Los datos de satélite de la NASA del uso de los Investigadores para prever brotes de la malaria

En la Selva Tropical del Amazonas, pocos animales son tan peligrosos a los seres humanos como los mosquitos que transmiten malaria. La enfermedad tropical puede traer en alta fiebre, dolores de cabeza, y moldes y es determinado severa para los niños y los ancianos y puede causar las complicaciones para las mujeres embarazadas. En Perú selva-revestido, el número de casos de la malaria ha clavado. En los últimos cinco años, el país ha tenido por término medio el segundo tipo más alto en la Suramérica. En cada uno de los años 2014 y 2015 había 65.000 casos señalados.

Contener brotes de la malaria es desafiador porque es difícil imaginar adonde la gente está contratando la enfermedad. Como consecuencia, los recursos tales como redes insecticida-tratadas de la base y aerosoles interiores se despliegan a menudo a las áreas adonde pocas personas están consiguiendo infectadas, permitiendo que el brote crezca.

Para abordar este problema, los investigadores de la universidad han girado a los datos de la flota de la NASA de los satélites de Tierra-Observación, que pueden seguir su trayectoria los tipos de acciones humanas y ambientales que precedan típicamente un brote. Con el financiamiento del Programa de las Ciencias Aplicadas de la NASA, están trabajando en colaboración con el gobierno Peruano para desarrollar un sistema que utilice el satélite y otros datos a ayudar a prever brotes en el hogar nivele los meses por adelantado y evitan que suceso.

Seguir Su Trayectoria Mosquitos

En el Amazonas, la especie del mosquito del darlingi de los Anófeles es la más responsable de extender la malaria, que es causada por los parásitos unicelulares llamados Plasmodia. Las Hembras (y solamente hembras) injieren el parásito sobre introducir en la sangre de un ser humano infectado y pueden pasarla conectado al ser humano siguiente que introduce conectado. La “Malaria es una enfermedad vector-soportada, que los medios usted tienen que tener un vector, o mosquito, en este caso, transmita la enfermedad,” dijo la Cubeta de Guillermo del investigador principal, profesor adjunto de higienes ambientales globales en Duke University. “El clave a nuestra herramienta del pronóstico de la malaria miente en la localización de las áreas donde los caldos de cultivo de la prima para estos mosquitos traslapan simultáneamente con las poblaciones humanas.”

Predecir donde estos mosquitos prosperarán confía en determinar áreas con temperatura del aire calientes y aguas tranquilas, tales como charcas y charcos, que necesitan para descansar los huevos. Los Investigadores están girando al Sistema de la Asimilación de los Datos de la Pista, o a LDAS: una pista-superficie que modela el esfuerzo utilizado por la NASA y otras organizaciones. Satélites de la NASA, tales como Landsat, Medición Global de la Precipitación, y Tierra y Aguamarina, servicio como entradas de información para LDAS, que a su vez proporciona a la información en curso en la precipitación, la temperatura, la humedad del suelo y la vegetación en todo el mundo.

Mientras Que no determina charcos y las charcas francamente, LDAS muestra donde él está muy probable formar. Por ejemplo, la inundación puede desbordar los riverbanks o las fuertes lluvias pueden saturar el suelo, permitiendo que el agua reúna.

“Es un ejercicio en el razonamiento indirecto,” dijo a Ben Zaitchik, el co-investigador del proyecto responsable del componente de LDAS y de un profesor adjunto en el Departamento de Universidad John Hopkins de la Tierra y de las Ciencias Planetarias. “Estos modelos nos permiten predecir adonde la humedad del suelo va a estar en una condición que permita para que los sitios de crianza formen.”

A Través de correspondencias satélite-derivadas de la vegetación y de la tapa de pista, LDAS también sigue su trayectoria otro indicador importante para los brotes futuros de la malaria: tala de árboles, particularmente cuando el revelado del camino está implicado. Cuando se construyen los caminos, las niveladoras cavan zanjas para disponer de los árboles y del otro desecho vegetativo; cuando están llenadas de agua de lluvia esas zanjas se convierten en sitios de cría del mosquito. Cuando la gente infectada de través estos caminos y transmite la enfermedad al darlingi de los Anófeles, un brote puede ocurrir.

Seguir Su Trayectoria a Seres Humanos

Mientras Que los carriles de LDAS resisten y tala de árboles para determinar las poblaciones emergentes del mosquito y los apuroses futuros del brote, señalados malaria encajona del lugar infectado en la correspondencia. Pero con el propósito de predecir un brote, esa correspondencia no cuenta una historia completa.

