Kép jóváírása: NASA
Tavaly több mint egymillió ember halt meg maláriában, főleg Afrika szubszaharai részén. A Dengue-láz, a hantavírus, a Nyugat-Nílus-láz, a Rift-völgyi láz és még a pestis járványai is alkalmanként sztrájkolnak falvakat, városokat és egész régiókat. A tucatnyi vagy száz számára, akik fájdalmas halálesetet szenvednek, és szeretteiknek, úgy tűnik, hogy ezek a betegségek semmiből terjednek rájuk.
Ezek a betegségek azonban nem rím vagy ok nélkül vannak. A járvány kitörése gyakran azért következik be, mert a környezeti feltételek, például csapadék, hőmérséklet és növényzet előkészítik a betegséget hordozó kártevők populáción belüli növekedését. Szúnyogok, egerek vagy kullancsok virágoznak, és az általuk szállított betegségek gyorsan terjednek.
Akkor miért nem figyeli ezeket a környezeti tényezőket, és figyelmezteti, ha a körülmények érett a kitörésre? A tudósokat ez a lehetőség vonzza már azóta, hogy az ötletét az 1960-as években először az orosz epidemiológus, E. N. Pavlovsky fejtette ki. Jelenleg a technológia és a tudományos know-how felzárkózik az ötlettel, és a betegségek kitöréseire egy regionális szintű korai előrejelző rendszer elérhetőnek tűnik.
Ronald Welch, a NASA globális hidrológiai és klímaközpontja, Huntsville, Alabama, az egyik tudós egy ilyen korai figyelmeztető rendszer kifejlesztésén. "Már kóros területeken jártam Guatemalában és Indiában egyaránt" - mondja. „Általában engem sújt a szegénység ezeken a területeken, az Egyesült Államokban ritkán tapasztalható szinten. Az emberek meleg és barátságosak, és nagyrabecsülik, tudva, hogy mi segítünk. Nagyon jó, ha tudom, hogy Ön hozzájárul a betegség enyhítéséhez és a halál megelőzéséhez, különösen a gyermekek számára. "
A Welch és mások alkalmazott megközelítése egyesíti a csúcstechnológiájú környezeti műholdak adatait a régimódi, „khaki rövidnadrág és poros csizma” terepmunkával. A tudósok ténylegesen olyan helyeket keresnek és látogatnak betegség-kitörésekkel. Ezután megvizsgálják a műholdas képeket, hogy megtanulják, hogyan néznek ki a betegségbarát feltételek az űrből. A műholdak ezután egy egész térségben, országban vagy akár az egész kontinensen megfigyelhetik ezeket a feltételeket, miközben napi egyszer, minden nap csendesen csúsznak az égen.
Például Indiában, ahol Welch kutatást végez, az egészségügyi tisztviselők egy műholdas malária korai előrejelző rendszer létrehozásáról beszélnek az egész országban. Jia Li-vel a Huntsville-i Alabama Egyetem matematikusával és az indiai malária kutatóközponttal együttműködve Welch kísérleti tanulmányt készít Mewat-ban, India túlnyomórészt vidéki térségében, Újdelhiből délre. A térségben több mint 700 000 ember él 491 faluban és 5 városban, ám Rhode Island nagysága mindössze kétharmadát teszi ki.
"Arra számítunk, hogy egy hónapra előre tudunk figyelmeztetni a magas betegség-kockázatot egy adott faluban vagy térségben" - mondja Welch. "Ezek a" vörös zászlók "lehetővé teszik az egészségügyi tisztviselőknek, hogy oltási programjaikat, szúnyog-permetezését és más betegségek elleni küzdelmet azokra a területekre összpontosítsák, ahol a leginkább szükségük van rá, esetleg megakadályozzák a kitörést, még mielőtt megtörténik."
A kitöréseket zavaró különféle tényezők okozzák.
