Usando Modelos de Distribución de Especies para Combatir Enfermedades

Los Modelos de Distribución de Especies (SDMs) son herramientas que se usan para entender dónde pueden vivir ciertas especies basándose en varios Factores Ambientales. Son importantes para estudiar enfermedades que se transmiten por animales o insectos, conocidas como enfermedades transmitidas por vectores y zoonóticas. Estas enfermedades pueden incluir malaria, dengue y enfermedad de Lyme, que son transmitidas por mosquitos, moscas, garrapatas y otras criaturas.

Al analizar dónde es probable que se encuentren estos animales y el ambiente que prefieren, los investigadores pueden crear mapas que muestran las regiones en riesgo de estas enfermedades. Esta información es valiosa para planificar estrategias de salud pública e intervenciones, ya que ayuda a identificar áreas que pueden necesitar más atención para prevenir brotes de enfermedades.

#El papel de los SDMs en entender la transmisión de enfermedades

Los SDMs funcionan usando datos sobre dónde se han encontrado ciertas especies, junto con datos ambientales que describen condiciones como la temperatura, la lluvia y el uso del suelo. Estos modelos pueden usarse para predecir dónde podrían vivir las especies en áreas que no se han estudiado directamente. Al identificar hábitats adecuados para estos animales, podemos anticipar dónde podría ocurrir la transmisión de enfermedades.

Entender cómo diferentes factores afectan la distribución de estas especies también puede ayudar en el control de enfermedades. Por ejemplo, cómo se usa la tierra (como la agricultura o el desarrollo urbano) puede impactar dónde viven estos animales, influyendo así en la propagación de la enfermedad.

#Importancia de fuentes de datos precisas

Para crear SDMs efectivos, los investigadores necesitan datos precisos sobre la presencia de especies y las condiciones ambientales. Hoy en día hay varias fuentes de datos disponibles, incluyendo bases de datos de acceso público como el Global Biodiversity Information Facility (GBIF), que ofrece información sobre dónde se han observado diferentes especies. Sin embargo, la calidad de los datos puede variar, y depender únicamente de bases de datos públicas puede no siempre ofrecer la imagen más precisa.

Los investigadores a menudo utilizan dos tipos de conjuntos de datos: datos recolectados por expertos, que se obtienen de estudios de campo realizados por científicos capacitados, y datos disponibles públicamente, que pueden compilarse de muchas fuentes diferentes. Comparar ambos conjuntos de datos puede proporcionar ideas sobre cuán confiables son las bases de datos públicas al predecir la distribución de especies y el riesgo de enfermedades.

#Estudio de caso: esquistosomiasis en Brasil

Para ilustrar cómo se pueden aplicar los SDMs en escenarios del mundo real, veamos la esquistosomiasis, una enfermedad causada por un parásito que requiere caracoles de agua dulce para completar su ciclo de vida. En Brasil, millones de personas están en riesgo de esta enfermedad, particularmente en comunidades más pobres. Los caracoles involucrados en esta enfermedad se llaman Biomphalaria, y entender su hábitat es crucial para controlar la esquistosomiasis.

Usando SDMs para predecir dónde es probable que se encuentren estos caracoles, los investigadores pueden identificar áreas donde el riesgo de esquistosomiasis es más alto. Esto puede ayudar a los funcionarios de salud pública a dirigir sus recursos de manera más efectiva, enfocándose en áreas donde las personas están en mayor riesgo de infección.

#Construyendo modelos efectivos

Al crear SDMs, los investigadores utilizan varias técnicas de aprendizaje automático. Estos métodos ayudan a identificar qué factores ambientales son más importantes a la hora de predecir la presencia de especies. Hay diferentes algoritmos usados en modelado, como Maximum Entropy (MaxEnt), Random Forest (RF) y Boosted Regression Tree (BRT). Cada método tiene sus fortalezas, y la elección entre ellos puede afectar los resultados del modelo.

Un desafío que enfrentan los investigadores es la falta de datos de ausencia verdadera, o lugares donde definitivamente no se encuentra una especie. Para abordar este problema, los modeladores a menudo utilizan datos de “fondo” para simular ubicaciones donde la especie podría haber estado, pero no fue observada. Comparando datos de presencia con datos de fondo, los modelos pueden entender mejor las condiciones ambientales que favorecen la presencia de la especie.

