En la selva amazónica, pocos animales son tan peligrosos para los humanos como los mosquitos que transmiten la malaria. La enfermedad tropical puede provocar fiebre alta, dolores de cabeza y escalofríos y es particularmente severo para los niños y los ancianos y puede causar complicaciones a las mujeres embarazadas. En el Perú cubierto de selva tropical, el número de casos de malaria se ha disparado. En los últimos cinco años, el país ha tenido en promedio la segunda tasa más alta de América del Sur. En cada uno de los años 2014 y 2015 hubo 65, 000 casos notificados.

Contener los brotes de malaria es un desafío porque es difícil determinar dónde las personas contraen la enfermedad. Como resultado, recursos como mosquiteros tratados con insecticida y aerosoles para interiores a menudo se implementan en áreas donde pocas personas se infectan, permitiendo que el brote crezca.

Para abordar este problema, investigadores universitarios han recurrido a datos de la flota de satélites de observación de la Tierra de la NASA, que pueden rastrear los tipos de eventos humanos y ambientales que normalmente preceden a un brote. Con fondos del Programa de Ciencias Aplicadas de la NASA, Están trabajando en asociación con el gobierno peruano para desarrollar un sistema que utiliza datos satelitales y otros para ayudar a pronosticar los brotes en los hogares con meses de anticipación y evitar que sucedan.

Seguimiento de mosquitos

En el Amazonas la especie de mosquito Anopheles darlingi es la principal responsable de la propagación de la malaria, que es causada por parásitos unicelulares llamados Plasmodia. Las hembras (y solo las hembras) ingieren el parásito al alimentarse de la sangre de un humano infectado y pueden transmitirlo al siguiente humano del que se alimenta. "La malaria es una enfermedad transmitida por vectores, lo que significa que debes tener un vector, o mosquito, en este caso, transmitir la enfermedad, "dijo el investigador principal William Pan, profesor asistente de salud ambiental global en la Universidad de Duke. "La clave de nuestra herramienta de pronóstico de la malaria radica en identificar las áreas donde los principales criaderos de estos mosquitos se superponen simultáneamente con las poblaciones humanas".

Predecir dónde florecerán estos mosquitos se basa en identificar áreas con temperaturas de aire cálidas y aguas tranquilas, como estanques y charcos, que necesitan para poner huevos. Los investigadores están recurriendo al sistema de asimilación de datos terrestres, o LDAS:un esfuerzo de modelado de la superficie terrestre apoyado por la NASA y otras organizaciones. Satélites de la NASA, como Landsat, Medición de precipitación global, y Terra y Aqua, sirven como insumos para LDAS, que a su vez proporciona información continua sobre las precipitaciones, temperatura, humedad del suelo y vegetación en todo el mundo.

Si bien no identifica charcos y estanques directamente, LDAS muestra dónde es más probable que se formen. Por ejemplo, las inundaciones pueden desbordar las riberas de los ríos o las lluvias intensas pueden saturar el suelo, permitiendo que el agua se acumule.

"Es un ejercicio de razonamiento indirecto, "dijo Ben Zaitchik, co-investigador del proyecto responsable del componente LDAS y profesor asociado en el Departamento de Ciencias Planetarias y Terrestres de la Universidad Johns Hopkins. "Estos modelos nos permiten predecir dónde estará la humedad del suelo en una condición que permitirá que se formen los criaderos".

A través de mapas de vegetación y cobertura terrestre derivados de satélites, LDAS también rastrea otro indicador importante de futuros brotes de malaria:deforestación, en particular cuando se trata del desarrollo de carreteras. Cuando se construyen carreteras, las topadoras cavan zanjas para eliminar árboles y otros desechos vegetales; cuando se llenan de agua de lluvia, esas zanjas se convierten en criaderos de mosquitos. Cuando las personas infectadas atraviesan estos caminos y transmiten la enfermedad a Anopheles darlingi, puede ocurrir un brote.

Seguimiento de humanos

Mientras que LDAS rastrea el clima y la deforestación para identificar las poblaciones emergentes de mosquitos y los puntos críticos de futuros brotes, los casos notificados de malaria colocan a los infectados en el mapa. Pero a los efectos de predecir un brote, ese mapa no cuenta una historia completa.

