animal que pôde originar a doença infecciosa emergente seguinte,” Drake dissemos. “Este estudo pode ser usado para dar a prioridade à espécie visada e às regiões monitoradas no biosurveillance.”

A pesquisa igualmente rendeu o conhecimento científico fundamental e uma metodologia que podem ser usados para responder a perguntas novas.

“Nós já estamos trabalhando activamente em encontrar reservatórios potenciais de vírus de Ebola e outros filoviruses,” Drake disse. Os “passos seguintes são estudar mais grupos da espécie, estendê-los às perguntas novas e melhorar nossos modelos e algoritmos.”

Source:

University of Georgia