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
CARRILLO ORDOÑEZ GABRIELA ANGELA
Fecha de interpretación
19/09/2024
Revisor
Calderon Martha S.
Resultados y conclusiones
Las leishmaniasis son enfermedades infecciosas transmitidas a través de la picadura de la hembra de la mosca de la arena. En algunas zonas de Brasil, la especie Lutzomyia cruzi transmite el parásito Leishmania infantum, causando una enfermedad grave llamada Leishmaniasis visceral. El objetivo fue identificar las áreas específicas en Brasil y Bolivia ambientalmente adecuadas para Lutzomyia cruzi. Los resultados mostraron su distribución espacial principalmente en Brasil en los biomas de Cerrado y Pantanal, con énfasis en los estados de Mato Grosso, Mato Grosso do Sul, y con baja precisión espacial (68%) en los departamentos bolivianos de Santa Cruz y El Beni. El vector requierió áreas con temperaturas entre 21.76°C y 26.58°C y precipitaciones anuales de 1005 mm a 2048 mm, predominando en zonas urbanas (64%), seguido de los bosques abiertos (10%), bosques densos (5%), áreas de pasto (4%) y campos abiertos (3%). Solo el 38.7% del área evaluada fue adecuada para L. cruzi, con algunas discrepancias en cuatro registros por baja precisión espacial. Por lo tanto, los resultados contribuyen el estudio de la ecología y distribución del vector Leishmaniasis visceral, dicha enfermedad se está evidenciando más en zonas urbanas y periurbanas de las áreas de Brasil, especialmente debido a la expansión geográfica de su principal vector, L. longipalpis y debido a la genética de este vector con L. cruzi y su ausencia en áreas específicas de Leishmaniasis visceral.
Metodología y datos
Se analizaron datos en cinco secciones: Registros de ocurrencia: Mediante la revisión bibliográfica, estos registros se asociaron con coordenadas geográficas (latitud y longitud) y se clasificaron en tres niveles, según su precisión espacial (Nivel Alto, Medio y Bajo). Registros de pseudoausencias: Se tomó muestras aleatorias de datos de presencia/ausencia, fuera del espacio del dominio ambiental favorable para las especies en estudio. Por medio del modelo de envoltura bioclimática BIOCLIM (10 veces el número de registro, para cada ejecución del modelo, mediante la plataforma R, utilizando los paquetes raster y dismo). Variables climáticas y de hábitat: Con la obtención de datos climáticos históricos (1970-2000) para América del Sur en WorldClim, con 19 variables bioclimáticas, mediante Temperatura media (BIO1), rango medio diurno de temperatura (BIO2), estacionalidad de la temperatura (BIO4), precipitación anual (BIO12), estacionalidad de la precipitación (BIO15) y precipitación del trimestre más cálido (BIO18). Se obtuvieron datos mensuales del EVI (índice de vegetación mejorada) para el periodo 2000- 2015 un producto del sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). Todo el procesamiento de las variables se realizó utilizando los paquetes R raster y RSToolbox. Descripción del nicho ecológico: Se extrajeron los valores de las principales variables bioclimáticas y la altitud en la localidad de cada registro. También se evaluaron los tipos de uso y cobertura del suelo donde se encuentra el vector utilizando datos de MapBiomas. Modelado de nicho ecológico: A través de la aplicación de cinco algoritmos de modelado McIntyre BIO- CLIM, modelos lineales generalizados (GLM), MaxEnt, RANFOR y máquinas de vectores de soporte (SVM). El proceso incluyó dos etapas: primero, se modeló la idoneidad climática del área de distribución de L. cruzi (1970 y 2000) usando variables climáticas a gran escala; luego, se realizó un modelado presencia/ausencia clasificados con niveles de precisión alto y medio con valores de umbral de sensibilidad y especificidad, mediante probabilidades binomiales. Los resultados del modelo se procesaron con el software QGIS, y se generaron mapas predictivos de áreas adecuadas para el vector.
Limitaciones de la investigación
Incluye el bajo número de registro de ocurrencia de L. cruzi y su baja precisión espacial en el proceso del modelado. Sin embargo, se implementaron estrategias como la eliminación de modelos con puntajes TSS bajos y el sub muestreo de registros, según su precisión espacial. Asimismo, otra limitación es la inexistencia de datos suficientes para los departamentos en Bolivia.
Recomendaciones
Se recomienda realizar más estudios de campo para validar los modelos predictivos, especialmente en áreas óptimamente climáticos para L. cruzi como las regiones donde aún no se han registrado casos, como en el sur del estado de Goiás y en departamentos de Bolivia como Santa Cruz y el Beni. Del mismo modo, implementar programas de vigilancia epidemiológica, para prevenir y mitigar posibles impactos, por ejemplo, en áreas donde el vector no ha sido detectado.
Adaptación: Salud
Mitigación: Uso de suelo, cambio de uso de suelo y silvicultura
Escala: Regional
Ámbito geográfico: Áreas de América del Sur Brasil y Bolivia,Los biomas: Cerrado y Pantanal,Estados brasileños de Mato Grosso
Palabras clave: Hábitat, Leishmaniasis, Lutzomyia cruzi, Modelado del nicho ecológico, Predicción de distribución, Variables climáticas
Cita de la interpretación
CARRILLO ORDOÑEZ, GABRIELA ANGELA, 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/9d0b39b6-4394-44b1-898e-53ea0cb6a3f2