Mejor pronóstico de la propagación de la malaria
Un equipo internacional de investigación en el que participan geógrafos de la Universidad de Augsburgo ha combinado modelos de investigación sobre el clima y el agua, así como sobre la transmisión de la malaria. En la revista científica "Water Resources Research", demuestran que pueden predecirse tanto las condiciones climáticas para la población de mosquitos como la intensidad de la propia propagación de la malaria. Esto permite determinar con antelación los efectos del cambio climático sobre la peligrosa enfermedad y hacer mejores predicciones a largo plazo.
La malaria es una enfermedad infecciosa extremadamente mortal que se da principalmente en las zonas tropicales y subtropicales. Está causada por parásitos unicelulares que se transmiten por la picadura de la hembra del mosquito Anopheles. Alrededor del 40% de la población mundial vive en zonas donde la malaria es endémica. El calentamiento global también está modificando la propagación de la enfermedad, ya que la temperatura y las zonas acuáticas influyen en el número de mosquitos que transmiten la malaria.
En un nuevo estudio, un equipo internacional de investigación combina un modelo climático y meteorológico con un modelo de propagación del paludismo. Los investigadores utilizan el modelo meteorológico para describir todos los procesos que tienen lugar en la atmósfera y en la superficie terrestre, incluida la interacción entre ambos. El profesor Harald Kunstmann, investigador del clima en Augsburgo, pone un ejemplo: "El modelo calcula la temperatura, cuándo llueve y cuánto, y dónde se acumula el agua: en masas de agua y en el suelo. El modelo muestra cuándo y dónde se forman grandes extensiones de agua", explica Kunstmann. "Alcanzamos una precisión de un kilómetro cuadrado".
El modelo de propagación de la malaria tiene su origen en la investigación médica: ¿en qué condiciones se desarrollan los mosquitos, las larvas y los huevos? ¿Cómo es el patrón de transmisión en la sangre humana? En última instancia, el modelo proporciona información sobre el desarrollo de la densidad de larvas, el número de mosquitos y los casos de paludismo en una zona.
"La investigación sobre el clima y el agua se une a la medicina", dice el Prof. Dr. Harald Kunstmann, que también es Director del Centro de Resiliencia Climática, al describir lo que tiene de especial el estudio. "Nos preguntamos hasta qué punto podíamos utilizar los modelos para predecir los datos de los servicios sanitarios registrados en la realidad. En el caso de los datos climáticos y sanitarios anteriores de Burkina Faso, en África Occidental, el nuevo modelo combinado pudo probarse con gran precisión y reproducir con exactitud la propagación de la malaria".
El siguiente paso es ejecutar el sistema de modelización en modo predictivo y para otras regiones. Esto significa que la investigación ofrece ahora la posibilidad de predecir el riesgo de paludismo en una zona con semanas y meses de antelación, lo que permitiría al sistema sanitario tomar medidas en una fase temprana. "Nuestras 'gafas' son muy afiladas", afirma Kunstmann. "Poder resolver el terreno y el paisaje con tanto detalle y con una gran resolución espacial es muy importante, ya que las temperaturas cambian más rápidamente en las montañas que en el valle, por ejemplo, y las masas de agua, como los estanques, desempeñan un papel fundamental."
Los resultados del estudio ofrecen valiosas perspectivas y enfoques metodológicos de gran importancia no sólo para la ciencia, sino también para los responsables políticos y las organizaciones sanitarias. La mejora de las técnicas de modelización podría ayudar a desarrollar y aplicar medidas más específicas y eficaces para combatir y controlar la malaria.
De cara al futuro, es crucial el perfeccionamiento continuo de los modelos y la integración de más datos medioambientales. Los científicos de 6 países subrayan la necesidad de mejorar también la calidad de los datos epidemiológicos para hacer predicciones aún más precisas. Estos esfuerzos son cruciales para alcanzar el objetivo de eliminar la malaria para 2030.
Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Alemán se puede encontrar aquí.
Publicación original
Mame Diarra Bousso Dieng, Adrian M. Tompkins, Joël Arnault, Ali Sié, Benjamin Fersch, Patrick Laux, Maximilian Schwarz, Pascal Zabré, Stephen Munga, Sammy Khagayi, Ibrahima Diouf, Harald Kunstmann; "Process‐Based Atmosphere‐Hydrology‐Malaria Modeling: Performance for Spatio‐Temporal Malaria Transmission Dynamics in Sub‐Saharan Africa"; Water Resources Research, Volume 60, 2024-6-24
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