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    I nuovi coronavirus sono i più a rischio di spillover

    Un membro del team di sorveglianza della fauna selvatica campiona un pipistrello calabrone alla ricerca di virus in Myanmar. Credito:Smithsonian Conservation Biology Institute

    Nell'ultimo decennio, gli scienziati hanno descritto centinaia di nuovi virus con il potenziale di trasmettersi tra la fauna selvatica e l'uomo. Ma come possono sapere quali sono i più rischiosi di spillover e quindi a quali dare la priorità per un'ulteriore sorveglianza delle persone?

    Scienziati dell'Università della California, Davis, hanno creato modelli basati sulla rete per dare la priorità ai virus nuovi e conosciuti per il loro rischio di trasmissione zoonotica, che è quando le malattie infettive passano tra animali e esseri umani.

    Il loro studio, pubblicato sulla rivista Communications Biology , fornisce ulteriori prove del fatto che i coronavirus sono più a rischio di ricadute e dovrebbero continuare a essere prioritari per una maggiore sorveglianza e ricerca.

    I modelli di apprendimento automatico sono stati progettati dall'EpiCenter for Disease Dynamics presso l'UC Davis One Health Institute della School of Veterinary Medicine.

    Priorità ai nuovi virus

    I modelli hanno scoperto che i nuovi virus della famiglia dei coronavirus dovrebbero avere un numero maggiore di specie come ospiti. Ciò è coerente con i virus noti, il che indica che questa famiglia di virus dovrebbe avere la massima priorità per la sorveglianza.

    Gli scienziati hanno creato un punteggio di prioritizzazione per ciascun virus che servisse da metrica per il rischio di trasmissione zoonotica.

    "Man mano che la sorveglianza si espande, speriamo di essere inondati di dati associati ai virus", ha affermato l'autore principale ed epidemiologo veterinario Pranav Pandit, ricercatore dell'UC Davis One Health Institute. "Questi strumenti ci aiuteranno a comprendere il rischio di nuovi virus, che possono aiutare a prepararsi per future pandemie."

    Questa illustrazione rappresenta un modello di rete host-patogeno creato dai ricercatori dell'UC Davis. Mostra potenziali collegamenti tra 531 virus nuovi e noti, con colori diversi che rappresentano diverse famiglie di virus. Credito:UC Davis

    Cambiamento ambientale e connessioni virali

    Il modello utilizza una rete host di virus basata sui dati per quantificare la probabilità che gli esseri umani ospitino più di 500 virus scoperti di recente tra il 2009 e il 2019. Ciò derivava dalla ricerca sulla sorveglianza della fauna selvatica condotta in Africa, Asia e America Latina da un consorzio di investigatori.

    Le reti host-patogeno forniscono informazioni sull'ecologia dei virus e dei loro host, il che è fondamentale per comprendere il rischio che tali virus rappresentano per la salute umana. Ciò è particolarmente importante in un clima e un ambiente che cambiano. Man mano che il paesaggio cambia e le specie cambiano e si muovono in risposta, il rischio di trasmissione virale tra le specie può aumentare.

    "Questo studio mostra come le diverse specie selvatiche sono collegate dai virus che condividono", ha affermato l'autrice corrispondente Christine Johnson, professoressa di epidemiologia e salute dell'ecosistema della UC Davis e direttrice dell'EpiCenter for Disease Dynamics. "Il cambiamento ambientale è un fattore determinante per lo spostamento delle specie. Il modo in cui i virus interagiscono con i diversi host in un ambiente mutevole è fondamentale per comprendere il rischio che rappresentano per la salute umana".

    Alte priorità

    Oltre ai coronavirus, il modello ha anche classificato diversi paramyxovirus come priorità elevate per il lavoro futuro. Le malattie associate a questa famiglia di virus includono il morbillo, la parotite e le infezioni delle vie respiratorie.

    "La caratterizzazione di centinaia di virus richiede molto tempo e l'assegnazione di priorità", ha affermato Pandit. "Il nostro approccio basato sulla rete aiuta a identificare i primi segnali nelle traiettorie ecologiche ed evolutive di questi virus. Può anche aiutare a illuminare i collegamenti mancanti tra i virus e i loro ospiti". + Esplora ulteriormente

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