박쥐는 에볼라가 다음에 언제 어디서 공격할지 '알려줄'수 있습니까?
새로운 연구에 따르면 박쥐의 이동 패턴을 면밀히 살펴보면 다음 에볼라 발병시기와 장소를 예측할 수 있습니다.
에볼라는 1976 년 서 아프리카에서 처음 발견 된 치명적이고 전염성이 높은 바이러스입니다. 과일 박쥐는 바이러스의 자연 숙주로 생각됩니다.
대부분의 치명적인 발병은 아프리카 국가에서 발생했지만 2014 년과 2016 년 사이에 발생한 마지막 에볼라 위기는 미국을 포함한 전 세계로 퍼졌습니다.
미국에서는 4 건의 사례가 등록되었으며 그 중 1 건이 사망했습니다.
이러한 맥락에서, 다음 에볼라 발병의 시간과 위치를 예측하는 것은이를 예방하는 데 특히 유용 할 수 있습니다. 이것이 연구자들이 미래에 그러한 사건을 예견하는 데 도움이 될 수있는 모델링 프레임 워크를 만들기 시작한 이유입니다.
새로운 연구는 생명 공학 부교수 인 Javier Buceta, 토목 및 환경 공학 부교수 인 Paolo Bocchini와 박사후 연구원 인 Graziano Fiorillo가 수행했습니다. 이들은 모두 펜실베니아 주 베들레헴에있는 Lehigh University에 소속되어 있습니다.
그들은 박쥐가 바이러스의 운반자이기 때문에 그들의 이동 패턴을 추적하는 것이 예측 프레임 워크를 만드는 데 도움이 될 수 있다고 가정했습니다.
그들의 연구 결과는 저널에 게재되었습니다 과학 보고서.
에볼라의 수학적 모델 만들기
프레임 워크를 만들기 위해 Buceta와 팀은 위성 정보와 매개 변수 샘플링을 사용했습니다. 연구진은이 정보를 컴퓨터 알고리즘 또는 모델에 입력하여 박쥐의 행동이 에볼라 발병과 연관되는 조건을 예측하기 위해 만들어졌습니다.
알고리즘에 입력 된 데이터에는 박쥐의 출생률과 사망률, 바이러스에 감염된 속도, 회복하는 데 걸린 시간이 포함됩니다.
또한 특정 지역에서 박쥐 감염의 최고치를 예측하기 위해이 모델에는 박쥐가 이동 한시기와 장소, 계절적 변화, 식량 및 은신처 가용성에 대한 정보가 포함되었습니다.
연구원들은 또한 환경 정보를 고려해야했습니다. 이를 위해 Google Earth Engine을 사용하여 NASA의 데이터베이스 중 하나에서 정보를 검색했습니다.
Bocchini는 그들이 사용한 절차에 대해 자세히 설명합니다.“우리는 아프리카 대륙 전체에서 사용 가능한 자원의 무작위 변동을 고해상도로 연구해야했습니다. 엄청난 계산 및 확률 적 도전이었습니다.”
"우리는 수학적 관점에서 볼 때 문제는 지진이 발생하는 지역에서 지진파가 무작위로 전파되는 것과 유사하며 도구를 조정할 수 있음을 인식했습니다."
습도와 온도 등을 고려한 후 연구원들은 "그런 다음 특정 조건에서 찾을 수있을 것으로 예상되는 감염된 박쥐의 농도를 예측할 수있었습니다"라고 Buceta는 설명합니다.
에볼라 발생을 정확하게 예측하는 모델
2014 ~ 2016 년 에볼라 전염병은 서 아프리카 기니의 한 마을 인 멜리 안 도우에서 2 세 아동의 사례로 시작되었습니다.
그러나 어린이를 감염시킨 바이러스의 기원은 Meliandou에서 수천 마일 떨어진 콩고 민주 공화국에서 시작되었습니다.
Buceta와 팀이 설계 한 프레임 워크를 사용하여 연구원들은 발병이 시작된 몇 달 동안 "Meliandou […]에서 감염의 최고점"을 "회귀 적으로"예측할 수있었습니다. 그들은 그들의 발견이“놀라운”것으로 간주했습니다.
그러나 팀이 Meliandou에서 400km 떨어져 있고 기후가 다른 다른 위치에서 유사한 데이터를 적용했을 때 그 결과는 그 기간 동안 감염 피크를 나타내지 않았습니다.
Buceta는“우리 모델에서 발병의 출현은 박쥐 이동 패턴과 감염률 모두에 영향을 미치는 환경 조건의 변동과 밀접한 관련이 있습니다.”라고 말합니다.
그는“이러한 발견은 박쥐들 사이에 에볼라 바이러스가 퍼지는 데 환경 적 요인이 핵심적인 역할을한다는 것을 강력하게 시사합니다.”라고 덧붙였습니다.
과학자들은 그들의 모델이 에볼라 발병뿐만 아니라 동물에서 인간으로 전염되는 다른 바이러스의 발병을 예측하고 예방하는 데 도움이되기를 희망합니다.
