Прогнозирование очагов болезни Лайма может помочь должностным лицам органов здравоохранения направлять ресурсы и активные сообщения общественности. Но экология болезни сложна и включает различных животных-хозяев, черноногих клещей, которые служат переносчиками болезни, самого возбудителя болезни, бактерий Borrelia burgdorferi и среды, в которой все они живут.

Исследование, опубликованное в Журнале прикладной экологии , распутывает отношения между двумя из этих игроков в экологии болезни Лайма: бактериями и окружающей средой. Во главе с Тэм Тран, которая получила докторскую степень на кафедре биологии Пенна в Школе искусств и наук, и с наставниками Дастином Бриссоном, профессором кафедры, Шейном Дженсеном из Уортонской школы вместе с коллегами из штата Нью-Йорк. Министерство здравоохранения, исследование изучает, как такие переменные, как нарушение ландшафта и климат, влияют на распространение и численность B. burgdorferi.. Результатом стала мощная аналитическая модель, которая может с точностью прогнозировать распространенность и распространение бактерий болезни Лайма в ландшафте, что потенциально может быть полезным инструментом общественного здравоохранения, помогающим смягчить передачу болезни.

«Мы знаем, что болезнь Лайма представляет собой растущую угрозу для общественного здравоохранения, но мы не нашли хороших способов борьбы с ней. Число случаев заболевания продолжает расти», — говорит Тран, ныне студент-медик в Университете Содружества Вирджинии. «Что интересно, так это то, что, зная, как окружающая среда влияет как на систему клещей, так и на бактерии, мы можем предсказать, где и когда в ландшафте будет больше патогенов».

В текущем исследовании Тран, Бриссон, Дженсен и их коллеги сосредоточились в первую очередь на том, какие факторы повлияли на B. burgdorferi , распространенность которых они измерили, определив, какая часть черноногих клещей, отобранных ими, была заражена бактериями. Тран говорит, что более старые попытки установить связь между болезнью Лайма и переменными окружающей среды приводили к неоднозначным, неясным, а иногда даже противоречивым результатам, отчасти потому, что вклад «окружающей среды» в целом может быть очень многогранным.

Чтобы построить свои модели, исследовательская группа использовала данные, собранные почти с 19 000 черноногих клещей в период с 2009 по 2018 год на сотнях участков в штате Нью-Йорк. Они оценили, как количество инфицированных и неинфицированных клещей в сотнях мест за более чем десятилетие соотносится с местными особенностями окружающей среды, попадающими в четыре широкие категории:

1) ландшафтные факторы, такие как высота над уровнем моря, история пожаров и расстояние до объектов инфраструктуры, таких как дороги;

2) размеры популяций позвоночных хозяев, включая людей, медведей, птиц и оленей;

3) условия наблюдения, включая местную температуру и влажность во время сбора, а также усилия, затраченные на сбор образцов; а также

4) климатические показатели, такие как среднемесячные температуры, осадки и дни с отрицательными температурами.

Прогоняя различные группы этих переменных с помощью мощных компьютерных моделей, исследователи смогли определить, какие из них оказали наибольшее влияние на определение показателей заразности.

«Основной вывод заключался в том, что климат был важнейшей характеристикой модели», — говорит Тран. «Нарушение среды обитания также было важно, и в некоторых случаях мы обнаружили противоположное тому, что вышло из более ранних исследований».

В то время как предыдущие анализы показали, что усиление беспокойства — такие вещи, как пожары, дороги, пересекающие леса, и фрагментированные участки среды обитания — приводили к увеличению численности B. burgdorferi , команда под руководством Пенна обнаружила, что менее нарушенные, более нетронутые среды обитания часто связано с большим количеством клещей, зараженных бактериями.

После разработки модели с данными, собранными в 2009–2018 годах, они затем проверили, насколько хорошо модель может предсказать распространенность и распределение, обнаруженные в данных, собранных с 2019 года.

«Мы обнаружили, что это очень точно», — говорит Тран. «И что здорово, так это то, что многие данные, которые мы использовали для создания модели, бесплатны, а это означает, что другие места могут быть в состоянии воспроизвести эти результаты, чтобы помочь предсказать риск болезни Лайма, особенно в районах, где климат и ландшафт похожи на Нью-Йорк. Йорк».

Вмешательствами могут быть сообщения общественного здравоохранения, предупреждающие посетителей парка, например, о риске заболевания, «напоминая им о проверке клещей», — говорит Тран. Выводы также могут помочь в будущем управлении земельными ресурсами, используя силу экологии для потенциального снижения рисков болезни Лайма.