Potential Disease-Transmission Sources in Animals ID ( Identifican qué especies Animales pueden Transmitir más enfermedades al Hombre)

Artículo en Español e Inglés
(Spanish & English article)

English article
Spanish and US scientists have successfully identified animal species that can transmit more diseases to humans by using mathematical tools similar to those applied to the study of social networks like Facebook or Twitter.

Their research -- recently published in the journal PNAS -- describes how parasite-primate interactions transmit diseases like malaria, yellow fever or AIDS to humans.

Their findings could make an important contribution to predicting the animal species most likely to cause future pandemics. Professor José María Gómez of the University of Granada Department of Ecology is the principal author of this research, in collaboration with Charles L. Nunn (University of Cambridge, Massachusetts, US) and Miguel Verdú (Spanish National Research Council Desertification Research Center, Valencia, Spain).

They propose a criterion to identify disease-transmission agents based on complex network metrics similar to those used to study social networks. As Prof Gómez explains, "most emerging diseases in humans are zoonotic, that is, they are transmitted to humans by animals.

To conduct their study, the researchers constructed a network in which each node represented one of the approximately 150 non-human primate species about which we have enough data on their parasite fauna. "Each primate species is connected to the other primates as a function of the number of parasites they share. Once the network was constructed, we studied each primate species' position -- whether central or peripheral. A primate's centrality is measured by its connection intensity with many other primates that are, in turn, closely connected," says the University of Granada researcher.

The article published in PNAS reports the researchers' discovery that the most central primates could be more capable of transmitting parasites to other species and, therefore, to humans, than the rest. "This is comparable to the idea that, in social networks, web pages that are central and have links to many other pages, spread their contents all through the Web," José María Gómez affirms.

In conclusion, the study proposes a simple criterion to detect potential zoonotic agents of emerging disease transmission to humans: the centrality of these agents in their network interaction with their parasites. "The only information needed to construct these networks is the diversity and type of parasite infecting each host -- and we already know about many zoonotic organisms. This is why we think that our approach will be useful in developing early warning plans for emerging disease in humans," Prof Gómez concludes.
Source: Sciencedaily
Image: An individual of Chlorocebus aethiops, a species of primate with high probability of transmitting emerging diseases
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Artículo en Español
Científicos españoles y estadounidenses proponen un nuevo criterio de identificación de agentes transmisores de enfermedades, en un artículo que se publica esta semana en la prestigiosa revista PNAS

Su trabajo podría ser un importante hallazgo para predecir qué especies animales tienen más probabilidad de originar futuras pandemias

Científicos españoles y estadounidenses han logrado identificar cuáles son las especies animales que más enfermedades pueden transmitir a los humanos utilizando herramientas matemáticas similares a las que se emplean en el estudio de redes sociales como Facebook o Twitter. Su trabajo, que se publica esta semana en el último número de la prestigiosa revista PNAS, ha descrito cómo reaccionan los primates con sus parásitos, que transmiten al hombre enfermedades como la malaria, la fiebre amarilla o el sida, y podría ser un importante hallazgo para predecir qué especies animales tienen más probabilidad de ser el origen de futuras pandemias.

José María Gómez, profesor del Departamento de Ecología de la Universidad de Granada, es el autor principal de esta investigación, en la que también participan Charles L. Nunn, de la Universidad de Cambridge (Massachussets, Estados Unidos), y Miguel Verdú, del Centro de Investigaciones sobre Desertificación de Valencia (CSIC). Su trabajo propone un criterio de identificación de agentes transmisores de enfermedades, basado en métricas de redes complejas similares a las usadas para estudiar las redes sociales.

Como explica Gómez, “la mayoría de las enfermedades emergentes en humanos son zoonóticas, es decir, son transmitidas al ser humano por los animales. Poder identificar con suficiente antelación aquellas especies animales con alto riesgo de convertirse en potentes transmisores de enfermedades emergentes es vital para el desarrollo de campañas de control y vigilancia de dichas enfermedades”.

Para llevar a cabo el estudio, los científicos construyeron una red donde cada nodo era una de las aproximadamente 150 especies de primates no humanos para las que hay suficiente información sobre su fauna parasitaria. “Cada especie de primate se conectaba con el resto de primates en función del número de parásitos que compartían. Una vez construida, examinamos la posición de cada primate en dicha red, si central o periférica. Un primate es central en la red cuando está conectado de forma intensa con muchos otros primates que, a su vez, están muy conectados”, apunta el investigador de la UGR.

Los primates más centrales estarían más capacitados para transmitir parásitos a otras especies, y por ende al ser humano que los demás. “Esto es análogo a la idea, en redes sociales, de páginas web que por ser centrales y estar vinculadas a muchas otras páginas, distribuyen su información a todos los confines de la red”, apunta José María Gómez.

En definitiva, este estudio propone un criterio sencillo para detectar potenciales agentes zoonóticos transmisores de enfermedades emergentes a humanos:

Fuente: Secretaria general de la Universidad de Granada
Imágen: Un ejemplar de Chlorocebus aethiops, una especie de primate con gran probabilidad de transmitir enfermedades emergentes.

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