Sistemas de detección temprana: modelizar la propagación de las enfermedades transmitidas por vectores

¿Cómo se propagan las enfermedades transmitidas por vectores, como la fiebre del valle del Rift?

Paolo Calistri: La fiebre del valle del Rift es una enfermedad vectorial transmitida por picaduras de mosquitos infectados. Afecta a animales domésticos como búfalos, camellos, vacas, cabras y ovejas. En algunas zonas africanas, los animales silvestres pueden actuar como reservorios del virus. Además, la enfermedad puede afectar a los seres humanos y es capaz de propagarse geográficamente, acompañando el movimiento de los animales infectados. Sin embargo, es posible controlar esta vía de diseminación mediante la aplicación de normas que regulen el comercio internacional. Otra vía de transmisión son los vectores infectados y ya se han identificado varias especies de mosquitos capaces de transmitir el virus. No se necesita aclarar que no existen medidas de control que impidan a los mosquitos atravesar las fronteras nacionales, puesto que pueden recorrer largas distancias impulsados por el viento o mediante otros mecanismos pasivos (aviones, cargamentos marítimos, etc.).  

El proyecto PROVNA («Definición de ecorregiones y de un prototipo de sistema de vigilancia de las enfermedades transmitidas por vectores en base a la observación de la Tierra para el norte de África «), puesto en marcha por iniciativa de la OMSA, busca ayudar a los países del norte de África a mejorar la vigilancia de la fiebre del valle del Rift, en base a los datos de teledetección y observación de la Tierra. Al ayudar a los países del norte de África a crear un sistema de alerta temprana y a mantener controlada la propagación de la fiebre del valle del Rift, estamos ayudando a todos, incluso a otras regiones vecinas como Oriente Medio y Europa mediterránea.

¿Por qué son útiles los datos medioambientales y climáticos para predecir el movimiento de las poblaciones de mosquitos?

Annamaria Conte: Nuestro objetivo es identificar ecorregiones en el norte de África que tengan características similares en cuanto a temperatura, medio ambiente, vegetación y, sobre todo, humedad del suelo. Utilizamos datos de observación de la Tierra de la NASA y datos de alta resolución del programa europeo Copernicus, combinados con información sobre la población animal y la aparición de la fiebre del valle del Rift, obtenidos del Sistema Mundial de Información Zoosanitaria (WAHIS) y de Empres-I de la FAO. Si en una de estas zonas se observan mosquitos infectados, podemos esperar que el virus se encuentre también en otras zonas similares.

Combinamos datos espacio-temporales con la intención de crear un prototipo capaz de predecir la ubicación de las zonas de riesgo y el momento de aparición de las enfermedades. Tenemos en cuenta el historial de las condiciones de temperatura, precipitaciones y vegetación, en otras palabras, estudiamos el pasado para pronosticar el futuro.

¿Qué conocimientos se necesitan para diseñar un modelo de este tipo?

A. C.: El grupo que dirijo está integrado por matemáticos, especialistas en estadísticas y geógrafos. Como colaboramos con el equipo de veterinarios y epidemiólogos de Paolo, se trata de un entorno interdisciplinario perfecto. Juntos, identificamos los indicadores más pertinentes para cada enfermedad a partir de datos de observación de la Tierra y aplicamos técnicas de aprendizaje automático e inteligencia artificial para cartografiar las zonas con riesgo de infección. Nuestro primer modelo se refería a la propagación de la fiebre del Nilo Occidental en Italia: fuimos capaces de predecir con 15 días de antelación dónde era más probable que se dieran las condiciones climáticas y ambientales favorables a la propagación del virus. Con PROVNA estamos desarrollando un modelo similar para la fiebre del valle del Rift, en el norte de África.

¿Cómo se utilizará esta información para contener la propagación de las enfermedades transmitidas por vectores?

P. C.: Es imposible detener a los mosquitos. No obstante, si sabemos de antemano cuándo y dónde es más probable que los mosquitos se propaguen e infecten al ganado, podemos planificar campañas de vacunación y medidas de emergencia en el momento y el lugar adecuados. El modelo nos brinda un sistema eficaz de alerta temprana que puede asociarse a un plan de contingencia. De esta forma, por ejemplo, los hospitales van a saber cuándo y dónde empezará la temporada de mosquitos y podrán prepararse de la mejor manera posible.

¿Puede adaptarse el modelo a otras enfermedades?

A. C.: Inspirándonos de lo hecho con la fiebre del Nilo Occidental, podemos aplicar una metodología similar a la fiebre del valle del Rift y desarrollar un modelo similar utilizando diferentes conjuntos de datos. Por supuesto, debemos conocer las variables que intervienen en la propagación de la enfermedad, ya que este tipo de enfermedades poseen vectores específicos influenciados por determinados factores. Nos concentraremos en determinadas características ambientales y climáticas, con el fin de detectar diferentes especies de mosquitos u otros vectores, como las garrapatas. Por eso es tan importante trabajar de forma interdisciplinaria, junto con epidemiólogos, entomólogos y especialistas de las estadísticas.

¿Cómo planea colaborar con las autoridades veterinarias nacionales?

P. C.: Si todo sigue su curso, el modelo estará disponible en el verano de 2023. Con el respaldo de la OMSA, nos pusimos en contacto con los Servicios Veterinarios nacionales de los países del norte de África para organizar sesiones de formación y debatir sobre la mejora del modelo a partir de sus propios datos de campo, por ejemplo, los datos entomológicos cuantitativos. Cuanta más información introduzcamos en el modelo, más preciso será. Una vez que dispongan del modelo, podrán utilizarlo para focalizarse en la vigilancia de la fiebre del valle del Rift y optimizar el uso de sus recursos en casos de emergencia.