Cambio climático y enfermedades zoonóticas: análisis de redes complejas para evaluaciones de

riesgo

Constantino González Salazar

Globalmente se han descrito más de 150 zoonosis que afectan a la población

humana y a las especies silvestres.

Vius del Zika

Relación clima y enfermedades

Gubler et al., (2001) Environmental Health Perspectives

Cambios

meteorológicos

locales y regionales:

• Temperatura

• Humedad

• Precipitación

Longevidad de

vectores

Distribución y

abundancia de

vectores

Distribución y

abundancia de

hospederos

Desarrollo del

patógeno

Hábitat de

hospederos y

vectores

Dinámica de

transmisión

Mayor duración de la

temporada de transmisión

Mayor intensidad de la

transmisión

Cambios en la distribución de

las enfermedades

Aumento o disminución del

riesgo de las enfermedades

(enfermedad-especifico)

Relación clima y enfermedades

Chikunguña

Marco teórico para evaluar los posibles impactos del cambio climático en las

enfermedades transmitidas por vectores

Gubler et al., (2001) Environmental Health Perspectives

Un ejemplo de los potenciales efectos del cambio climático

¿Cómo se ha evaluado el riesgo de enfermedades zoonóticas

bajo escenarios de cambio climático hasta hoy?

Modelos de distribución potencial en condiciones climáticas actuales y en

escenarios de CC

Vector

Las enfermedades zoonóticas son sistemas complejos con varias especies que interactúan.

Estrada-Peña (2014) TREE

Dinámica de la transmisión potencial de enfermedades

¿Cuál es el papel de las especies silvestres en la emergencia o re-emergencia de las zoonosis?

Redes complejas inferenciales para evaluar el efecto del

cambio climático a nivel comunitario

Datos de geográficos

Bases de datos geográficos Inferir asociaciones

Minera de datos espaciales

Leishmaniasis

Co-ocurrencias como un proxy para inferir interacciones bióticas

Colectas de mamíferos – 40,000

Colectas de Lutzomyias - 270

Redes complejas (interacción vector-hospedero)

Ocho hospederos

Conocimiento previo Análisis de minera de

datos espaciales

Ocho hospederos

Conocimiento previo Análisis de minera de

datos espaciales 22 nuevo hospederos

Conocimiento nuevo

Ocho hospederos

Conocimiento previo Análisis de minera de

datos espaciales 22 nuevo hospederos

Conocimiento nuevo

Análisis de redes en escenario de cambio climático

Flebótomos Localidades

Lutzomyia_cruciata 229

Lutzomyia_diabólica 44

Lutzomyia_longipalpis 43

Lutzomyia_olmeca 106

Lutzomyia_ovallesi 55

Lutzomyia_panamensis 66

Lutzomyia_shannoni 236

Lutzomyia_texana 29

Hospederos Localidades

143 especies de Roedores 23,640

Variables ambientales: 19 variables bioclimáticas

Actual 2050, RCP 8.5

Modelos de distribución

Información geográfica Modelo de nicho Distribución potencial

Temperature

Hu

med

ad

Lo

cali

dad

es

Cli

ma

Cli

ma

(20

50

)

Actual

2050

Vec

tor

Hosp

eder

o

Pre

sente

Vec

tor

Hosp

eder

o

2050

Minera de datos espaciales

Epsilon

(vector|hospedero)

Epsilon

(vector|hospedero)

Presente

Redes vector-hospedero Leishmaniasis

Vectores

Roedores

Presente

Redes vector-hospedero Leishmaniasis

Vectores

Roedores

2050

Presente

Vectores

Roedores

Reducción de diversidad en las comunidades (efecto de dilución)

2050

Presente

Vectores

Roedores

Reducción de diversidad en las comunidades (efecto de dilución)

2050

Las Redes Complejas nos brindan una herramienta para identificar interacciones potenciales entre especies a partir de datos geográficos

Esta propuesta de análisis nos permite inferir los efectos del CC a nivel comunitario

Esta información resulta relevante al sector salud, ya que puede centrar esfuerzos de prevención y vigilancia dirigida a especies que actualmente no son consideradas de riesgo

Perspectivas

Gracias cgsalazar7@gmail.com