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Cambio climático y enfermedades zoonóticas: análisis de redes complejas para evaluaciones de
riesgo
Constantino González Salazar
Globalmente se han descrito más de 150 zoonosis que afectan a la población
humana y a las especies silvestres.
Vius del Zika
Relación clima y enfermedades
Gubler et al., (2001) Environmental Health Perspectives
Cambios
meteorológicos
locales y regionales:
• Temperatura
• Humedad
• Precipitación
Longevidad de
vectores
Distribución y
abundancia de
vectores
Distribución y
abundancia de
hospederos
Desarrollo del
patógeno
Hábitat de
hospederos y
vectores
Dinámica de
transmisión
Mayor duración de la
temporada de transmisión
Mayor intensidad de la
transmisión
Cambios en la distribución de
las enfermedades
Aumento o disminución del
riesgo de las enfermedades
(enfermedad-especifico)
Relación clima y enfermedades
Chikunguña
Marco teórico para evaluar los posibles impactos del cambio climático en las
enfermedades transmitidas por vectores
Gubler et al., (2001) Environmental Health Perspectives
Un ejemplo de los potenciales efectos del cambio climático
¿Cómo se ha evaluado el riesgo de enfermedades zoonóticas
bajo escenarios de cambio climático hasta hoy?
Modelos de distribución potencial en condiciones climáticas actuales y en
escenarios de CC
Vector
Las enfermedades zoonóticas son sistemas complejos con varias especies que interactúan.
Estrada-Peña (2014) TREE
Dinámica de la transmisión potencial de enfermedades
¿Cuál es el papel de las especies silvestres en la emergencia o re-emergencia de las zoonosis?
Redes complejas inferenciales para evaluar el efecto del
cambio climático a nivel comunitario
Datos de geográficos
Bases de datos geográficos Inferir asociaciones
Minera de datos espaciales
Leishmaniasis
Co-ocurrencias como un proxy para inferir interacciones bióticas
Colectas de mamíferos – 40,000
Colectas de Lutzomyias - 270
Redes complejas (interacción vector-hospedero)
Ocho hospederos
Conocimiento previo Análisis de minera de
datos espaciales
Ocho hospederos
Conocimiento previo Análisis de minera de
datos espaciales 22 nuevo hospederos
Conocimiento nuevo
Ocho hospederos
Conocimiento previo Análisis de minera de
datos espaciales 22 nuevo hospederos
Conocimiento nuevo
Análisis de redes en escenario de cambio climático
Flebótomos Localidades
Lutzomyia_cruciata 229
Lutzomyia_diabólica 44
Lutzomyia_longipalpis 43
Lutzomyia_olmeca 106
Lutzomyia_ovallesi 55
Lutzomyia_panamensis 66
Lutzomyia_shannoni 236
Lutzomyia_texana 29
Hospederos Localidades
143 especies de Roedores 23,640
Variables ambientales: 19 variables bioclimáticas
Actual 2050, RCP 8.5
Modelos de distribución
Información geográfica Modelo de nicho Distribución potencial
Temperature
Hu
med
ad
Lo
cali
dad
es
Cli
ma
Cli
ma
(20
50
)
Actual
2050
Vec
tor
Hosp
eder
o
Pre
sente
Vec
tor
Hosp
eder
o
2050
Minera de datos espaciales
Epsilon
(vector|hospedero)
Epsilon
(vector|hospedero)
Presente
Redes vector-hospedero Leishmaniasis
Vectores
Roedores
Presente
Redes vector-hospedero Leishmaniasis
Vectores
Roedores
2050
Presente
Vectores
Roedores
Reducción de diversidad en las comunidades (efecto de dilución)
2050
Presente
Vectores
Roedores
Reducción de diversidad en las comunidades (efecto de dilución)
2050
Las Redes Complejas nos brindan una herramienta para identificar interacciones potenciales entre especies a partir de datos geográficos
Esta propuesta de análisis nos permite inferir los efectos del CC a nivel comunitario
Esta información resulta relevante al sector salud, ya que puede centrar esfuerzos de prevención y vigilancia dirigida a especies que actualmente no son consideradas de riesgo
Perspectivas
Gracias [email protected]