Bildnachweis: NASA
Im vergangenen Jahr starben mehr als eine Million Menschen an Malaria, hauptsächlich in Afrika südlich der Sahara. Ausbrüche von Dengue-Fieber, Hantavirus, West-Nil-Fieber, Rift-Valley-Fieber und sogar Pest treffen immer noch gelegentlich Dörfer, Städte und ganze Regionen. Für die Dutzende oder Hunderte, die schmerzhafte Todesfälle erleiden, und für ihre Angehörigen müssen diese Krankheiten aus dem Nichts auf sie zukommen.
Diese Krankheiten sind jedoch nicht ohne Reim oder Grund. Wenn ein Ausbruch auftritt, liegt dies häufig daran, dass Umweltbedingungen wie Regenfälle, Temperaturen und Vegetation die Voraussetzungen für einen Bevölkerungsanstieg bei krankheitsübertragenden Schädlingen schaffen. Mücken oder Mäuse oder Zecken gedeihen und die Krankheiten, die sie tragen, breiten sich schnell aus.
Warum also nicht diese Umweltfaktoren beobachten und warnen, wenn die Bedingungen für einen Ausbruch reif sind? Wissenschaftler sind von dieser Möglichkeit fasziniert, seit der russische Epidemiologe E. N. Pavlovsky die Idee erstmals in den 1960er Jahren zum Ausdruck brachte. Jetzt holen Technologie und wissenschaftliches Know-how die Idee ein, und ein regionales Frühwarnsystem für Krankheitsausbrüche scheint in greifbare Nähe gerückt zu sein.
Ronald Welch vom Global Hydrology and Climate Center der NASA in Huntsville, Alabama, ist einer der Wissenschaftler, die an der Entwicklung eines solchen Frühwarnsystems arbeiten. "Ich war in bösartigen Gebieten sowohl in Guatemala als auch in Indien", sagt er. „Normalerweise bin ich von der Armut in diesen Gebieten betroffen, wie sie in den USA selten zu beobachten ist. Die Menschen sind herzlich und freundlich, und sie sind dankbar, weil sie wissen, dass wir da sind, um zu helfen. Es fühlt sich sehr gut an zu wissen, dass Sie zur Linderung von Krankheiten und zur Verhinderung des Todes beitragen, insbesondere der Kinder. “
Der Ansatz von Welch und anderen kombiniert Daten von High-Tech-Umweltsatelliten mit altmodischer Feldforschung zu „Khaki-Shorts und staubigen Stiefeln“. Wissenschaftler suchen und besuchen tatsächlich Orte mit Krankheitsausbrüchen. Dann untersuchen sie Satellitenbilder, um zu erfahren, wie krankheitsfreundliche Zustände aus dem Weltraum aussehen. Die Satelliten können dann über eine ganze Region, ein Land oder sogar einen Kontinent hinweg auf diese Bedingungen achten, wenn sie jeden Tag einmal still über den Himmel gleiten.
In Indien beispielsweise, wo Welch forscht, sprechen Gesundheitsbeamte über die Einrichtung eines satellitengestützten Malaria-Frühwarnsystems für das ganze Land. In Abstimmung mit dem Mathematiker Jia Li von der University of Alabama in Huntsville und dem Malaria Research Center in Indien hofft Welch auf eine Pilotstudie in Mewat, einem überwiegend ländlichen Gebiet Indiens südlich von Neu-Delhi. Das Gebiet beherbergt mehr als 700.000 Menschen, die in 491 Dörfern und 5 Städten leben, ist jedoch nur etwa zwei Drittel so groß wie Rhode Island.
„Wir gehen davon aus, dass wir bis zu einem Monat im Voraus vor einem hohen Krankheitsrisiko für ein bestimmtes Dorf oder Gebiet warnen können“, sagt Welch. "Mit diesen" roten Fahnen "können Gesundheitsbeamte ihre Impfprogramme, das Sprühen von Mücken und andere Maßnahmen zur Bekämpfung von Krankheiten auf die Gebiete konzentrieren, in denen sie am dringendsten benötigt werden, und möglicherweise einen Ausbruch verhindern, bevor er auftritt."
Ausbrüche werden durch eine verwirrende Vielzahl von Faktoren verursacht.