Például a szúnyogfajok esetében, amelyek Welch kutatóterületén maláriát hordoznak, egy kitörési hotspotban stagnáló vízmedencék találhatók, ahol a felnőtt szúnyogok petesejtjeikbe juthatnak, hogy új felnőttekké érjenek. Ezek lehetnek eső pocsolyák sűrű, agyagszerű talajon heves esőzések után, a közelben található mocsarak, vagy akár esővel töltött vödrök, amelyeket általában a falusiak hagynak el. A malária hotspotja 18 ° C-nál melegebb lenne, mert hidegebb időjárási körülmények között az egysejtű „plazmodium” parazita, amely valójában a malária kialakulását okozza, túl lassan halad át a fertőzési cikluson, mielőtt a gazdaszúnyog meghal. De az időjárás nem lehet túl forró, különben a szúnyogoknak árnyékban kell elbújniuk. A páratartalomnak 55–75% tartományban kell lennie, amelyre ezeknek a szúnyogoknak szüksége van a túléléshez. A szúnyogok 1 km-es repülési távolságán belül lehetőleg szarvasmarha vagy más állatállomány lenne, mivel ezek a kártevők valóban inkább az állatok vérén táplálkoznak.
Ha ezek a feltételek egybeesnek, vigyázz!
Ezen tényezők némelyikének, például a talaj típusának és a helyi vödör-elhagyási szokásoknak a dokumentálása a terület kutatóinak kezdeti alapozását igényli, jegyzi meg Welch. Ez az információ be van dugva egy számítógépes térképészeti rendszerbe, az úgynevezett Geographical Information Systems adatbázisba (GIS). Szükség van helyszíni munkára is annak meghatározására, hogy a szúnyogok helyi fajai hogyan viselkednek. Megharapja az embereket beltéri vagy kültéri, vagy mindkettőn? Más tényezőket, mint például a szarvasmarha-legelők és az emberi lakások elhelyezkedését, beviszik a GIS-térképbe olyan kereskedelmi műholdak, mint például az Ikonos és a QuickBird ultra-nagy felbontású műholdas képei alapján, amelyek 80 cm átmérőjű tárgyakat képesek észlelni a földön. Ezután a térség egészére kiterjedő változók, mint például a hőmérséklet, az esőzések, a vegetáció típusai és a talaj nedvességtartalma, közepes felbontású műholdas adatokból származnak, mint például a Landsat 7 vagy a NASA Terra műholdas MODIS érzékelője. (A MODIS a közepes felbontású képalkotó spektrométert jelenti.)
A tudósok ezeket az információkat egy számítógépes szimulációba adják, amely a táj digitális térképén fut. A kifinomult matematikai algoritmusok ezeket a tényezőket rágják fel, és kiszűrik a kitörés kockázatának becslését.
A betegség kockázatának becslésére szolgáló megközelítés alapvető megalapozottságát a korábbi tanulmányok támasztják alá. A Nevada Egyetem és a Sivatagi Kutatóintézet egy csoportja képes volt megjósolni a szarvas-egér fertőzés korábbi arányát a Sin Nombre vírussal akár 80% -os pontossággal, csak a vegetáció típusa és sűrűsége, magassága és lejtője alapján. szárazföldi és hidrológiai tulajdonságok, mind műholdas adatokból és GIS térképekből származnak. A NASA Ames / Kaliforniai Egyetem által a Davis-kísérletben elvégzett 90% -os sikerességi rátát sikerült meghatározni annak alapján, hogy a Landsat adatai alapján melyik rizsmezők Kalifornia központjában szaporítanak nagy számú szúnyogot és melyek kevesebbet. Egy másik Ames-projekt előrejelzte a mexikói Chiapas régió magas szúnyogfalu 79% -át a műholdas képeken látható tájjellemzők alapján.
A tökéletes előrejelzés valószínűleg soha nem lesz lehetséges. Az időjáráshoz hasonlóan az emberi betegség jelensége túl bonyolult. Ezek a biztató eredmények azonban azt sugallják, hogy ésszerűen pontos kockázatbecslések érhetők el a régimódi terepmunka és a műholdas technológiák legújabb elemeinek kombinálásával.
"Az összes szükséges puzzle-darab ott van" - mondja Welch, reményében, hogy hamarosan a "semmiből" érkező betegségkitörések sokkal ritkábban fognak őrizetbe venni az embereket.
Eredeti forrás: NASA Science Story