#Factores ambientales y su influencia

Varios factores ambientales pueden afectar dónde viven los caracoles. Estos incluyen variables climáticas como temperatura y lluvia, así como influencias humanas como el uso de la tierra. Por ejemplo, áreas con más árboles podrían retener humedad y proporcionar un mejor hábitat para los caracoles, mientras que áreas urbanas o tierras agrícolas podrían alterar el flujo de agua y hacer que las condiciones sean menos adecuadas.

Entender cómo interactúan estos factores es crítico para construir modelos efectivos. Los investigadores pueden identificar qué condiciones son más propicias para la supervivencia y reproducción de los caracoles, ayudando a predecir dónde podrían encontrarse los mayores riesgos de esquistosomiasis.

#Consideraciones geográficas

Otro factor importante en el modelado es la escala geográfica a la que se recogen y analizan los datos. Los modelos pueden construirse a diferentes escalas: nacional, regional o incluso local. La escala elegida puede afectar la precisión de las predicciones. Por ejemplo, un modelo construido a escala nacional puede no captar efectivamente las variaciones locales, mientras que un modelo centrado en un área más pequeña puede perder patrones más amplios.

Al comparar modelos a través de diferentes escalas geográficas, los investigadores pueden obtener ideas sobre cómo funcionan los modelos y dónde pueden necesitar mejoras. Esto puede ayudar en desarrollar estrategias de salud pública más específicas y efectivas.

#Comparando fuentes de datos

Al crear SDMs, es esencial comparar las predicciones hechas utilizando tanto datos recolectados por expertos como conjuntos de datos disponibles públicamente. Esto ayuda a evaluar cuán confiables son las bases de datos públicas para informar los modelos. En algunos casos, los modelos que utilizan datos de expertos pueden producir predicciones diferentes a las que utilizan datos de GBIF, lo que podría llevar a recomendaciones de salud pública diferentes.

Por ejemplo, en el estudio de los caracoles Biomphalaria en Brasil, los investigadores encontraron que usar datos recolectados por expertos llevó a predicciones precisas sobre dónde es probable que se encuentren los caracoles. Sin embargo, usar datos de GBIF también produjo modelos relativamente precisos en ciertas áreas. Esto sugiere que, si bien los datos de expertos pueden ser más precisos, los datos disponibles públicamente pueden seguir siendo valiosos, especialmente cuando los datos de expertos son limitados.

#Hallazgos e implicaciones

Los hallazgos de estos estudios tienen implicaciones significativas para la planificación de la salud pública. Al usar efectivamente los SDMs, los funcionarios de salud pueden entender mejor dónde es probable que se propaguen las enfermedades y desarrollar estrategias para intervenir. Esto podría incluir campañas de educación en salud específicas, distribución de medicamentos preventivos u otras medidas para reducir el riesgo de infección en poblaciones vulnerables.

Además, la precisión de los SDMs puede mejorarse continuamente integrando conocimientos ecológicos locales, opiniones de expertos y monitoreo continuo de las distribuciones de especies. Este enfoque puede ayudar a asegurar que los modelos sigan siendo relevantes y efectivos ante condiciones ambientales y sociales cambiantes.

#Conclusión: El futuro de los SDMs en la ecología de enfermedades

A medida que la tecnología y los métodos de recolección de datos sigan avanzando, es probable que el uso de SDMs para entender la ecología de enfermedades se expanda. Al mejorar nuestro conocimiento de cómo las especies interactúan con sus entornos, los funcionarios de salud pública podrán tomar decisiones mejor informadas sobre cómo combatir las enfermedades de manera efectiva.

La colaboración continua entre científicos, funcionarios de salud pública y comunidades locales será esencial para implementar estos modelos con éxito. A medida que más datos estén disponibles y las metodologías mejoren, los SDMs se convertirán en herramientas aún más poderosas para predecir y gestionar los riesgos asociados con enfermedades transmitidas por vectores y zoonóticas.

En general, el trabajo que se está realizando en este campo representa un paso prometedor hacia adelante en la comprensión de la dinámica de la transmisión de enfermedades y en el desarrollo de estrategias para proteger la salud pública.