En las Américas, las especies de primates que probablemente alberguen Zika, y potencialmente transmitan el virus, son comunes, abundantes y a menudo viven cerca de las personas. Así lo informa un nuevo estudio publicado hoy en Epidemias . Los resultados se basan en un modelo innovador desarrollado por un equipo colaborativo de investigadores del Instituto Cary de Estudios de Ecosistemas e Investigación de IBM a través de su iniciativa Science for Social Good.
La autora principal, Barbara Han, ecologista de enfermedades del Instituto Cary, explica: "Al modelar los sistemas de enfermedades, las brechas de datos pueden socavar nuestra capacidad de predecir dónde están las personas en riesgo. A nivel mundial, solo dos especies de primates han sido positivas para el virus del Zika".Estábamos interesados en cómo unir dos técnicas de modelado podría ayudarnos a superar datos limitados sobre biología y ecología de primates, con el objetivo de identificar las prioridades de vigilancia ".
La reciente epidemia de Zika en las Américas fue uno de los brotes más grandes en los tiempos modernos, infectando a más de medio millón de personas. Al igual que otros flavivirus transmitidos por mosquitos, el Zika circula en la naturaleza. Los primates pueden servir como reservorios de enfermedades de la infección por contagio en las regionesdonde los mosquitos se alimentan tanto de primates como de personas.
Al analizar los datos sobre los flavivirus y las especies de primates que se sabe que los portan, y al comparar estos rasgos con 364 especies de primates que se encuentran en todo el mundo, el modelo identificó portadores de flavivirus conocidos con una precisión del 82% y asignó puntajes de riesgo a especies de primates adicionales que probablemente porten Zikavirus. El producto final incluye un mapa interactivo que tiene en cuenta los rangos geográficos de los primates para identificar los puntos críticos donde las personas están en mayor riesgo de contagio del Zika.
Las especies de primates en las Américas con puntajes de riesgo de Zika superiores al 90% incluyen: el capuchino copetudo Cebus apella , el aullador rojo venezolano Alouatta seniculus , y el capuchino de cara blanca Cebus capucinus - especies adaptadas para vivir entre personas en áreas desarrolladas.También en la lista: capuchinos de frente blanca albifrones de Cebus , comúnmente mantenidos como mascotas y capturados para el comercio en vivo, y monos araña Saimiri boliviensis , que se buscan para la carne de animales silvestres en partes de su rango.
"Estas especies están geográficamente extendidas, con abundantes poblaciones que viven cerca de los centros de población humana. Son notorias invasoras de cultivos. Se mantienen como mascotas. Las personas las exhiben en las ciudades como atracciones turísticas y las cazan en busca de carne de animales silvestres. En términos de enfermedadriesgo de contagio, este es un resultado muy alarmante ", dice el coautor Subho Majumdar.
Además de la preocupación: las especies de mosquitos con mayor probabilidad de propagar el Zika se encuentran comúnmente cerca de los humanos, y pueden prosperar en paisajes naturales y alterados.
El modelo
Para superar las brechas de datos, el equipo combinó dos herramientas estadísticas: imputación múltiple y aprendizaje automático bayesiano de etiquetas múltiples, para asignar especies de primates con un puntaje de riesgo que indica su potencial para la positividad del Zika.
Los patógenos
Se evaluaron los rasgos de seis enfermedades transmitidas por mosquitos: fiebre amarilla, dengue, encefalitis japonesa, encefalitis de San Luis, virus Zika y virus del Nilo Occidental. Tres de ellos tenían reservorios de primates conocidos.
Los primates
Los rasgos biológicos y ecológicos de las 18 especies de primates que resultaron positivas para cualquier flavivirus transmitido por mosquitos se compararon con los rasgos de 364 especies de primates que se encuentran en todo el mundo. Se evaluaron 33 características, que incluyen cosas como la tasa metabólica, el período de gestación, la basuratamaño y comportamiento. Las características se ponderaron según su importancia para predecir la positividad del Zika.
Han explica: "Al igual que todos los patógenos, el virus del Zika tiene requisitos únicos para lo que necesita en un huésped animal. Para determinar qué especies podrían albergar el Zika, necesitamos saber cuáles son estos rasgos, qué especies tienen estos rasgos y cuáles deestas especies pueden transmitir el patógeno a los humanos. Esta es una gran cantidad de información, mucha de la cual se desconoce ".
Se usó un método estadístico llamado Ecuaciones encadenadas impuestas múltiples MICE para superar las limitaciones de datos. MICE establece algoritmos informáticos para la tarea de buscar a través de conjuntos de datos de rasgos de organismos para establecer conexiones entre organismos con rasgos similares o relacionados. Cuando el algoritmo encuentra unfalta la entrada de datos, utiliza estas conexiones para inferir la información que falta y llenar los 'espacios en blanco' en el conjunto de datos.
El aprendizaje automático se aplicó a este conjunto de datos 'completado' para predecir las especies de primates con mayor probabilidad de portar el virus del Zika. El modelo produjo un puntaje de riesgo para cada especie al combinar el historial de infección por flavivirus y los rasgos biológicos para predecir la probabilidad de positividad al Zika.
Este método podría ayudar a mejorar los modelos de pronóstico para otros sistemas de enfermedades, más allá del Zika. El autor principal Kush Varshney de IBM Research explica: "Las brechas de datos son una realidad, especialmente en enfermedades infecciosas que se originan en huéspedes de animales salvajes. Modelos como el que desarrollamospuede superar algunas de estas lagunas y ayudar a identificar especies de interés para afinar la vigilancia, pronosticar eventos indirectos y ayudar a guiar los esfuerzos de la comunidad de salud pública ".
Con Varshney agregando, "Llevar a cabo el aprendizaje automático en conjuntos de datos pequeños, incompletos y ruidosos para apoyar la toma de decisiones críticas es un desafío compartido en muchas industrias y sectores. Seguramente utilizaremos la experiencia obtenida de este proyecto en muchas áreas de aplicación diferentes"
Han concluye: "Esta investigación fue posible gracias a las innovaciones proporcionadas por la comunidad científica en general. Nos basamos en datos de primates y patógenos recopilados por cientos de investigadores de campo, y los métodos básicos de aprendizaje automático e imputación que adaptamos en esta investigación ya existíanLos socios de IBM Research asumieron la mayor parte de las matemáticas y la codificación. Fue una colaboración interdisciplinaria increíblemente exitosa, del tipo que necesitamos más si queremos encontrar nuevas soluciones a problemas complejos ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto Cary de Estudios de Ecosistemas . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cita esta página :