Dơi có thể 'cho chúng tôi biết' khi nào và ở đâu Ebola sẽ tấn công tiếp theo?
Nghiên cứu mới cho thấy rằng chúng ta có thể biết trước được khi nào và ở đâu đợt bùng phát Ebola tiếp theo sẽ xảy ra nếu chúng ta quan sát kỹ các hình thức di cư của dơi.
Ebola là một loại vi rút gây tử vong cao và có khả năng lây nhiễm cao, lần đầu tiên được phát hiện ở Tây Phi vào năm 1976. Dơi ăn quả được cho là vật chủ tự nhiên của vi rút.
Trong khi hầu hết các đợt bùng phát gây chết người đều bắt nguồn từ các nước châu Phi, cuộc khủng hoảng Ebola gần đây nhất - xảy ra từ năm 2014 đến năm 2016 - đã lan sang phần còn lại của thế giới bao gồm cả Hoa Kỳ.
Tại Hoa Kỳ, bốn trường hợp đã được đăng ký, một trong số đó dẫn đến tử vong.
Trong bối cảnh này, việc dự đoán thời gian và vị trí của đợt bùng phát Ebola tiếp theo có thể tỏ ra đặc biệt hữu ích để ngăn chặn nó. Đây là lý do tại sao các nhà nghiên cứu đặt ra để tạo ra một khuôn khổ mô hình có thể giúp chúng ta thấy trước một sự kiện như vậy trong tương lai.
Nghiên cứu mới được thực hiện bởi Javier Buceta, phó giáo sư kỹ thuật sinh học, Paolo Bocchini, phó giáo sư kỹ thuật dân dụng và môi trường, và nhà nghiên cứu sau tiến sĩ Graziano Fiorillo - tất cả đều liên kết với Đại học Lehigh ở Bethlehem, PA.
Họ đưa ra giả thuyết rằng, vì dơi là vật mang vi rút, nên việc theo dõi các kiểu di cư của chúng có thể giúp tạo ra một khuôn khổ dự đoán.
Kết quả nghiên cứu của họ đã được công bố trên tạp chí Báo cáo Khoa học.
Tạo mô hình toán học về Ebola
Để tạo ra khuôn khổ, Buceta và nhóm đã sử dụng thông tin vệ tinh và lấy mẫu tham số. Các nhà nghiên cứu đã đưa thông tin này vào một thuật toán máy tính hoặc mô hình, được tạo ra để dự đoán các điều kiện mà hành vi của dơi tương quan với sự bùng phát dịch Ebola.
Dữ liệu được đưa vào thuật toán bao gồm tỷ lệ sinh và tỷ lệ tử vong của dơi, tỷ lệ chúng bị nhiễm vi rút và thời gian chúng phục hồi.
Ngoài ra, để dự đoán các đợt nhiễm trùng cao điểm của dơi ở một khu vực cụ thể, mô hình bao gồm thông tin về thời gian và địa điểm mà dơi di cư, sự thay đổi theo mùa cũng như nguồn thức ăn và nơi ở.
Các nhà nghiên cứu cũng phải tính đến thông tin môi trường; để đạt được mục đích này, họ đã sử dụng Google Earth Engine để truy xuất thông tin từ một trong các cơ sở dữ liệu của NASA.
Bocchini trình bày chi tiết các quy trình mà họ đã sử dụng, nói rằng, “Chúng tôi cần nghiên cứu sự biến động ngẫu nhiên của các nguồn tài nguyên sẵn có trên toàn bộ lục địa châu Phi ở độ phân giải cao; đó là một thách thức lớn về tính toán và xác suất. "
“Chúng tôi nhận ra rằng từ quan điểm toán học,” ông tiếp tục, “vấn đề tương tự như sự lan truyền ngẫu nhiên của sóng địa chấn trong một khu vực chịu động đất, và chúng tôi có thể điều chỉnh các công cụ của mình”.
Sau khi tính toán các yếu tố như độ ẩm và nhiệt độ, các nhà nghiên cứu có thể “sau đó dự đoán nồng độ của những con dơi bị nhiễm bệnh mà người ta có thể mong đợi tìm thấy với những điều kiện cụ thể đó,” Buceta giải thích.
Mô hình dự đoán chính xác dịch Ebola
Dịch Ebola 2014–2016 bắt đầu với trường hợp của một đứa trẻ 2 tuổi ở Meliandou, một ngôi làng ở Guinea, Tây Phi.
Tuy nhiên, sự căng thẳng của virus đã lây nhiễm cho đứa trẻ có nguồn gốc từ Cộng hòa Dân chủ Congo, đó là hàng ngàn dặm từ Meliandou.
Sử dụng khung do Buceta và nhóm thiết kế, các nhà nghiên cứu có thể “hồi tố” dự đoán “đỉnh điểm của sự lây nhiễm tại Meliandou […] trong những tháng khi dịch bùng phát bắt đầu.” Họ coi những phát hiện của họ là "đáng chú ý."
Tuy nhiên, khi nhóm nghiên cứu áp dụng dữ liệu tương tự từ một địa điểm khác - cách Meliandou 400 km và có khí hậu khác - kết quả không cho thấy đỉnh nhiễm trùng trong thời gian đó.
“Trong mô hình của chúng tôi,” Buceta tiếp tục nói, “sự xuất hiện của các đợt bùng phát có mối liên hệ chặt chẽ với những biến động của điều kiện môi trường có tác động đến cả mô hình di cư của dơi và tỷ lệ lây nhiễm.”
Ông nói thêm: “Những phát hiện như vậy,“ gợi ý mạnh mẽ rằng các yếu tố môi trường đóng một vai trò quan trọng trong việc lây lan vi rút Ebola giữa các loài dơi ”.
Các nhà khoa học hy vọng rằng mô hình của họ sẽ giúp dự đoán và ngăn chặn không chỉ sự bùng phát Ebola mà còn cả những loại virus khác lây truyền từ động vật sang người.
