Seguimiento climático para predecir dónde y cuándo aumenta el riesgo de brotes de Ébola
CIENCIAS DE LA SALUD Y CLIMATOLOGÍA.
Un estudio reciente ha puesto de manifiesto que los brotes de enfermedad por el virus del Ébola no se distribuyen al azar en el tiempo, sino que su aparición está relacionada con determinados patrones climáticos a gran escala.
Incluso con oscilaciones que se producen en regiones situadas a miles de kilómetros de África Central, donde, actualmente, la cantidad de casos de de esta enfermedad, que puede resultar mortal, ha llegado al nivel epidémico. Según el último informe del Instituto Nacional de Salud Pública (INSP) de la República Democrática del Congo, con datos recabados hasta el 26 de septiembre, en esta última epidemia, que comenzó en mayo, ya se han registrado más de 8.000 infecciones confirmadas, incluyendo 3.901 fallecimientos, con una tasa de letalidad de cerca del 50 por ciento.
El estudio revela que un seguimiento adecuado del clima permitiría anticipar dónde y cuándo aumentará el riesgo de brotes de Ébola. Foto: Universidad de Málaga.
Los autores del estudio denominan a esos vínculos “teleconexiones climáticas” y abogan por su análisis como “pista” para poder anticipar dónde y cuándo aumenta el riesgo de Ébola.
El estudio es obra de un equipo liderado por la Universidad de Málaga (UMA) en España, e integrado también por especialistas del Instituto Español de Oceanografía, la Universidad Metropolitana de Manchester en el Reino Unido y el Centro para la Investigación Forestal Internacional.
Este nuevo hallazgo, conseguido tras recabar información sobre 49 brotes registrados en África entre 1976 y 2025 y compararla en una base de datos con 26 índices de oscilación climática, podría usarse como medio de vigilancia epidemiológica, capaz de detectar señales de alerta temprana que permitan identificar periodos y regiones en los que las condiciones meteorológicas podrían ser más favorables para la aparición de brotes epidémicos.
Los científicos, en concreto, utilizaron estos datos hasta 2018 para construir los modelos y reservaron los años 2019-2025 para comprobar si podían anticipar nuevos brotes. Así, encontraron cuatro índices de oscilación climática especialmente relacionados con la distribución: Índice de temperatura superficial del mar del Caribe (que dejó de estar disponible después de febrero de 2020), Dipolo del océano Índico, Oscilación cuasi-bienal de los vientos estratosféricos y Oscilación decanal del Pacífico, siendo este último el indicador o “señal” que apareció con más frecuencia y, por tanto, el factor macroclimático más importante del modelo.
“La interpretación que proponemos es que estas grandes oscilaciones modifican patrones meteorológicos, por ejemplo, las precipitaciones en el continente africano y, a través de ellos, se pueden alterar condiciones ecológicas que favorecen la aparición de brotes epidémicos”, explica el catedrático de Zoología de la UMA Raimundo Real, uno de los autores de este trabajo.
En este sentido, el catedrático especializado en Biogeografía y Macroecología también de la Universidad de Málaga Jesús Olivero, otro de los firmantes del trabajo, aclara que esto no significa que estos indicadores climáticos remotos causen directamente el Ébola, sino que pueden actuar como “pista” anticipatoria de condiciones ambientales más próximas al fenómeno biológico.
“Para luchar contra las enfermedades infecciosas es muy importante contar con sistemas de alerta temprana. Para ello no basta con detectar pronto la existencia de casos de enfermedad, sino que es necesario anticiparse a ellos mediante la observación de factores de riesgo y nuestra herramienta predictiva puede ser decisiva para ello”, continúa Olivero.
Los investigadores estiman que la “ventana útil” de estas grandes oscilaciones climáticas sería de seis a doce meses antes de un posible evento, por lo que su capacidad de anticipación es aún limitada y habría que seguir trabajando en esta línea de estudio para poder considerarlas un sistema predictivo autónomo.
No obstante, plantea un primer avance como herramienta de vigilancia que permite activar medidas de preparación cuando las condiciones climáticas indiquen un incremento del riesgo, identificando periodos y lugares que merecen una mayor atención epidemiológica.
El estudio de la biogeografía de la fauna centroafricana.
Este equipo científico de la UMA, que incluye también los investigadores de la Facultad de Ciencias Miguel Ángel Farfán y Ana L. Márquez, lleva ya más de una década trabajando en el estudio de la distribución del virus del Ébola en África, buscando obtener un mayor conocimiento de los mecanismos de transmisión de esta enfermedad, así como analizando la aparición de nuevos brotes.
El Ébola es una enfermedad zoonótica, es decir transmitida al ser humano por animales. Cuando ocurrió la epidemia de 2014, estos investigadores de la UMA ya llevaban un tiempo analizando la biogeografía de la fauna centroafricana y las formas en que el ser humano interacciona con ella a través de la caza. “Puesto que esta misma fauna es parte del ciclo zoonótico del Ébola, decidimos aplicar lo que habíamos aprendido al estudio de esta enfermedad y descubrimos que teníamos mucho que aportar”, explican.
Con este último proyecto, se aporta una nueva perspectiva sobre el modo en el que los brotes de enfermedades infecciosas no dependen de un único factor: la interacción entre clima, ecosistemas, distribución de especies y condiciones locales puede generar “ventanas temporales” en las que la aparición de un brote resulte más probable. “Identificar esas ventanas con antelación podría ofrecer a los sistemas sanitarios un margen adicional para prepararse y nosotros aspiramos a construir un ‘observatorio’ capaz de emitir predicciones de riesgo actualizadas basadas en la fauna, la deforestación, el macroclima y la meteorología local”, concluyen.
El estudio se titula “Ebola-virus outbreaks are teleconnected with macroclimatic oscillations”. Y se ha publicado en la revista académica Stochastic Environmental Research and Risk Assessment. (Fuente: Universidad de Málaga)
Sitio Fuente: NCYT de Amazings