Für die Mückenarten, die beispielsweise im Untersuchungsgebiet von Welch Malaria übertragen, würde ein Ausbruch-Hotspot Pools mit stehendem Wasser haben, in denen erwachsene Mücken ihre Eier ablegen können, um zu neuen Erwachsenen zu reifen. Dies können Pfützen auf dichtem, lehmartigem Boden nach starken Regenfällen, Sumpfland in der Nähe oder sogar regengefüllte Eimer sein, die die Dorfbewohner gewöhnlich draußen gelassen haben. Ein Malaria-Hotspot wäre wärmer als 18 ° C, da bei kälterem Wetter der einzellige „Plasmodium“ -Parasit, der tatsächlich Malaria verursacht, zu langsam arbeitet, um seinen Infektionszyklus zu durchlaufen, bevor die Wirtsmücke stirbt. Aber das Wetter darf nicht zu heiß sein, sonst müssten sich die Mücken im Schatten verstecken. Die Luftfeuchtigkeit muss im Bereich von 55% bis 75% liegen, den diese Mücken zum Überleben benötigen. Vorzugsweise gibt es Rinder oder anderes Vieh innerhalb der 1 km Flugreichweite der Mücken, da diese Schädlinge es tatsächlich vorziehen, sich vom Blut von Tieren zu ernähren.
Wenn alle diese Bedingungen übereinstimmen, achten Sie darauf!
Um einige dieser Faktoren zu dokumentieren, wie z. B. den Bodentyp und die örtlichen Gewohnheiten beim Verlassen des Eimers, müssen die Forscher auf diesem Gebiet erste Grundlagen schaffen, so Welch. Diese Informationen werden in ein computergestütztes Kartensystem eingebunden, das als Geographical Information Systems Database (GIS) bezeichnet wird. Feldforschung ist auch erforderlich, um das Verhalten der lokalen Mückenarten zu charakterisieren. Beißt es Menschen drinnen oder draußen oder beides? Andere Faktoren, wie die Standorte von Viehweiden und menschlichen Behausungen, werden in die GIS-Karte eingegeben, die auf hochauflösenden Satellitenbildern von kommerziellen Satelliten wie Ikonos und QuickBird basiert, die Objekte auf dem Boden mit einem Durchmesser von nur 80 cm erkennen können. Dann werden regionale Variablen wie Temperatur, Niederschlag, Vegetationstypen und Bodenfeuchtigkeit aus Satellitendaten mittlerer Auflösung abgeleitet, z. B. von Landsat 7 oder dem MODIS-Sensor auf dem Terra-Satelliten der NASA. (MODIS steht für MODerate-Resolution Imaging Spectrometer.)
Wissenschaftler geben all diese Informationen in eine Computersimulation ein, die auf einer digitalen Karte der Landschaft ausgeführt wird. Ausgefeilte mathematische Algorithmen kauen all diese Faktoren und geben eine Schätzung des Ausbruchsrisikos heraus.
Die grundlegende Solidität dieses Ansatzes zur Abschätzung des Krankheitsrisikos wurde in früheren Studien bestätigt. Eine Gruppe der Universität von Nevada und des Desert Research Institute war in der Lage, historische Infektionsraten von Hirschen und Mäusen durch das Sin-Nombre-Virus mit einer Genauigkeit von bis zu 80% vorherzusagen, basierend nur auf Vegetationstyp und -dichte, Höhe und Neigung des Land- und hydrologische Merkmale, die alle aus Satellitendaten und GIS-Karten abgeleitet wurden. Eine gemeinsame Studie von NASA Ames und der University of California in Davis erzielte eine 90% ige Erfolgsrate bei der Identifizierung, welche Reisfelder in Zentralkalifornien eine große Anzahl von Mücken züchten und welche weniger, basierend auf Landsat-Daten. Ein anderes Ames-Projekt prognostizierte 79% der Dörfer mit hohen Mücken in der mexikanischen Region Chiapas anhand von Landschaftsmerkmalen, die in Satellitenbildern zu sehen waren.
Perfekte Vorhersagen werden wahrscheinlich niemals möglich sein. Wie das Wetter ist das Phänomen der menschlichen Krankheit zu kompliziert. Diese ermutigenden Ergebnisse legen jedoch nahe, dass einigermaßen genaue Risikoschätzungen erzielt werden können, indem altmodische Feldforschung mit den neuesten Satellitentechnologien kombiniert wird.
"Alle notwendigen Teile des Puzzles sind da", sagt Welch und hofft, dass bald Krankheitsausbrüche, die "aus dem Nichts" zu kommen scheinen, die Menschen viel seltener überraschen werden.
Ursprüngliche Quelle: NASA Science Story
