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Drones, satélites y Google Earth ayudan a los investigadores a predecir dónde pueden aparecer las enfermedades tropicales

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Fluke sanguíneo esquistosoma defun / iStock

Con más de 200 millones de personas que padecen esquistosomiasis, una enfermedad parasitaria que ocupa el segundo lugar después de la malaria en términos de impacto en la salud en todo el mundo, los científicos han estado trabajando para encontrar formas de identificar los puntos críticos de la enfermedad.

Si bien la esquistosomiasis es tratable, la enfermedad, que puede causar sangre en la orina y las heces, dolor abdominal y daño en el hígado, el bazo, los intestinos, los pulmones y la vejiga, es difícil de erradicar de las regiones del mundo. Los esquistosomas, o gusanos que causan la enfermedad, crecen dentro de los caracoles de agua dulce y se multiplican a medida que se liberan en ríos, lagos y arroyos. Las personas que nadan, se bañan o se sumergen en el agua pueden infectarse con gusanos que penetran la piel.

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Caracoles culpables de la esquistosomiasis

Un equipo de científicos dirigido por la Universidad de Washington y la Universidad de Standford desarrolló una técnica que puede ayudar a identificar las comunidades con mayor riesgo de contraer esta enfermedad tropical. Su trabajo fue publicado en revistaProcedimientos de la Academia Nacional de Ciencias.

Basándose en imágenes de satélite, fotos de drones y Google Earth, los científicos estudiaron más de 30 sitios en el noroeste de Senegal, donde los aldeanos usan el río y el lago para bañarse, nadar, lavar ropa y lavar platos. Fue el lugar de uno de los mayores brotes de esquistosomiasis a mediados de la década de 1980.

Los investigadores contaron y mapearon los caracoles en los sitios durante más de dos años. También se metieron en el agua para recolectar muestras de lodo y plantas. A través de su trabajo de campo, pudieron demostrar que los caracoles se distribuían de manera inconsistente con los caracoles presentes en un lugar pero luego ausentes tres meses después. Al darse cuenta de que el mapeo de los caracoles puede no ser la forma más efectiva de identificar las áreas en riesgo, cambiaron su enfoque hacia los hábitats donde viven los caracoles. Armados con el conocimiento de que los caracoles prosperan en la vegetación flotante sin raíces que fue capturada por satélites y drones, cambiaron su enfoque para localizar áreas ricas en vegetación flotante.

Automatización de la identificación

Como resultado del trabajo, las agencias de salud pública en Senegal ahora pueden mirar imágenes aéreas para encontrar áreas que tengan la vegetación más flotante y apuntar a esas aldeas para el tratamiento de la enfermedad parasitaria.

"Ahora podemos tomar estas imágenes aéreas temporada tras temporada y tener una idea de cómo cambia el paisaje patógeno en el tiempo y el espacio. Esto puede darnos una mejor idea de las tasas de infección", dijo el coautor Giulio De Leo, profesor de biología en Stanford University en un comunicado de prensa que destaca el trabajo. "Este proyecto ha sido un esfuerzo tremendo y un ejemplo de investigación colaborativa que sería imposible para una sola persona o un solo laboratorio".

Para facilitar aún más a las agencias el uso de la información, el equipo de investigadores está aplicando el aprendizaje automático para automatizar la identificación de estas vegetaciones flotantes en las fotos.

"Somos cautelosamente optimistas, pero aún tenemos trabajo por hacer para generalizar nuestros hallazgos a nuevos contextos", dijo la coautora Susanne Sokolow, científica investigadora de la Universidad de Stanford, en el mismo comunicado de prensa. "Si, de hecho, encontramos que los predictores de la esquistosomiasis son escalables y automatizables, entonces tendremos una nueva y poderosa herramienta en la lucha contra la enfermedad, y una que llena una brecha de capacidad crítica: una forma de orientar de manera eficiente las intervenciones ambientales junto con las tratamiento para combatir la enfermedad ".


Ver el vídeo: How To Setup a Litchi One-Way Waypoint Mission with uncut flight footage (Mayo 2022).


Comentarios:

  1. Chick

    No puedo evitar creerte :)

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