Interpretación de:
Ecological niche modelling and predicted geographic distribution of Lutzomyia cruzi, vector of Leishmania infantum in South America
https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0006684Falcão de Oliveira, E., Galati, E., Oliveira, A., Rangel, E., Carvalho, B., 2018: Ecological niche modelling and predicted geographic distribution of Lutzomyia cruzi, vector of Leishmania infantum in South America, PLoS Negl Trop Dis, 12, e0006684, https://doi.org/10.1371/journal.pntd.0006684
Intérprete
Mena Chacon Laydy Mitsu
Fecha de interpretación
18/09/2024
Revisor
Calderon Martha S.
Resultados y conclusiones
Predecir la distribución de las especies involucradas en los ciclos de transmisión es un método eficaz para evaluar el riesgo de enfermedades humanas, como ocurre en el caso de la Leishmania infantum, enfermedad transmitida por Lutzomyia cruzi. El objetivo del estudio fue predecir la distribución espacial de L. cruzi utilizando un modelo de nicho ecológico multiescala basado en variables climáticas y de habitat. El vector de leishmaniasis visceral (Lutzomyia cruzi) se presenta en áreas donde los valores de temperatura media anual varían de 21.76˚C a 26.58˚C, y la precipitación total anual varía de 1005 mm a 2048 mm. En estas áreas, las temperaturas en el mes más frío del año alcanzan los 11.3˚C y el mes más cálido puede llegar hasta los 34.3˚C. Los extremos de precipitación mensual varían de 1 mm a 157 mm. En términos de elevación, la mayoría de los registros de ocurren alrededor de los 270 m sobre el nivel del mar, con un mínimo de 86 m y hasta 741 m. Las áreas urbanas estaban más presentes alrededor de los lugares de captura (64%). El área de distribución potencial de L. cruzi, según el modelo de nicho ecológico final, se extiende por Brasil (centro-oeste) y Bolivia (este) en parches de hábitats adecuados dentro de áreas climáticamente favorables. Existen áreas adecuadas para la especie, pero sin presencia conocida del vector, en los departamentos de Santa Cruz y El Beni en Bolivia; en el sur del estado de Goiás en Brasil; así como en el norte de Mato Grosso do Sul y en las regiones fronterizas con los estados de São Paulo y Minas Gerais. Este estudio resalta la importancia del vector en la transmisión de la leishmaniasis visceral, una enfermedad que está en aumento en zonas urbanas y periurbanas. La creciente notificación de casos en estas áreas subraya la relevancia del vector en la propagación de la enfermedad.
Metodología y datos
La distribución espacial de L. cruzi se analizó utilizando un modelo de nicho ecológico multiescala basado en variables climáticas y de habitat, en la que se aplicaron diferentes algoritmos para los mismos datos. Los datos de ocurrencia del vector se obtuvieron de la literatura científica, colecciones de museos y departamentos de salud brasileños. Cada registro en la base de datos incluía información detallada como país, estado/provincia/departamento, municipio/distrito, localidad, año de captura, longitud, latitud, precisión espacial y referencia. Los datos climáticos históricos de América del Sur (1970-2000) fueron extraídos de WorldClim. La selección final de las variables climáticas se realizó tras un análisis de correlación de Pearson entre 19 variables originales, eligiendo las 6 con menor correlación (r < 0.6): Temperatura media (BIO1), rango medio diurno de temperatura (BIO2), estacionalidad de la temperatura (BIO4), precipitación anual (BIO12), estacionalidad de la precipitación (BIO15) y precipitación. Además, se incorporaron datos de teledetección sobre vegetación, topografía, tipos de suelos y cobertura del suelo de diversas fuentes internacionales (NASA; MapBiomas). Se utilizaron las variables bioclimáticas, altitud, uso y cobertura del suelo como predictores en cinco algoritmos de modelos de nicho ecológico: BIOCLIM, modelo lineal generalizado (regresión logística), entropía máxima, bosques aleatorios y máquinas de vectores de soporte. Estos modelos fueron usados en estudios anteriores, lo que ayudó a comparar los resultados obtenidos.
Limitaciones de la investigación
Los autores mencionan que el bajo número de registros de ocurrencia y su baja precisión espacial fueron limitaciones del proceso de modelado, siendo la razón más probable para los bajos puntajes en el análisis de estadística verdadera (TSS) de una minoría de los resultados del modelo. Aunque es un studio bastante completo, resalta la disponibilidad de información. Esta es una limitación del registro de información por parte de las entidades de salud local y regional que afecta al estudio. Se espera que a partir de estas investigaciones, aumente la rigurosidad y frecuencia de los registros detallado de vectores de transmisión de enfermedades.
Recomendaciones
Los autores recomiendan un mayor muestreo en campo de flebótomos L. cruzi, especialmente en el sur del estado de Goia, Mato Grosso do Sul (fronteras con Mato Grosso, São Paulo y Minas Gerais); y en los departamentos bolivianos de Santa Cruz y El Beni.
Adaptación: Salud
Mitigación: Agricultura
Escala: Regional
Ámbito geográfico: América del Sur,Brasil, Bolivia
Palabras clave: Ecología de vector, modelo de distribución de especies, predicción espacial, salud pública, variables climáticas
Cita de la interpretación
Mena Chacon, Laydy Mitsu, 2024: Interpretación de Falcão de Oliveira et al. (2018, doi:10.1371/journal.pntd.0006684), Observatorio de Conocimiento Científico sobre Cambio Climático del Perú, IGP, https://cienciaclimatica.igp.gob.pe/entities/interpretation/9d0a9f25-e18a-45b2-87a6-ac46f5d44cb3