En Perú, la malaria se diagnostica y trata en puestos de salud repartidos por todo el país, y se envían recursos a esos puestos para contener los brotes. El problema con este enfoque de contención, según Pan, es que el puesto de salud donde una persona busca tratamiento no siempre está cerca de donde contrajo la enfermedad. Esto se debe a que quienes corren mayor riesgo de contraer paludismo pasan varios meses del año talando o minando, que a menudo los envía en viajes lejos de sus hogares.

Encontrar dónde se infectan las personas constituye el núcleo del sistema de pronóstico de la malaria, y Pan está desarrollando un modelo estadístico regional y un modelo más detallado basado en agentes para apuntar a estos puntos críticos.

Para el modelo regional, los casos notificados de malaria se incorporan junto con estimaciones de población para cada condado y suposiciones sobre el lugar al que viaja la gente según los estudios de migración estacional. La integración de datos ambientales a través de LDAS no solo coloca a las poblaciones de mosquitos en el mapa, sino que también ayuda a informar el movimiento humano, por ejemplo, mediante la detección de ríos crecientes durante la temporada de lluvias. "Es mucho más fácil hacer flotar troncos por un río cuando está alto, y al mismo tiempo los mosquitos prosperan porque surgen bolsas de agua a lo largo de la orilla del río, "Pan explicó, "por lo que este tipo de condiciones se corresponde con un alto riesgo de malaria".

El modelo regional proporcionará un panorama general de cómo los humanos, mosquitos y la enfermedad está ubicada y hacia dónde se dirige en función de cómo interactúan esas variables. Al mismo tiempo, el modelo basado en agentes, denominado porque modela el comportamiento de cada agente, o cada humano, mosquito, y el parásito de la malaria dentro de un área — se acercará a un espacio geográfico más estrecho utilizando datos hidrológicos de alta resolución y dirigiéndose a los vecindarios y el movimiento de personas. En combinación con datos LDAS, el modelo ejecutará una simulación para evaluar la probabilidad de cuándo, dónde y cuántas personas se espera que sean mordidas e infectadas con la enfermedad.

Prevenir un brote

Según Pan, los dos modelos se utilizarán para proyectar hacia adelante 12 semanas y señalar, hasta el nivel del hogar, donde se predice que la enfermedad se afianzará. Los modelos también simularán lo que resultaría de una de varias acciones, desde la distribución de mosquiteros y aerosoles que pueden reducir el contacto entre humanos y mosquitos hasta la administración de un tratamiento preventivo contra la malaria que puede detener la transmisión. Según los resultados, el ministerio de salud puede llevar a cabo el plan óptimo.

La capacidad del modelo basado en agentes para hacer proyecciones hasta el nivel del hogar permite que los recursos vayan donde se necesitan. Sería un cambio marcado del método actual del gobierno, que consiste en distribuir los recursos de manera amplia, a veces a áreas que pueden no necesitarlas. "En lugar de tratar al 100 por ciento de la comunidad, podríamos enfocar el control de vectores en ciertos hogares o áreas específicas de la comunidad, "Pan explicó." Es una estrategia dirigida que puede lograr la misma reducción de la malaria, pero a un costo potencialmente menor y con una respuesta más rápida ".

A medida que el proyecto entra en el tercero de su subvención de tres años, Pan y sus colegas continúan perfeccionando los modelos. Él estima que la herramienta de pronóstico podría estar lista para su uso en unos pocos años. El gobierno peruano ya está trabajando con Pan para familiarizarse con el sistema, particularmente al comenzar su programa Malaria Cero, que tiene como objetivo eliminar la enfermedad para 2021. Otros países, incluidos Colombia y Ecuador, han expresado interés.

Si bien este proyecto se centra en la malaria, Pan señaló que una de las ventajas de la herramienta es su adaptabilidad, Dado que el LDAS y los modelos de población se pueden utilizar para rastrear no solo la malaria sino también una serie de otras enfermedades, como el Zika y el Dengue. "Creo que las agencias de salud gubernamentales encontrarán no solo uno, sino muchos usos para el sistema que pueden beneficiar a mucha gente, ", dijo." Ese ha sido siempre nuestro objetivo ".