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
Rodríguez Rodríguez Dennis Gabriel
Fecha de interpretación
22/09/2024
Revisor
Calderon Martha S.
Resultados y conclusiones
Este estudio se enfocó en modelar el nicho ecológico y predecir la distribución geográfica de Lutzomyia cruzi, un vector de Leishmania infantum, en América del Sur. En algunas regiones de Brasil y Bolivia, se cree que este insecto es un vector importante. Con el objetivo de mejorar la evaluación del riesgo de transmisión de enfermedades a los humanos, el estudio utilizó modelos de nicho ecológico basados en variables climáticas y del hábitat para identificar áreas ambientalmente aptas para la presencia de L. cruzi. El estudio i dentificó áreas ambientalmente favorables donde aún no se ha registrado la presencia de Lutzomyia cruzi, vector de Leishmania infantum, y predijo su distribución potencial en Brasil y Bolivia. Los hallazgos mostraron que el vector es más frecuente en áreas con temperaturas medias anuales entre 21.76 °C y 26.58 °C y precipitaciones entre 1005 mm y 2048 mm. En los estados brasileños de Mato Grosso y Mato Grosso do Sul, así como en departamentos bolivianos como Santa Cruz y El Beni, se encuentra la mayor concentración de áreas potencialmente adecuadas. Se sugiere llevar a cabo muestreos adicionales en áreas sin registros conocidos del vector, en particular en áreas de Bolivia y el sur de Brasil.
Metodología y datos
El estudio utilizó una revisión de literatura para recopilar 116 registros de ocurrencia de Lutzomyia cruzi de bases de datos en línea, complementados con búsquedas en colecciones entomológicas brasileñas y bases como SpeciesLink y GBIF. Estos registros se clasificaron en niveles de precisión espacial (68% baja, 25% media y 7% alta). Además, se generaron pseudoausencias aleatorias en áreas fuera del dominio ambiental favorable a la especie, usando el modelo BIOCLIM, restringidas a una distancia máxima de 1000 km de los registros de presencia. Para realizar el modelado, se utilizaron datos climáticos históricos del periodo 1970-2000 obtenidos de WorldClim, junto con variables de vegetación y topografía derivadas de teledetección. Se seleccionaron seis variables bioclimáticas clave aplicando una matriz de correlación de Pearson (r < 0.6), entre ellas la temperatura media anual y la precipitación anual. Para predecir la distribución del vector, se implementaron cinco algoritmos de modelado (BIOCLIM, GLM, MaxEnt, Random Forests y SVM), utilizando validación cruzada de 10 repeticiones y seleccionando aquellos modelos con buen desempeño (TSS ≥ 0.6). Los resultados generaron mapas que identificaron las áreas con mayor idoneidad climática en Brasil y Bolivia, los cuales fueron validados con registros independientes y elaborados en QGIS.
Limitaciones de la investigación
Las principales limitaciones del estudio incluyen un bajo número de registros de ocurrencia de Lutzomyia cruzi y una baja precisión espacial de muchos de ellos, lo que afectó el rendimiento de algunos modelos. El 68% de los registros tenían baja precisión espacial, lo que limitó la capacidad de hacer predicciones más precisas sobre la distribución del vector. La validez de los hallazgos en Bolivia es limitada por la falta de investigaciones ecológicas previas sobre la presencia de flebótomos en el territorio nacional. Estos límites indican que se requiere más investigación de campo para mejorar la calidad y cantidad de datos disponibles.
Recomendaciones
Para superar las limitaciones del estudio, se recomienda mejorar la precisión espacial de los registros recolectando datos de campo en áreas clave donde el modelo predijo condiciones favorables, pero no se han registrado datos de Lutzomyia cruzi. Es esencial obtener coordenadas geográficas precisas y evitar registros inexactos. Se recomienda ampliar la amplitud de la cobertura en Bolivia, especialmente en zonas como Santa Cruz y El Beni, donde el modelo prevé una alta idoneidad climática. Además, sería importante incorporar datos climáticos más recientes para mostrar posibles cambios en la distribución del vector causados por cambios ambientales, y promover la colaboración entre ecólogos y especialistas para mejorar el modelado y la interpretación de los resultados.
Adaptación: Salud
Mitigación: ---
Escala: Regional
Ámbito geográfico: Bolivia,Brasil
Palabras clave: Leishmania infantum, Lutzomyia cruzi, Vectores de leishmaniasis
Cita de la interpretación
Rodríguez Rodríguez, Dennis Gabriel, 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/9d112462-7406-47d5-be12-ccd3ac29f187