|
Nhiều loài muỗi có thể truyền dịch bệnh Zika hơn suy nghĩ trước đây
Ngày 12/3/2017. University of Georgia. Nhiều loài muỗi có thể truyền dịch bệnh Zikahơn suy nghĩ trước đây (More mosquito species than previously thought may transmit Zika).Theo một mô hình dự báo mới được tạo ra bởi các nhà sinh thái học tại Đại học Georgia và Viện Nghiên cứu hệ sinh thái Cary,virus Zika có thể được truyền bởi nhiều loài muỗi hơn so với những loài đang được biết. Phát hiện của họ được công bố trên tạp chí eLife cung cấp một danh sách thêm 26 loài muỗi tiềm năng khác bao gồm 7loài xảy ra trong lục địa Hoa Kỳ mà các tác giả đề nghị nên là ưu tiên hàng đầu để nghiên cứu thêm.Michelle V. Evans, tác giả và là một nghiên cứu sinh tiến sĩ tại UGA về sinh thái và bảo tồn cho biết: "Thông điệp thu được lớn nhất ở đây là những loài này là những loài mà chúng ta cần phải ưu tiên, nhất là khi chúng ta đang ở vào một thời điểm của mùa muỗi lan truyền chậm hơn và thời điểm hiện nay cần tăng tốc để chúng ta chuẩn bị cho mùa hè". Nhắm mục tiêu vào các vector tiềm năng gây nhiễm Zika-những loài có thể truyền virus từvật chủ này sang vật chủ khác là một nhu cầu cấp thiếtdo sự lây lan của nó và những tác động sức khỏe nghiêm trọng có liên quan với nó, đồng thời cũng gây mất thời gian và tốn kém thu thập các loài muỗi trong các khu vực bị ảnh hưởng, thử nghiệm chúng để xem liệu loài nào đang mang virus, và tiến hành các nghiên cứu trong phòng thí nghiệm, mô hình mới có thể là bước đầu nhằm chỉ rõ các vector truyền Zika.Courtney C . Murdock-đồng tác giả của bài báo và là phó giáo sư tại Trường Thú Y UGA và Trường sinh thái Odum cho biết: "Những gì chúng tôi làm là lập nên một danh sách các ứng cử viên vector tiềm năng dựa trên các mối liên quan với virus mà chúng đã có trong quá khứ cũng như những đặc điểm khác là đặc trưng cho các loài cho phép chúng tôi có một khung tiên đoán để có được một danh sách các loài ứng cử viên một cách hiệu quả mà không cần phải tìm kiếm một cách mù quáng". Các nhà nghiên cứu đã phát triển mô hình của họ bằng cách sử dụng máy tính có kỹ năng thu thập, một dạng của trí tuệ nhân tạo đặc biệt hữu ích cho việc phát hiện các mô hình trong các tập hợp dữ liệu lớn và phức tạp được xây dựng trên nghiên cứu được thực hiện bởi đồng tác giả Barbara A. Han của Viện Cary, người đã sử dụng các phương pháp tương tự để dự đoán các ổ chứa mầm bệnh ở dơi và loài gặm nhấm dựa trên những đặc điểm lịch sử sinh tồn.Dữ liệu được sử dụng trong mô hình bao gồm các thông tin về các đặc điểm của flaviviruses-họ này bao gồm Zika, sốt vàng và sốt xuất huyết-tất cả các loài muỗi đã từng có mối liên kết với chúng. Đối với các loài muỗi, thì những đặc điểm này bao gồm như những đặc điểm chung như chi phụ và sự phân bố địa lý cũng như những đặc điểm có liên quan đến khả năng truyền bệnh của mỗi loài chẳng hạn như sự gần gũi với các quần thể người dù chúng có thường đốt người hay không và bao nhiêu chủng virus khác mà chúng được biết là truyền bệnh.Đối với virus, đặc điểm bao gồm có bao nhiêu loài muỗi khác nhau mà chúng gây nhiễm cho dù chúng chưa bao giờ gây nhiễm cho con ngườivà mức độ trầm trọng của bệnh mà chúng gây ra.Phân tích về các cặp đôi muỗi-virus được biết rõ, các nhà nghiên cứu tìm thấy rằng một số đặc điểm là yếu tố dự báo mạnh mẽ về một liên kết sẽ hình thành hay không. Điều quan trọng nhất trong số cặp đôi này với muỗi là phân chi, các lục địa mà nó xảy ra và số lượng các loại virus mà nó có thể lan truyền. Đối với virus, đặc điểm quan trọng nhất là số lượng các loài muỗi có khả năng hoạt động như một vector.Dựa trên những gì đã biết, họ đã sử dụng mô hình để kiểm tra sự kết hợp của virus Zika với tất cả các loài muỗi được biết có khả năng lan truyền ít nhất một flavivirus. Mô hình tìm thấy 35 vector được dự đoán là truyền Zika, trong đó có 26 vector có khả năng bị nghi ngờ trước đây. 7 trong số những loài này xảy ra tại lục địa Hoa Kỳ, với các phạm vi mà trong một số trường hợp khác với những loài là những vector đã được biếtrõ Evans và Murdock cảnh báo mạnh mẽ chống lại giả định rằng điều này có nghĩa là Zika sẽ lan rộng đến tất cả các khu vực: "Chúng tôi thực sự chỉ tìm kiếm khả năng của vector và điều này chỉ là một phần nhỏ của nguy cơ mắc bệnh, đó là một yếu tố trong số nhiều yếu tố, thậm chí không phải là yếu tố quan trọng nhất. Chúng tôi muốn nhấn mạnh rằng tất cả những điều này chỉ là dự đoán mà cần phải được xác nhận bởi nghiên cứu thực nghiệm và cho rằng những người đang nghiên cứu nên tập trung vào những loài này đầu tiên".TS. John M. Drake, giáo sư tại trường Odum và là giám đốc Trung tâm UGA về Sinh thái học các bệnh truyền nhiễm cho biết: "Các nhà sinh thái học từ lâu đã biết rằng tất cả mọi thứ đều được kết nối với nhau và tôi nghĩ là khá tốtviệc chọn lọc ra ở nơi có các vấn đề từ nơi không có vấn đề, Công trình này nhấn mạnh cách suy nghĩ về sinh thái và lý do tại sao hiểu biết về các bệnh truyền nhiễm lại quan trọng như thế " Tài liệu tham khảo (Journal Reference) - Michelle V Evans, Tad A Dallas, Barbara A Han, Courtney C Murdock, John M Drake. Data-driven identification of potential Zika virus vectors. eLife, 2017; 6 DOI: 10.7554/eLife.22053
|
TRANG CHỦ