En Perú, la malaria se diagnostica y se trata en los postes de la salud dispersos alrededor del país, y los recursos se envían a esos postes para contener brotes. El problema con esta aproximación a la contención, según la Cubeta, es que el poste de la salud donde una persona busca el tratamiento no está siempre cerca de donde él o ella contrató la enfermedad. Eso es porque los que están en el riesgo más grande para la malaria pasan varios meses del año que registra o que mina, que los envía a menudo en viajes lejos de sus hogares.

Encontrando donde la gente está consiguiendo formularios infectados el quid de la malaria prevea el sistema, y la Cubeta está desarrollando un modelo estadístico regional-basado y un modelo agente-basado más detallado para apuntar estos apuroses.

Para el modelo regional, señalado casos de la malaria se incorporan junto con los presupuestos de la población para cada condado y las suposiciones sobre donde está el viajar la gente basado en la migración estacional estudian. Los datos ambientales de Integración a través de poblaciones del mosquito de los lugares de LDAS no sólo en la correspondencia pero también ayudan a informar al movimiento humano, por ejemplo, detectando los ríos de levantamiento durante la estación de lluvias. “Es mucho más fácil conectar registros abajo de un río cuando prosperan su alto, y al mismo tiempo los mosquitos porque las cavidades de agua emergen a lo largo del riverbank,” Cubeta explicada, “así que estos tipos de condiciones corresponden con alto riesgo de la malaria.”

El modelo regional proporcionará a una mirada del grande-retrato en cómo localizan a los seres humanos, los mosquitos, y la enfermedad y donde se dirigen basaron en cómo obran recíprocamente esas variables. Al mismo tiempo, el modelo agente-basado--nombrado porque modela el comportamiento de cada agente, o cada ser humano, mosquito, y parásito de malaria dentro de un área--empinadura hacia adentro en un espacio geográfico más apretado utilizando datos de alta resolución de la hidrología y dirigiéndose hacia adentro en las vecindades y el movimiento de la gente. Conjuntamente con datos de LDAS, el modelo ejecutará una simulación para evaluar la probabilidad de cuando, donde y se prevee que a cuánta gente consiga mordida e infectada con la enfermedad.

Prevención de un Brote

Según la Cubeta, los dos modelos serán utilizados para proyectar hacia adelante 12 semanas y la punta, hacia abajo al nivel del hogar, donde la enfermedad se predice para arraigarse. Los modelos también simularán qué resultaría de varias acciones, de distribuir las redes de la base y los aerosoles que pueden reducir el contacto del humano-mosquito a administrar el tratamiento antimalárico preventivo que puede parar la transmisión. De Acuerdo con los resultados, el Ministerio de Sanidad puede realizar el plan óptimo.

La capacidad del modelo agente-basado de hacer proyecciones hacia abajo al nivel del hogar permite para que los recursos vayan a donde están necesarias. Sería un giro marcado del método actual del gobierno, que es distribuir recursos ampliamente, a veces a las áreas que pueden no necesitarlas. “En vez de tratar al 100 por ciento de la comunidad, podríamos enfocar mando de vector en ciertos hogares o áreas específicas de la comunidad,” Cubeta explicada. “Es una estrategia apuntada que puede lograr la misma reducción en malaria, pero en reacción una potencialmente más barata y con más rápida.”

Pues el proyecto incorpora el tercero de su concesión de tres años, la Cubeta y sus colegas continúan refinar los modelos. Él estima que la herramienta del pronóstico podría ser pronta para usar dentro de algunos años. El gobierno Peruano está trabajando ya con la Cubeta para familiarizarse con el sistema, determinado pues comienza su programa del Cero de la Malaria, que apunta eliminar la enfermedad en 2021. Otros países, incluyendo Colombia y Ecuador, han expresado interés.

Mientras Que este proyecto se centra en malaria, la Cubeta observó que una de las ventajas de la herramienta es su adaptabilidad, pues los modelos de LDAS y de la población se pueden utilizar para seguir su trayectoria no sólo malaria pero también varias otras enfermedades, tales como Zika y Dengue. “Pienso que las dependencias de la salud del gobierno encontrarán no apenas uno pero muchas aplicaciones para el sistema que puede beneficiar mucho a gente,” él dijo. “Que se es siempre nuestra meta.”

Fuente: https://www.nasa.gov/feature/goddard/2017/using-nasa-satellite-data-to-predict-malaria-outbreaks

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