Chilam – Laboratorio para la simulación de Sistemas Complejos y Adaptativos

Las enfermedades infecciosas (EI) representan una de las principales amenazas a la salud pública a nivel global. A nivel mundial, la mayoría de las EI (~ 70%) que afectan a los humanos se originaron por patógenos que circulan en animales silvestres o domésticos (patógenos zoonóticos). Estas zoonosis son generadas por una amplia variedad de microrganismos, como son: bacterias, virus, hongos, protozoos y helmintos. Diversos factores pueden provocar o acelerar la aparición de una zoonosis, por ejemplo: cambios ambientales (ej. aumento de la temperatura), modificaciones de hábitat, variaciones en la demografía humana y animal, dispersión de patógenos y vectores por la movilidad humana, así como la introducción de especies exóticas. Como resultado de estos cambios el mundo ha estado experimentando un aumento de zoonosis emergentes y reemergentes.

Determinar y caracterizar el paisaje epidemiológico (ej. los rangos ambientales, relaciones ecológicas, variables sociodemográficas) donde se desarrolla una zoonosis, es el primer paso para entender su complejidad. Este conocimiento es fundamental para la predicción de futuros riesgos, ya que nos permite crear escenarios integrando los cambios ambientales que están ocurriendo y cómo estos pueden alterar las interacciones hospedero–vector-patógeno y en consecuencia la dinámica de la transmisión. Sin duda estos cambios pueden aumentar el riesgo potencial de impactos en la salud humana, animal y ecosistémica.

Ante el reto que plantean las zoonosis es necesario contar con marcos teóricos y herramientas informáticas que nos permitan realizar investigaciones eco-epidemiológicas que integren la complejidad asociada a la emergencia de una zoonosis. El proyecto EPI-SPECIES tiene como objetivo desarrollar una plataforma para estudios eco-epidemiológicos que permita la consulta y análisis de información geográfica de los agentes etiológicos de enfermedades (patógenos, vectores y reservorios) y variables ambientales (clima, uso de suelo). La plataforma permitirá hacer dos tipos de análisis principales, por un lado, permitirá caracterizar los factores asociados a una enfermedad permitiendo responder preguntas del tipo:

• ¿Por qué hay casos solo en ciertos lugares?
• ¿Por qué en un lugar hay mayor incidencia que en otro?
• ¿Cómo es el contexto socioambiental de un brote epidémico?

Además, permitirá crear escenarios de riesgo para una enfermedad determinada y contestar preguntas del tipo:

• ¿Quién? ej. ¿Quiénes son las personas en riesgo?
• ¿Dónde? ej. ¿Dónde puedo encontrar nuevos casos, reservorios o vectores?
• ¿Cómo se dispersará? ej. ¿Qué especies funcionan como dispersores?
• ¿Cómo influirán los cambios ambientales? ej. ¿Cómo influirá el cambio climático?

EPI-ESPCIES tiene cuatro características importantes:

• Integrará información histórica de los agentes causales (vectores, hospederos, patógenos) de las zoonosis presentes en México. Este repositorio de información proviene del proyecto Atlas de Enfermedades Infecciosas de México (PINCC-UNAM), el cual, es el primeo en su tipo para México y compila los datos espacio-temporales de especies que han sido positivas a un determinado patógeno (ej. Virus del Dengue, Trypanosoma cruzi), así como casos clínicos en la población.
• Integrará información sociodemográfica (INEGI), de uso de suelo y vegetación (INEGI), climáticas (Worldclim) y biodiversidad (SNIB-CONABIO).
• Proporcionará un motor de aprendizaje de máquinas que consiste de un sistema de clasificadores Bayesianos que produce modelos predictivos asociando los datos de zoonosis con datos climáticos, sociodemográficos y de biodiversidad para analizarlos en su conjunto y de forma individual.
• Permitirá generar modelos de riesgo en escenarios de cambio climático considerando las diferentes trayectorias de emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) del CMIP6.

En resumen, la plataforma EPI-Species permitirá consultar y analizar la información de enfermedades infecciosas relacionándola con variables socio-ambientales.