Hành trình Khoa học, Không gian và Thời gian!
Một nhóm nghiên cứu quốc tế đã phát hiện ra một cách rẻ tiền và hiệu quả để xác định các điểm nóng lây truyền cho bệnh sán máng. Nghiên cứu sử dụng lấy mẫu hiện trường và hình ảnh trên không nghiêm ngặt để lập bản đồ chính xác các cộng đồng có nguy cơ nhiễm trùng cao nhất.
Hình ảnh vệ tinh, hình ảnh máy bay không người lái và thậm chí Google Earth có thể giúp xác định các cộng đồng có nguy cơ mắc một trong những bệnh nhiệt đới tồi tệ nhất thế giới.
Một nhóm nghiên cứu do Đại học Washington và Đại học Stanford dẫn đầu đã phát hiện ra manh mối trong môi trường giúp xác định các điểm nóng lây truyền bệnh sán máng, một bệnh ký sinh trùng chỉ đứng sau sốt rét trong ảnh hưởng sức khỏe toàn cầu. Nghiên cứu, xuất bản vào ngày 28 tháng 10 trong Kỷ yếu của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia sử dụng lấy mẫu trường và hình ảnh trên không nghiêm ngặt để lập bản đồ chính xác các cộng đồng có nguy cơ mắc bệnh sán máng cao nhất.
Đây là một công cụ thay đổi cuộc chơi cho các cơ quan y tế công cộng ở các nước đang phát triển bởi vì nó sẽ giúp họ có thể tìm thấy những ngôi làng cần sự giúp đỡ của họ một cách hiệu quả nhất.
Hơn 200 triệu người mắc bệnh sán máng có thể điều trị được nhưng rất khó để loại bỏ khỏi một số khu vực trên thế giới. Những con giun Schistosome gây bệnh này phát triển trong những con ốc nước ngọt, nơi chúng sinh sôi và được thả vào vùng nước của sông, hồ và suối. Giun lây nhiễm cho người bằng cách xâm nhập vào da của người khi chúng ta bơi, tắm hoặc lội. Bệnh sán máng gây ra nước tiểu có máu và phân và đau bụng và có thể làm hỏng gan, lá lách, ruột, phổi và bàng quang. Ở trẻ em, nhiễm trùng có thể kìm hãm sự phát triển và làm suy giảm sự phát triển nhận thức.
Bệnh được tìm thấy trên khắp châu Phi hạ Sahara, cũng như ở Nam Mỹ, Caribbean, Trung Đông và Đông và Đông Nam Á. Mặc dù bệnh sán máng có thể điều trị bằng thuốc thảo dược nhưng người ta dễ bị tái nhiễm sau khi điều trị nếu họ bơi hoặc tắm trong nước ngọt nơi có ký sinh trùng.
Tổ chức Y tế Thế giới gần đây đã công nhận rằng những nỗ lực làm chậm quá trình truyền bệnh thông qua phân phối thuốc không hoạt động ở một số khu vực. Ngoài việc phân phối thuốc, WHO hiện khuyến nghị nhắm mục tiêu các loại ốc truyền giun ký sinh, đó là cách nhóm nghiên cứu này tham gia.
Mặt sinh thái của vấn đề là những gì kìm hãm chúng ta khỏi sự kiểm soát và loại bỏ bệnh sán máng – và bây giờ các nhà sinh thái học đang bước vào và lấp đầy khoảng trống đó,. Đó là một thời gian thú vị bởi vì chúng tôi có rất nhiều thứ để học hỏi. Loại đổi mới mà chúng tôi đã giới thiệu chỉ là khởi đầu của những gì các nhà sinh thái học phải đóng góp để kiểm soát bệnh sán máng.
Các nhà nghiên cứu đã làm việc trên hơn 30 địa điểm ở phía tây bắc Sénégal, nơi các ngôi làng sử dụng một dòng sông và hồ địa phương cho tất cả mọi thứ từ tắm rửa và bơi lội đến rửa chén bát và quần áo. Vị trí này là tâm chấn của đợt bùng phát bệnh sán máng lớn nhất từng được ghi nhận, vào giữa những năm 1980.
Các nhà nghiên cứu trước tiên đặt ra phương pháp đếm và lập bản đồ phân phối ốc trên mỗi địa điểm trong hai năm. Công việc thực địa rất khó khăn và mệt mỏi – họ không thể để nước bị nhiễm sán máng chạm vào da trong khi họ lội nước sâu đến ngực để lấy mẫu bùn và thực vật. Trời nóng và ẩm ướt, thảm thực vật dày đặc ven bờ đầy muỗi, nhện, rắn – và thậm chí cả chó hoang.
