Una técnica recientemente desarrollada puede predecir el riesgo de enfermedades o infestación de plantas en todo el mundo. Descrito en una revista de acceso abierto Fronteras en matemática aplicada y estadística , la técnica considera las interacciones plaga-hospedador y la distribución geográfica de plantas vulnerables para proporcionar mapas de posibles focos de enfermedades. Esto podría ayudar a los gobiernos a comprender el riesgo de brotes antes de que ocurran.
Las enfermedades y plagas pueden tener un impacto devastador en las plantas, el ecosistema circundante, y suministros de alimentos. Estos efectos pueden ser particularmente dañinos cuando una plaga o patógeno invade un nuevo territorio. en el que las plantas nativas tienen poca resistencia natural y el invasor destructivo tiene pocos depredadores o competidores nativos.
Las agencias gubernamentales intentan restringir las plagas y patógenos controlando el movimiento de plantas y animales entre países y regiones. Sin embargo, con el comercio y los viajes internacionales, puede ser difícil o imposible detener la propagación de plagas y patógenos.
Una forma de adelantarse en la prevención de brotes de infección e infestación es analizar dónde se encuentran actualmente las plagas y patógenos conocidos. y luego observe la distribución de plantas que podrían ser vulnerables al ataque. Sin embargo, este tipo de análisis en profundidad puede llevar mucho tiempo, dada la enorme variedad de plantas, especies de patógenos y plagas.
Para ayudar a predecir mejor los brotes, Los investigadores en México desarrollaron una nueva serie de algoritmos para ayudar a predecir los brotes. Su técnica se basa en el principio de que las plantas estrechamente relacionadas que crecen cerca unas de otras son propensas a la infección o infestación por los mismos patógenos o plagas. Al estudiar la distribución geográfica de plantas estrechamente relacionadas, el equipo de investigación generó mapas de posibles focos de enfermedades.
Para probar sus algoritmos, el equipo los aplicó a una plaga invasora presente en América del Norte, el escarabajo de la ambrosía de la bahía roja. Este escarabajo invasor transmite la enfermedad de la marchitez del laurel, que puede ser mortal para las plantas de la familia del laurel. Los investigadores consultaron bases de datos en línea para encontrar un grupo de escarabajos ambrosía que están estrechamente relacionados con el escarabajo ambrosía rojo. y un grupo de especies de plantas que están asociadas con estos escarabajos.
Usando interacciones conocidas entre escarabajos y plantas como punto de partida, y luego usar sus algoritmos para estimar la probabilidad de que las plantas estrechamente relacionadas se vean afectadas de manera similar, los investigadores calcularon la probabilidad de que cada planta se vea afectada por una especie de escarabajo en particular.
Luego, el equipo incorporó datos sobre la distribución geográfica conocida de cada planta. Si las plantas se encuentran en áreas extensas, entonces tienen un mayor riesgo de contraer y propagar un brote. Usando sus algoritmos, los investigadores calcularon la probabilidad de que un escarabajo infestara múltiples especies de plantas cuando las plantas están presentes en el mismo sitio.
Usando la técnica, el equipo creó mapas que muestran las regiones del mundo con más probabilidades de sufrir infestación, o interacción entre los escarabajos y las plantas. Los mapas reflejaban con precisión los territorios nativos de los escarabajos, junto con el comportamiento invasivo reciente de algunos escarabajos, incluido el avance hacia el sur de un escarabajo a través de los Estados Unidos. Preocupante el modelo indicó que plantas similares en América Central y del Sur podrían ser vulnerables a la próxima invasión.
Estos tipos de mapas podrían ser muy útiles para las agencias gubernamentales y los ecologistas para comprender y predecir los brotes. destacando los puntos críticos de enfermedades actuales o potenciales, pero el equipo necesita más datos del trabajo de campo para verificar la precisión del sistema.
Sin embargo, estos algoritmos no solo son aplicables a las infestaciones de plantas. "El método proporciona herramientas informáticas fáciles de usar, que se puede aplicar para comprender y predecir interacciones entre cualquier grupo de organismos, "dice Andrés Lira-Noriega, un investigador involucrado en el estudio.
