Una nueva investigación de la Universidad de Indiana sugiere que los modelos informáticos utilizados para predecir la propagación de epidemias por cambio climático, como las plagas de cultivos o los brotes de enfermedades, pueden no tener en cuenta un factor importante para predecir su gravedad.

Un estudio publicado recientemente en la revista Ecología ha descubierto que los patógenos que crecen dentro de los organismos a temperaturas más altas producen descendientes que causan mayores tasas de infección en comparación con los patógenos que crecen dentro de los organismos a temperaturas más bajas. Esto sugiere que el clima puede causar un "efecto eco" en futuros patógenos, en última instancia, haciéndolos más infecciosos.

"Es bien sabido que el medio ambiente puede afectar a la descendencia a través de generaciones en plantas y animales, "dijo Spencer Hall, profesor del Departamento de Biología de la Facultad de Artes y Ciencias de IU Bloomington, quien es el autor principal del estudio. "Este estudio es uno de los primeros en sugerir que se producen efectos transgeneracionales similares en parásitos y patógenos".

El trabajo estuvo a cargo de Marta Strecker Shocket, un doctorado estudiante en el laboratorio de Hall en el momento del estudio. Hall también es miembro del Instituto de Resiliencia Ambiental de IU, parte del Gran Desafío Preparado para el Cambio Ambiental de IU.

"Si las condiciones ambientales pasadas afectan la frecuencia o la gravedad de futuras infecciones, entonces los modelos climáticos actuales no están tomando en consideración un factor importante al predecir las amenazas del cambio climático, "dijo Shocket, quien ahora es investigador postdoctoral en la Universidad de Stanford. "Esto podría incluir amenazas a los animales, plantas y personas ".

El análisis de los investigadores se basa en parte en la investigación en pulgas de agua realizada en tres lagos de agua dulce en el sur de Indiana, donde el laboratorio de Hall ha recolectado muestras desde 2009. Ubicado en el sitio de una antigua mina de carbón en el Bosque Estatal Green-Sullivan en Linton, Indiana, los lagos se conocen localmente como lago Gambill, Lake Clear y Lake Scott.

Pulgas de agua también conocido como Daphnia, son pequeños crustáceos que contribuyen a la salud de los lagos al alimentarse de algas. Sin estos organismos para controlar las algas, un lago puede degradarse rápidamente en una infusión turgente que se asemeja a la sopa de guisantes.

Las pulgas de agua son susceptibles a la infección por un hongo patógeno llamado Metschnikowia, que se reproduce en el interior de las pulgas de agua como esporas en forma de agujas que se multiplican hasta que las matan y salen de sus cuerpos para infectar a la siguiente generación. Un solo otoño puede producir de seis a diez generaciones de esporas, con hasta el 60 por ciento de las pulgas de agua infectadas en el pico de la epidemia.

Para el estudio, Shocket realizó experimentos de laboratorio que encontraron que el hongo causó más infecciones cuando se observaron temperaturas más altas en las generaciones anteriores de pulgas de agua. Luego realizó una investigación en el campo para comparar los resultados del laboratorio con las muestras frescas del lago recolectadas a fines del otoño.

El análisis encontró que un aumento de solo 6,5 grados Fahrenheit hizo que las esporas de hongos tuvieran de dos a cinco veces más probabilidades de infectar a un nuevo huésped.

Shocket dijo que se necesita investigación adicional para explorar estos efectos en otros sistemas patógenos, especialmente porque podrían tener un impacto en la agricultura. Esto se debe a que es más probable que el efecto del clima a lo largo de generaciones en los parásitos tenga un impacto en los organismos hospedadores de sangre fría. como las plantas de cultivo o los insectos que las comen.

El estudio también presenta métodos matemáticos para predecir el efecto de los cambios de temperatura en la infecciosidad de las esporas a lo largo de generaciones. Hall dijo que los principios detrás de estos modelos podrían potencialmente mejorar otras simulaciones que se basan en muchos factores para predecir brotes de enfermedades.

"La traducción de datos de observación en modelos computacionales es importante en el campo de la ecología, ya que la naturaleza es tan desordenada, ", agregó." El refinamiento de los algoritmos para predecir los riesgos del clima es un paso crucial en nuestra capacidad para prepararnos para el cambio ambiental ".