هل يمكن أن تخبرنا الخفافيش متى وأين سيضرب الإيبولا بعد ذلك؟

يقترح بحث جديد أننا قد نكون قادرين على توقع متى وأين سيحدث تفشي فيروس إيبولا التالي إذا ألقينا نظرة فاحصة على أنماط هجرة الخفافيش.

قد تخبرنا معرفة متى وأين تهاجر الخفافيش بمكان انتشار فيروس إيبولا القادم.

فيروس إيبولا هو فيروس مميت وشديد العدوى تم اكتشافه لأول مرة في غرب إفريقيا في عام 1976. ويعتقد أن خفافيش الفاكهة هي المضيف الطبيعي للفيروس.

في حين أن معظم حالات تفشي المرض المميتة نشأت في البلدان الأفريقية ، إلا أن أزمة الإيبولا الأخيرة - التي حدثت بين عامي 2014 و 2016 - انتشرت إلى بقية العالم بما في ذلك الولايات المتحدة.

في الولايات المتحدة ، تم تسجيل أربع حالات ، أسفرت إحداها عن الوفاة.

في هذا السياق ، قد يكون التنبؤ بوقت ومكان تفشي فيروس إيبولا التالي مفيدًا بشكل خاص للوقاية منه. لهذا السبب شرع الباحثون في إنشاء إطار عمل للنمذجة قد يساعدنا في توقع مثل هذا الحدث في المستقبل.

تم إجراء الدراسة الجديدة بواسطة Javier Buceta ، الأستاذ المساعد في الهندسة الحيوية ، Paolo Bocchini ، وهو أستاذ مشارك في الهندسة المدنية والبيئية ، وباحث ما بعد الدكتوراه Graziano Fiorillo - وجميعهم منتسبون إلى جامعة Lehigh في بيت لحم ، بنسلفانيا.

لقد افترضوا أنه نظرًا لأن الخفافيش هي حاملة للفيروس ، فإن تتبع أنماط هجرتها قد يساعد في إنشاء إطار تنبؤي.

تم نشر نتائج بحثهم في المجلة التقارير العلمية.

إنشاء نموذج رياضي للإيبولا

لإنشاء إطار العمل ، استخدم Buceta وفريقه معلومات الأقمار الصناعية وأخذ عينات المعلمات. قام الباحثون بإدخال هذه المعلومات في خوارزمية الكمبيوتر ، أو النموذج ، الذي تم إنشاؤه للتنبؤ بالظروف التي يرتبط فيها سلوك الخفافيش بتفشي الإيبولا.

تضمنت البيانات التي تم إدخالها في الخوارزمية معدلات الولادة والوفيات لدى الخفافيش ، ومعدل الإصابة بالفيروس ، والوقت الذي استغرقه التعافي.

أيضًا ، للتنبؤ بقمم عدوى الخفافيش في منطقة معينة ، تضمن النموذج معلومات حول متى وأين هاجرت الخفافيش ، والتغيرات الموسمية ، وتوافر الطعام والمأوى.

كان على الباحثين أيضًا أن يأخذوا في الاعتبار المعلومات البيئية ؛ ولهذه الغاية ، استخدموا Google Earth Engine لاسترداد المعلومات من إحدى قواعد بيانات ناسا.

يوضح Bocchini بالتفصيل الإجراءات التي استخدموها ، قائلاً: "لقد احتجنا إلى دراسة التقلبات العشوائية للموارد المتاحة عبر القارة الأفريقية بأكملها بدقة عالية ؛ لقد كان تحديًا حسابيًا واحتماليًا هائلاً ".

يتابع: "لقد أدركنا أنه من وجهة نظر رياضية ، فإن المشكلة تشبه الانتشار العشوائي للموجات الزلزالية في منطقة معرضة للزلازل ، ويمكننا تكييف أدواتنا".

بعد حساب أشياء مثل الرطوبة ودرجة الحرارة ، تمكن الباحثون من "التنبؤ بعد ذلك بتركيز الخفافيش المصابة التي قد يتوقع المرء العثور عليها في ظل هذه الظروف الخاصة" ، يوضح بوسيتا.

يتنبأ النموذج بدقة بتفشي الإيبولا

بدأ وباء الإيبولا 2014-2016 بحالة طفل يبلغ من العمر عامين في ميلياندو ، وهي قرية في غينيا ، غرب إفريقيا.

ومع ذلك ، فإن سلالة الفيروس الذي أصاب الطفل ترجع أصولها إلى جمهورية الكونغو الديمقراطية ، التي تبعد آلاف الأميال عن ميلياندو.

باستخدام الإطار الذي صممه بوكيتا وفريقه ، تمكن الباحثون من توقع "بأثر رجعي" "ذروة العدوى في ميلياندو [...] خلال الأشهر التي بدأ فيها تفشي المرض". لقد اعتبروا النتائج التي توصلوا إليها "رائعة".

ومع ذلك ، عندما طبق الفريق بيانات مماثلة من موقع مختلف - كان على بعد 400 كيلومتر من ميلياندو وكان مناخه مختلفًا - لم تظهر النتائج ذروة العدوى خلال تلك الفترة.

يواصل بوسيتا القول: "في نموذجنا ، يرتبط ظهور الفاشيات ارتباطًا وثيقًا بالتقلبات في الظروف البيئية التي لها تأثير على أنماط هجرة الخفافيش ومعدلات الإصابة".

ويضيف: "تشير هذه النتائج بقوة إلى أن العوامل البيئية تلعب دورًا رئيسيًا في انتشار فيروس الإيبولا بين الخفافيش".

يأمل العلماء أن يساعد نموذجهم في التنبؤ ومنع ليس فقط تفشي فيروس إيبولا ، ولكن أيضًا فيروسات أخرى تنتقل من الحيوانات إلى البشر.