Bildekreditt: NASA
I fjor døde mer enn en million mennesker av malaria, mest i Afrika sør for Sahara. Utbrudd av Dengue Fever, hantavirus, West Nile Fever, Rift Valley Fever, og til og med pest, rammer fortsatt noen ganger landsbyer, tettsteder og hele regioner. For de titalls eller hundrevis som lider av smertefulle dødsfall, og for sine kjære, må disse sykdommene se ut til å komme over dem ingensteds.
Likevel er ikke disse sykdommene uten rim eller grunn. Når et utbrudd oppstår, er det ofte fordi miljøforhold som nedbør, temperaturer og vegetasjon setter scenen for en populasjonsstigning i sykdomsbærende skadedyr. Mygg eller mus eller flått trives, og sykdommene de fører spres raskt.
Så hvorfor ikke se på disse miljøfaktorene og advare når forholdene er modne for et utbrudd? Forskere har blitt fristet av denne muligheten helt siden ideen først ble uttrykt av den russiske epidemiologen E. N. Pavlovsky på 1960-tallet. Nå fanger teknologi og vitenskapelig kunnskap ideen, og et regionalt bredt varslingssystem for sykdomsutbrudd ser ut til å være innen rekkevidde.
Ronald Welch fra NASAs globale hydrologi- og klimasenter i Huntsville, Alabama, er en av forskerne som jobber for å utvikle et så tidlig varslingssystem. "Jeg har vært i malariske områder i både Guatemala og India," sier han. ”Vanligvis blir jeg rammet av fattigdommen i disse områdene, på et nivå som vi sjelden ser i USA. Menneskene er varme og vennlige, og de er takknemlige for å vite at vi er der for å hjelpe. Det føles veldig bra å vite at du bidrar til lindring av sykdom og forhindrer død, spesielt barna. "
Tilnærmingen som Welch og andre bruker, kombinerer data fra høyteknologiske miljøsatellitter med gammeldagse, "khaki shorts og støvete støvler" feltarbeid. Forskere oppsøker og besøker steder med sykdomsutbrudd. Deretter gransker de satellittbilder for å lære hvordan sykdomsvennlige forhold ser ut fra verdensrommet. Satellittene kan deretter se på forholdene over en hel region, land eller til og med kontinent når de stille glir over himmelen en gang om dagen, hver dag.
I India, for eksempel der Welch forsker, snakker helsetjenestemenn om å sette opp et satellittbasert malaria-system for tidlig varsling for hele landet. I koordinering med matematikeren Jia Li ved University of Alabama i Huntsville og Indias Malaria Research Center, håper Welch å gjøre en pilotstudie i Mewat, et overveiende landlig område i India sør for New Delhi. Området er hjemmet til mer enn 700 000 mennesker som bor i 491 landsbyer og 5 byer, men er bare rundt to tredjedeler av størrelsen på Rhode Island.
"Vi forventer å kunne gi advarsler om høy sykdomsrisiko for en gitt landsby eller område opp til en måned i forveien," sier Welch. "Disse" røde flaggene "vil la helsepersonell fokusere på vaksinasjonsprogrammene, myggsprøyting og annen sykdomsbekjempelse i områdene som trenger dem mest, kanskje forhindre utbrudd før det skjer."
Utbrudd er forårsaket av en forvirrende rekke faktorer.
For myggen som bærer malaria i Welchs studieområde, for eksempel, vil en hotspot med utbrudd ha bassenger med stillestående vann der voksne mygg kan deponere eggene sine for å modnes til nye voksne. Dette kan være dvelende sølepytter på tett, leirlignende jord etter kraftig regnvær, sumpområder som ligger i nærheten, eller til og med regnfylte bøtter som vanligvis blir liggende utenfor av landsbyboere. En malaria-hotspot ville være varmere enn 18 ° C, fordi i kaldere vær fungerer den encellede "plasmodium" -parasitten som faktisk får malaria for sakte til å gå gjennom infeksjonssyklusen før myggen dør. Men været må ikke være for varmt, ellers må myggene gjemme seg i skyggen. Fuktigheten må sveve i det området 55% til 75% som myggene trenger for å overleve. Fortrinnsvis ville det være storfe eller annet husdyr innenfor myggens 1 km fluktrekkevidde, fordi disse skadedyrene faktisk foretrekker å mate på blod fra dyr.
Hvis alle disse forholdene faller sammen, pass deg!
Å dokumentere noen av disse faktorene, for eksempel jordtype og lokale forlater vanlige bøtter, krever innledende grunnarbeid fra forskere på området, bemerker Welch. Denne informasjonen kobles til et datastyrt kartleggingssystem kalt en Geografisk informasjonssystemdatabase (GIS). Det kreves også feltarbeid for å karakterisere hvordan den lokale myggarten oppfører seg. Biter det mennesker innendørs eller utendørs eller begge deler? Andre faktorer, som plassering av storfe og menneskelige boliger, føres inn i GIS-kartet basert på ultrahøy oppløsnings-satellittbilder fra kommersielle satellitter som Ikonos og QuickBird, som kan få øye på gjenstander så små som 80 cm over bakken. Deretter er regionale brede variabler som temperatur, nedbør, vegetasjonstyper og jordfuktighet hentet fra satellittdata med middels oppløsning, for eksempel fra Landsat 7 eller MODIS-sensoren på NASAs Terra-satellitt. (MODIS står for MODerate-resolution Imaging Spectrometer.)
Forskere mater all denne informasjonen inn i en datasimulering som går på toppen av et digitalt kart over landskapet. Sofistikerte matematiske algoritmer tygger på alle disse faktorene og spytter ut et estimat av utbruddsrisiko.
Den grunnleggende sunnheten for denne tilnærmingen for å estimere sykdomsrisiko har blitt undersøkt av tidligere studier. En gruppe fra University of Nevada og Desert Research Institute var i stand til å "forutsi" historiske rater av hjorte-musinfeksjon med Sin Nombre-viruset med opptil 80% nøyaktighet, bare basert på vegetasjonstype og tetthet, høyde og helning av land og hydrologiske funksjoner, alt avledet fra satellittdata og GIS-kart. En felles NASA Ames / University of California ved Davis-studie oppnådde en suksessrate på 90% når det gjaldt å identifisere hvilke rismarker i sentrum av California som ville avle et stort antall mygg og hvilke som ville avle færre, basert på Landsat-data. Et annet Ames-prosjekt spådde 79% av landsbyene med høy mygg i Chiapas-regionen i Mexico, basert på landskapstrekk sett i satellittbilder.
Perfekte spådommer vil sannsynligvis aldri være mulig. Som vær, er fenomenet menneskelig sykdom for komplisert. Men disse oppmuntrende resultatene antyder at rimelig nøyaktige risikovurderinger kan oppnås ved å kombinere gammeldags feltarbeid med det nyeste innen satellitteknologier.
“Alle de nødvendige brikkene i puslespillet er der,” sier Welch og byr på håp om at snart sykdomsutbrudd som ser ut til å komme “fra ingensteds” vil fange folk av vakt langt mindre ofte.
Original kilde: NASA Science Story
