コウモリは、エボラ出血熱が次に攻撃する時期と場所を「教えて」くれますか？
新しい研究によると、コウモリの移動パターンを詳しく調べると、次のエボラ出血熱の発生がいつどこで発生するかを予測できる可能性があります。
エボラ出血熱は、1976年に西アフリカで最初に発見された、非常に致命的で感染性の高いウイルスです。フルーツコウモリは、ウイルスの自然宿主であると考えられています。
ほとんどの致命的な発生はアフリカ諸国で発生しましたが、2014年から2016年の間に発生した最後のエボラ出血熱の危機は米国を含む世界の他の地域に広がりました。
米国では、4件の症例が登録され、そのうちの1件が死亡しました。
この文脈では、次のエボラ出血熱の発生の時間と場所を予測することは、それを防ぐために特に役立つかもしれません。これが、研究者が将来そのようなイベントを予測するのに役立つ可能性のあるモデリングフレームワークの作成に着手した理由です。
新しい研究は、バイオエンジニアリングの准教授であるハビエル・ブセタ、土木工学および環境工学の准教授であるパオロ・ボッチーニ、およびポスドク研究員のグラツィアーノ・フィオリロによって実施されました。
彼らは、コウモリがウイルスのキャリアであるため、移動パターンを追跡することが予測フレームワークの作成に役立つ可能性があると仮定しました。
彼らの研究結果はジャーナルに掲載されました 科学レポート。
エボラ出血熱の数学的モデルの作成
フレームワークを作成するために、Bucetaとチームは衛星情報とパラメータサンプリングを使用しました。研究者たちは、この情報を、コウモリの行動がエボラ出血熱の発生と相関する条件を予測するために作成されたコンピューターアルゴリズムまたはモデルに入力しました。
アルゴリズムに入力されたデータには、コウモリの出生率と死亡率、ウイルスに感染した率、回復にかかった時間が含まれていました。
また、特定の地域でのコウモリ感染のピークを予測するために、モデルには、コウモリが移動した時期と場所、季節の変化、および食料と避難所の利用可能性に関する情報が含まれていました。
研究者たちはまた、環境情報を考慮に入れなければなりませんでした。この目的のために、彼らはGoogle Earthエンジンを使用して、NASAのデータベースの1つから情報を取得しました。
Bocchiniは、彼らが使用した手順について詳しく説明しています。「アフリカ大陸全体で利用可能なリソースのランダムな変動を高解像度で調査する必要がありました。それは大規模な計算および確率論的課題でした。」
「数学的な観点から、問題は地震の影響を受ける地域での地震波のランダムな伝播に似ていることを認識しました。ツールを適応させることができました。」
湿度や温度などを考慮した後、研究者たちは「特定の条件を考慮して、感染したコウモリの濃度を予測することができました」とブセタ氏は説明します。
モデルはエボラ出血熱の発生を正確に予測します
2014〜2016年のエボラ出血熱の流行は、西アフリカのギニアの村、メリアンドゥーで2歳の子供の症例から始まりました。
しかし、子供に感染したウイルス株は、メリアンドゥーから数千マイル離れたコンゴ民主共和国に起源がありました。
Bucetaとチームによって設計されたフレームワークを使用して、研究者は「発生が始まった数か月間のメリアンドゥーでの感染のピーク」を「遡及的に」予測することができました。彼らは彼らの発見を「注目に値する」と考えました。
ただし、チームがメリアンドゥーから400 km離れた別の場所から同様のデータを適用した場合、その期間中の感染のピークは示されませんでした。
「私たちのモデルでは、発生の出現は、コウモリの移動パターンと感染率の両方に影響を与える環境条件の変動と密接に関連しています」とブセタは続けます。
「そのような発見は、環境要因がコウモリの間でのエボラウイルスの拡散に重要な役割を果たしていることを強く示唆しています」と彼は付け加えます。
科学者たちは、彼らのモデルがエボラ出血熱の発生だけでなく、動物から人間に感染する他のウイルスの発生も予測し、予防するのに役立つことを望んでいます。
