โดย Nidhi Sharma เผยแพร่ 24 พฤษภาคม 2018
ไมโครสล็อตเว็บตรง แตกง่ายกราฟอิเล็กตรอนสแกนสีดิจิตอล (SEM) นี้แสดงอนุภาคไวรัสอีโบลาที่งอกออกมาจากพื้นผิวของเซลล์ (เครดิตภาพ: CDC/NIAID)การระบาดของโรคอีโบลาในปัจจุบันในสาธารณรัฐประชาธิปไตยคองโกได้แพร่กระจายไปยังอย่างน้อย 58 คนและได้คร่าชีวิตบุคคลเหล่านั้นเกือบครึ่งหนึ่งตามการอัปเดตในวันนี้ (23 พฤษภาคม) จากองค์การอนามัยโลก (WHO) นี่เป็นการระบาดของโรคอีโบลาครั้งที่เก้าของประเทศตั้งแต่ปี 1976 เมื่อไวรัสมรณะถูกค้นพบครั้งแรกในหมู่บ้านใกล้แม่น้ําอีโบลาของประเทศ
แต่ถ้านักวิทยาศาสตร์สามารถทํานายการระบาดของโรคอีโบลาและหยุดพวกเขาก่อนที่จะเริ่ม?
นั่นคือเป้าหมายของนักวิจัยกลุ่มหนึ่งที่หวังจะทํานายการระบาดของโรคอีโบลาก่อนที่พวกเขาจะเริ่มต้นด้วยการติดตามรูปแบบการย้ายถิ่นของหนึ่งในโฮสต์หลักของโรค: ค้างคาว นักวิจัยให้รายละเอียดงานของพวกเขาในสิ่งใหม่ เรียน (เปิดในแท็บใหม่), ตีพิมพ์เมื่อวานนี้ (22 พฤษภาคม) ในวารสารรายงานทางวิทยาศาสตร์. [5 สิ่งที่คุณควรรู้เกี่ยวกับอีโบลา] “ตามเนื้อผ้านักวิทยาศาสตร์ที่ศึกษา [การแพร่กระจายของ] ของโรคเช่นอีโบลาได้ดําเนินการภายใต้สมมติฐานที่ว่าโรคนี้เคลื่อนไหวอย่างสม่ําเสมอ” Paolo Bocchini ผู้เขียนร่วมการศึกษากล่าวศาสตราจารย์ด้านวิศวกรรมโยธาและสิ่งแวดล้อมที่มหาวิทยาลัย Lehigh ในเพนซิลเวเนีย “ในความเป็นจริงโรคที่แพร่กระจายโดยโฮสต์สัตว์ขึ้นอยู่กับว่าโฮสต์เหล่านั้นอพยพอย่างไร”การใช้ข้อมูลดาวเทียมพร้อมกับข้อมูลเกี่ยวกับอัตราการติดเชื้อการเกิดและการเสียชีวิตในค้างคาว Bocchini และเพื่อนนักวิจัยของเขาได้พัฒนาแบบจําลองที่เป็นไปตามรูปแบบการอพยพของสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมในแอฟริกาในขณะที่พวกเขาไล่ตามทรัพยากรทั่วทั้งทวีป
ด้วย “แบบจําลองการให้อาหาร” ที่มีข้อมูลนี้รวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับความพร้อมของอาหารและที่พักพิงสําหรับค้างคาวแบบจําลองนี้สามารถ “ทํานายจุดระบาดที่สอดคล้องกับการย้ายถิ่นของค้างคาวได้อย่างแม่นยําในช่วงการระบาดของโรคอีโบลาในปี 2014” Bocchini บอกกับ Live Science (การระบาดในปี 2014 ซึ่งเกิดขึ้นในแอฟริกาตะวันตกอ้างว่ามีผู้เสียชีวิตมากกว่า 11,000 คน)
