Para Jessica Metcalf, profesora asistente de ecología y biología evolutiva y de asuntos públicos en la Escuela Woodrow Wilson de Asuntos Públicos e Internacionales de Princeton, para predecir cómo el cambio climático afectará la aparición o incidencia de enfermedades, los investigadores tendrán inevitablemente que fusionar ciencia climática y biología
Predecir cómo el cambio climático afectará la incidencia de enfermedades infecciosas tendría grandes beneficios para la salud pública.
Pero la relación entre el clima y la enfermedad es extraordinariamente compleja, lo que dificulta tales predicciones. La simple identificación de correlaciones y asociaciones estadísticas entre los factores climáticos y la enfermedad no será suficiente, afirmó la investigadora de la Universidad de Princeton, Jessica Metcalf. En cambio, los investigadores necesitan nuevos modelos estadísticos que incorporen tanto los factores climáticos como la relación clima-enfermedad, lo que explica las incertidumbres en ambos.
Metcalf presentó ejemplos de posibles modelos en un reciente artículo de revisión, escrito con coautores de varias instituciones estadounidenses e internacionales, publicado en Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences.
Algunas enfermedades infecciosas se trasladan de persona a persona, ya sea a través del aire (gripe), a través de agua contaminada y alimentos (cólera), o a través de artrópodos como los mosquitos (malaria). Otros residen en animales pero pueden ser transmitidos a los seres humanos bajo ciertas condiciones.
“Por ejemplo, las personas pueden adquirir hantavirus (que causa enfermedades respiratorias severas) cuando respiran partículas de excrementos de roedores contaminados que se han agitado en el aire, y las garrapatas transmiten la enfermedad de Lyme de venado a la gente. Los factores climáticos podrían afectar la escala de la enfermedad en cualquier etapa”, dijo Metcalf, quien es profesora asistente de ecología y biología evolutiva y asuntos públicos en la Escuela Woodrow Wilson de Asuntos Públicos e Internacionales de Princeton.
Considere una enfermedad transmitida por vectores como la malaria. El cambio climático podría aumentar o disminuir el rango geográfico de los mosquitos Anopheles que transmiten la enfermedad; también podría afectar la vida de los mosquitos y los patrones de cría. Además, los ciclos de vida de los mosquitos pueden interactuar de manera compleja con acciones humanas como la migración. Y las fluctuaciones plurianuales en el clima, como la Oscilación del Sur de El Niño, que afecta la temperatura y las lluvias en una gran parte de la superficie del planeta, podrían enmascarar o amplificar los efectos del cambio climático. “Un modelo para predecir cómo el cambio climático afectará la incidencia de la malaria puede ser necesario tener en cuenta todos estos factores”, dijo Metcalf, y cómo interactúan con el mecanismo causal – un mosquito picar a una persona infectada y luego llevar el parásito de la malaria a otra persona.
Metcalf y sus coautores de estudio revisaron una serie de sofisticadas técnicas estadísticas que se pueden usar para modelar la relación entre el clima y la enfermedad, y recomendaron maneras de combinar, probar y refinar tales métodos. Un enfoque particularmente útil es la prueba retrospectiva, es decir, probar las predicciones de los modelos mediante la inserción de datos sobre el clima y la enfermedad pasados para ver qué tan bien se ajustan a lo que sabemos que sucedió en la vida real.
«Desentrañar el impacto del clima en las enfermedades infecciosas requiere un cuidadoso trabajo de detectives, aprovechando la amplia gama de datos sobre la variación en la incidencia de la enfermedad y las variables climáticas en el espacio y el tiempo», dijo Metcalf. «Los epidemiólogos pueden tomar pistas de la comunidad de modelos climáticos buscando comprender e incorporar mejor las propiedades subyacentes que influyen en el comportamiento observado del sistema climático-enfermedad y probando rutinariamente un conjunto de modelos comparando y validando modelos y datos de forma retrospectiva».
Con información de Princeton University
