Kunnen vleermuizen ons 'vertellen' wanneer en waar ebola de volgende keer zal toeslaan?
Nieuw onderzoek suggereert dat we mogelijk kunnen voorzien wanneer en waar de volgende ebola-uitbraak zal plaatsvinden als we de migratiepatronen van vleermuizen onder de loep nemen.
Ebola is een zeer dodelijk en zeer besmettelijk virus dat voor het eerst werd ontdekt in West-Afrika in 1976. Men denkt dat fruitvleermuizen de natuurlijke gastheer van het virus zijn.
Hoewel de meeste dodelijke uitbraken hun oorsprong hebben in Afrikaanse landen, heeft de laatste ebolacrisis - die plaatsvond tussen 2014 en 2016 - zich verspreid naar de rest van de wereld, inclusief de Verenigde Staten.
In de VS werden vier gevallen geregistreerd, waarvan er één de dood tot gevolg had.
In deze context kan het voorspellen van de tijd en locatie van de volgende ebola-uitbraak bijzonder nuttig zijn om deze te voorkomen. Daarom zijn onderzoekers begonnen met het creëren van een modelleerraamwerk dat ons kan helpen om een dergelijke gebeurtenis in de toekomst te voorzien.
De nieuwe studie werd uitgevoerd door Javier Buceta, universitair hoofddocent bio-engineering, Paolo Bocchini, universitair hoofddocent civiele techniek en milieutechniek, en postdoctoraal onderzoeker Graziano Fiorillo - die allemaal zijn aangesloten bij de Lehigh University in Bethlehem, PA.
Ze stelden de hypothese dat, aangezien vleermuizen de dragers van het virus zijn, het opsporen van hun migratiepatronen kan helpen om een voorspellend raamwerk te creëren.
De resultaten van hun onderzoek zijn in het tijdschrift gepubliceerd Wetenschappelijke rapporten.
Een wiskundig model van ebola maken
Om het raamwerk te creëren, gebruikten Buceta en het team satellietinformatie en parameterbemonstering. De onderzoekers hebben deze informatie ingevoerd in een computeralgoritme, of model, dat is gemaakt om de omstandigheden te voorspellen waarin het gedrag van de vleermuizen correleert met ebola-uitbraken.
De gegevens die in het algoritme werden ingevoerd, omvatten de geboortecijfers en sterftecijfers van de vleermuizen, de snelheid waarmee ze met het virus werden geïnfecteerd en hoe lang het duurde voordat ze hersteld waren.
Om pieken van vleermuisinfecties in een bepaalde regio te voorspellen, bevatte het model ook informatie over wanneer en waar de vleermuizen migreerden, seizoensveranderingen en beschikbaarheid van voedsel en onderdak.
De onderzoekers moesten ook rekening houden met milieu-informatie; hiervoor gebruikten ze de Google Earth Engine om informatie op te halen uit een van de databases van NASA.
Bocchini beschrijft de procedures die ze gebruikten en zei: “We moesten de willekeurige fluctuaties van de beschikbare hulpbronnen over het hele Afrikaanse continent met hoge resolutie bestuderen; het was een enorme computationele en probabilistische uitdaging. "
"We erkenden dat vanuit wiskundig oogpunt," vervolgt hij, "het probleem vergelijkbaar is met de willekeurige voortplanting van seismische golven in een gebied dat onderhevig is aan aardbevingen, en we zouden onze instrumenten kunnen aanpassen."
Na rekening te hebben gehouden met zaken als vochtigheid en temperatuur, waren de onderzoekers in staat om "vervolgens de concentratie van geïnfecteerde vleermuizen te voorspellen die men zou verwachten te vinden onder die specifieke omstandigheden", legt Buceta uit.
Model voorspelt nauwkeurig de uitbraak van ebola
De ebola-epidemie van 2014–2016 begon met het geval van een 2-jarig kind in Meliandou, een dorp in Guinee, West-Afrika.
De stam van het virus dat het kind besmette, had echter zijn oorsprong in de Democratische Republiek Congo, duizenden kilometers verwijderd van Meliandou.
Met behulp van het door Buceta en team ontworpen raamwerk konden de onderzoekers "met terugwerkende kracht" een "piek van infectie bij Meliandou [...] voorspellen gedurende de maanden dat de uitbraak begon." Ze vonden hun bevindingen "opmerkelijk".
Toen het team echter vergelijkbare gegevens toepaste vanaf een andere locatie - die 400 kilometer verwijderd was van Meliandou en een ander klimaat had - lieten de resultaten in die periode geen infectiepiek zien.
"In ons model", vervolgt Buceta, "is het optreden van uitbraken nauw verbonden met schommelingen in de omgevingsomstandigheden die een impact hebben op zowel de migratiepatronen van vleermuizen als de infectiegraad."
"Dergelijke bevindingen," voegt hij eraan toe, "suggereren sterk dat omgevingsfactoren een sleutelrol spelen bij de verspreiding van het ebolavirus onder vleermuizen."
De wetenschappers hopen dat hun model zal helpen om niet alleen ebola-uitbraken te voorspellen en te voorkomen, maar ook die van andere virussen die van dieren op mensen worden overgedragen.