กล่าวอีกนัยหนึ่งนักวิจัยใช้แบบจําลองของพวกเขาเพื่อตั้งสมมติฐานย้อนหลังว่าการระบาดของโรคอีโบลาในแอฟริกาควรเกิดขึ้นที่ใดในปี 2014 ตามแผนที่การเคลื่อนไหวของค้างคาว และแบบจําลองพิสูจน์แล้วว่าถูกต้อง: การระบาดเกิดขึ้นจริงในฮอตสปอตที่คาดการณ์ไว้
ตัวอย่างเช่น แบบจําลองดังกล่าวคาดการณ์ย้อนหลังถึงจุดสูงสุดของค้างคาวที่ติดเชื้ออีโบลาในปี 2014 ใน Meliandou หมู่บ้านห่างไกลในกินี อันที่จริงเมื่อนักวิจัยวิเคราะห์รายงานของอีโบลาในหมู่บ้านในช่วงเวลาเดียวกันพวกเขาพบว่าจุดสูงสุดที่คาดการณ์ไว้ของพวกเขาตรงกับเดือนที่เริ่มมีการระบาด
ตอนนี้ “เป้าหมายคือการใช้แบบจําลองนี้เพื่อทํานายการระบาดของอีโบลาในอนาคต” Bocchini “หากคุณรู้ว่าความเสี่ยงใดสูงที่สุดในช่วงเวลาที่กําหนด คุณสามารถจัดสรรทรัพยากรให้กับฮอตสปอตเหล่านั้นโดยเฉพาะได้” [10 โรคร้ายแรงที่กระโดดข้ามสายพันธุ์]
ทรัพยากรรวมถึงวัคซีนการรณรงค์ด้านสาธารณสุขแม้แต่แพทย์ – แต่ทรัพยากรเหล่านี้มี จํากัด อยู่เสมอ
Bocchini กล่าวเสริมผู้เชี่ยวชาญคนอื่น ๆ ยอมรับว่าแบบจําลองการคาดการณ์ดังกล่าวอาจเป็นประโยชน์โดยเฉพาะอย่างยิ่งร่วมกับวิธีการควบคุมโรคอื่น ๆ
”การติดตามผู้สัมผัส” หรือการสร้างแบบจําลองที่ระบุและอาจปฏิบัติต่อบุคคลที่สัมผัสกับผู้ติดเชื้อจนถึงขณะนี้เป็นระบบหลักสําหรับการควบคุมอีโบลาคาเมรอนบราวน์ผู้ช่วยศาสตราจารย์คณิตศาสตร์ประยุกต์ที่มหาวิทยาลัยลุยเซียนาที่ลาฟาแยตซึ่งไม่ได้มีส่วนร่วมในการศึกษาใหม่กล่าว การวิจัยของ Browne มุ่งเน้นไปที่การสร้างแบบจําลองทางคณิตศาสตร์ของโรคติดเชื้อ
“การระบุการรั่วไหลที่เป็นไปได้จากค้างคาวสู่มนุษย์เป็นสิ่งสําคัญอย่างยิ่ง” บราวน์บอกกับ Live Science “Spillover” หมายถึงการแพร่กระจายของโรคจากสายพันธุ์หนึ่งไปยังอีกสายพันธุ์หนึ่ง ด้วยการติดตามค้างคาวที่ติดเชื้อแบบจําลองของการศึกษาใหม่จะช่วยทํานายพื้นที่ที่มีโอกาสเกิดการรั่วไหลมากขึ้น
”เมื่อระบุฮอตสปอตแล้ว ก็ยังต้องมีกลยุทธ์การควบคุม” บราวน์กล่าว “ท้ายที่สุดแล้ว การเฝ้าระวังผ่านการสร้างแบบจําลองที่จะเป็นกุญแจสําคัญในการควบคุมโรค ไม่ว่าจะเกี่ยวข้องกับการติดตามผู้สัมผัสหรือการระบุสัตว์ที่อาจทําให้เกิดการระบาด”Bocchini และเพื่อนนักวิจัยของเขาได้รับทุนจากสถาบันสุขภาพแห่งชาติเพื่อทํางานต่อไป พวกเขาหวังที่จะทําให้โมเดลของพวกเขาสามารถเข้าถึงได้สําหรับทุกประเทศและมีแผนที่จะ “นําเทคโนโลยีนี้ไปใช้กับการระบาดล่าสุดและที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต”สล็อตเว็บตรง แตกง่าย