Nghiên cứu thực địa của họ đã chứng minh rằng ốc sên được tìm thấy trên sông trong các bản phân phối chắp vá và không nhất quán theo thời gian. Ốc sên có thể có mặt ở một địa điểm, sau đó vắng mặt hoàn toàn ba tháng sau đó. Với bản chất phù du của ốc sên, các nhà nghiên cứu nhận ra rằng việc nhắm mục tiêu tập hợp ốc để loại bỏ có thể không phải là một cách hiệu quả để giảm lây truyền bệnh sán máng.
Thay vào đó, họ chuyển trọng tâm sang môi trường sống nơi ốc sên sinh sống. Những con ốc phát triển mạnh trong thảm thực vật nổi, không có người nhìn thấy trong hình ảnh từ vệ tinh và máy bay không người lái.
Xem xét các đặc điểm môi trường sống này, cộng với các dữ liệu khác mà họ đã thu thập về từng địa điểm như mật độ ốc, kích thước làng và vị trí họ đã sử dụng các mô hình để đánh giá yếu tố nào có thể dự đoán tốt nhất lây truyền bệnh sán máng. Tổng diện tích của một điểm truy cập nước và diện tích thảm thực vật nổi là hai chỉ số tốt nhất cho thấy nhiễm trùng ở người sẽ xảy ra gần đó.
Những đặc điểm môi trường sống này đều dễ dàng đo được trong hình ảnh máy bay không người lái hoặc vệ tinh.
Đếm ốc gỗ không phải là một công việc dễ dàng và nó cũng tạo ra dữ liệu không hữu ích như dữ liệu bạn có thể nhận được từ máy bay không người lái. Một khi chúng ta hiểu được mối liên quan giữa sự hiện diện của ốc sên và các đặc điểm môi trường sống cụ thể, chúng ta có thể sử dụng hình ảnh máy bay không người lái và vệ tinh để phát hiện các đặc điểm môi trường sống đó. Điều này giúp giảm thời gian cần thiết để đánh giá nguy cơ nhiễm bệnh sán máng xuống một phần của nó. chỉ nhìn vào ốc.
Các nhà nghiên cứu giải thích, các cơ quan y tế công cộng ở Sénégal hiện có thể xem các hình ảnh trên không qua khu vực tài phán của họ, tìm các khu vực có thảm thực vật nổi nhất trong các điểm tiếp cận nước và nhắm mục tiêu vào các làng để điều trị bệnh sán máng.
Giulio De Leo, giáo sư sinh vật học tại trường cho biết: “Bây giờ chúng ta có thể đưa những hình ảnh trên không này sang mùa khác và có ý tưởng về cách cảnh quan gây bệnh thay đổi theo thời gian và không gian. Điều này có thể cho chúng ta ý tưởng tốt hơn về tỷ lệ lây nhiễm. Dự án này là một nỗ lực to lớn và là một ví dụ về nghiên cứu hợp tác mà một người hoặc một phòng thí nghiệm duy nhất không thể làm được.”
Nhóm nghiên cứu cũng đang cố gắng sử dụng máy học để tự động hóa việc xác định thảm thực vật nổi trong ảnh, giúp các cơ quan sử dụng thông tin dễ dàng hơn nữa. Họ có kế hoạch thử nghiệm phương pháp của họ ở các khu vực khác của châu Phi ở quy mô rộng hơn, sử dụng dữ liệu nhiễm trùng và hình ảnh vệ tinh có sẵn công khai.
Các nhà khoa học đang lạc quan một cách thận trọng nhưng họ vẫn còn một số việc phải làm để khái quát những phát hiện của chúng tôi đến bối cảnh mớ. Nếu thực sự các nhà nghiên cứu thấy các yếu tố dự đoán bệnh sán máng có thể mở rộng và tự động hóa thì họ sẽ có một công cụ mới mạnh mẽ trong cuộc chiến chống lại căn bệnh này và một công cụ giúp lấp đầy khoảng cách về năng lực quan trọng: cách nhắm mục tiêu hiệu quả các can thiệp môi trường bên cạnh con người điều trị để chống lại căn bệnh này.
Nguồn truyện:
Tài liệu được cung cấp bởi Đại học Washington . Bản gốc được viết bởi Michelle Ma. Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.
Tạp chí tham khảo :