Como una escena de la película Alien, insectos parasitoides inyectan sus huevos en huéspedes desprevenidos, sus crías crecen y comen de dentro, eventualmente estallando dejando muertos, recipientes de acogida vacíos. Estos pequeños depredadores muchas de ellas avispas, puede tener importantes impactos ecológicos y económicos. Por ejemplo, avispas del género Melitobia atacar a los abejorros polinizadores. Las larvas de avispas parasitoides se alimentan de las pupas de las abejas anidadoras, y su rápida reproducción puede destruir colonias enteras con apenas un rastro de la carnicería anterior.

Comprender cómo interactúan los parasitoides y los hospedadores, y cómo cambian sus interacciones con la influencia humana, es de vital importancia para comprender los ecosistemas. Una nueva investigación realizada por un equipo internacional de investigadores encuentra que los modelos matemáticos pueden predecir cambios complejos en el comportamiento de los insectos utilizando una descripción simple de las preferencias de los insectos. La investigación, publicado en la revista Comunicaciones de la naturaleza el 6 de octubre fue capaz de predecir las tasas de parasitismo después de la deforestación sin la necesidad de datos de campo extensos.

"La recopilación de datos de campo es necesaria pero costosa, por lo que es genial mostrar que podemos usar modelos matemáticos para ayudar a enfocar los esfuerzos y hacer que la recopilación de datos sea más eficiente, "Phillip Staniczenko, Doctor., autor principal e investigador del Centro Nacional de Síntesis Socioambiental (SESYNC). "Frente a todas las complicadas relaciones entre especies, y entre especies y medio ambiente, es sorprendente que podamos identificar patrones simples que, aunque no perfecto, describir cómo los humanos podrían estar afectando el parasitismo de la misma manera en diferentes lugares del mundo ".

Staniczenko se propuso ver si registraba cambios en un tipo particular de interacción parasitaria, entre los parasitoides y sus huéspedes, similitudes compartidas entre conjuntos de datos de diferentes países, y, por lo tanto, puede ser predecible. Staniczenko y sus colegas analizaron datos sobre abejas, avispas y sus parasitoides recolectados usando trampas nidos. A este esfuerzo de investigación se unieron el exasesor de Staniczenko, Felix Reed-Tsochas, Doctor., en el Centro de Complejidad CABDyN de la Escuela de Negocios Saïd de la Universidad de Oxford, Owen Lewis, Doctor., profesor de ecología en la Universidad de Oxford, Jason Tylianakis, Doctor., profesor de ecología en la Universidad de Canterbury en Nueva Zelanda, Matthias Albrecht, Doctor., investigador del Instituto de Ciencias de la Sostenibilidad de Suiza, Valérie Coudrain, Doctor., investigador del Instituto Mediterráneo de Biodiversidad y Ecología Marina y Terrestre en Francia, y Alexandra-Maria Klein, profesor de ecología en la Universidad de Friburgo en Alemania.

Basaron sus hallazgos en datos de interacción huésped-parasitoide recolectados en Ecuador, Indonesia, y Suiza, en sitios de campo ubicados en una amplia gama de ecosistemas, incluyendo bosques tropicales y agroforestales, praderas y llanuras templadas, así como hábitats modificados por humanos, como pastizales y arrozales. Dado que los parasitoides pueden atacar a varios hosts, Los datos de interacción se pueden combinar para construir redes que describen, en un objeto matemático, las tasas relativas de parasitismo entre múltiples especies en un sitio de campo. Dados estos datos, Los investigadores primero diseñaron una forma de extraer las preferencias de los parasitoides para cada huésped de las redes ecológicas.

"Mucha información sobre el comportamiento y las respuestas de las especies al medio ambiente está contenida en redes ecológicas, pero la pregunta es cómo hacer que esta información sea útil para la predicción, "Dijo Staniczenko." Eventualmente, nos dimos cuenta de que la respuesta eran las preferencias de interacción, que cuantifican cuánto más o menos parasitoides atacan a sus huéspedes en comparación con la expectativa de referencia de que atacan cada vez que un parasitoide se encuentra al azar con uno de sus posibles huéspedes ".

El coautor Lewis agregó:"Sería muy difícil y llevaría mucho tiempo estudiar el comportamiento de alimentación de todas estas especies en el campo, particularmente en ecosistemas de alta diversidad como las selvas tropicales. Afortunadamente, resulta que el uso de las preferencias de interacción podría permitirnos omitir ese paso ".

Staniczenko continuó, "Descubrimos que cuando cambiaban las preferencias de interacción, lo hicieron de la misma manera en cada país. Esto significaba que podíamos diseñar modelos que capturaran cambios sistemáticos en las preferencias de interacción para hacer predicciones en nuevas ubicaciones, sin necesidad de recopilar muchos datos de interacción nuevos ".

"Agregar datos de preferencias a las redes de interacción es un gran paso adelante porque permite refinar el mapa de interacción desde una lista simple de quién come a quién hasta medidas que realmente brindan información sobre la intensidad relativa de esas interacciones. Los datos de preferencia son claramente una gran una bendición para la predicción y un objetivo importante para su inclusión en estudios futuros, "comentó Bill Fagan, Profesor y Catedrático de Biología en la Universidad de Maryland, que no participó en el proyecto.

Staniczenko y sus colegas se centraron en la deforestación, pero su nuevo enfoque matemático será valioso para comprender las consecuencias de muchos tipos de cambios ambientales impulsados ​​por el hombre. "Las interacciones entre especies son los engranajes que mantienen el motor de los ecosistemas trabajando para proporcionarnos recursos para nuestra supervivencia. Los cambios en el medio ambiente causados ​​por las actividades humanas han interrumpido estas interacciones, y anteriormente era difícil predecir cambios antes de que sea demasiado tarde, ", dijo el coautor Tyliankis.

"Estamos muy lejos de predecir las consecuencias de cada actividad humana, "Concluyó Staniczenko, "pero al menos ahora sabemos que es posible".