“Esta no es la última pandemia”: la advertencia de los científicos ante la “tormenta perfecta” para nuevas enfermedades

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“Una tormenta perfecta”.

Eso es lo que hemos creado para que las enfermedades de animales silvestres se propaguen a los humanos y se distribuyan rápidamente por todo el mundo.

Es lo que advierten los científicos que además señalan que la invasión del hombre en el mundo natural acelera ese proceso.

Esta conclusión proviene de expertos en salud de todo el mundo que estudian cómo y dónde surgen nuevas enfermedades.

Como parte de esta investigación, los especialistas desarrollaron un sistema de reconocimiento de patrones para predecir qué enfermedades de la vida silvestre representan un mayor riesgo para los humanos.

Este estudio está dirigido por científicos de la Universidad de Liverpool, Reino Unido, pero es parte de un esfuerzo global para desarrollar formas de prepararse mejor para brotes futuros.

“En los últimos 20 años, hemos tenido seis amenazas importantes: SARS, MERS, ébola, gripe aviar y gripe porcina“, dijo a la BBC el profesor Matthew Baylis de la Universidad de Liverpool.

“Esquivamos cinco balas pero la sexta nos atrapó”, agregó.

“Y esta no es la última pandemia a la que nos enfrentaremos, por lo que debemos observar más de cerca las enfermedades de la vida silvestre”.

Como parte de este examen minucioso, Baylis y sus colegas diseñaron un sistema predictivo de reconocimiento de patrones que puede explorar una vasta base de datos de todas las enfermedades conocidas de la vida silvestre.

Nuevos casos

EE.UU. 109.693 33,5 1.916.819
Reino Unido 40.542 60,4 286.194
Brasil 35.930 17,2 672.846
Italia 33.846 55,8 234.801
Francia 29.142 44,8 153.634
España 27.136 58,1 241.550
México 13.511 10,7 113.619
Bélgica 9.595 83,6 59.226
Alemania 8.685 10,4 185.745
Irán 8.281 10,1 171.789
Canadá 7.851 21,2 96.476
India 7.117 0,5 254.242
Holanda 6.013 35,2 47.581
Rusia 5.851 4,0 467.073
Perú 5.301 16,6 191.758
Turquía 4.669 5,7 169.218
Suecia 4.659 46,7 44.730
China 4.638 0,3 84.187
Ecuador 3.608 21,1 42.728
Pakistán 2.002 0,9 98.943
Suiza 1.921 22,5 30.965
Indonesia 1.851 0,7 31.186
Irlanda 1.678 34,8 25.183
Chile 1.541 8,2 127.745
Portugal 1.479 14,4 34.693
Rumania 1.326 6,8 20.479
Colombia 1.204 2,4 36.759
Egipto 1.198 1,2 32.612
Polonia 1.155 3,0 26.249
Filipinas 1.003 0,9 21.895
Sudáfrica 952 1,6 45.973
Japón 917 0,7 17.039
Bangladesh 888 0,6 65.769
Ucrania 796 1,8 27.599
Arabia Saudita 712 2,1 101.914
Argelia 698 1,7 10.050
Austria 672 7,6 16.898
Argentina 656 1,5 22.020
Dinamarca 589 10,2 11.948
Hungría 546 5,6 4.008
República Dominicana 538 5,1 19.600
Bolivia 454 4,0 13.358
Panamá 386 9,2 16.004
Sudan 359 0,9 6.081
Afganistán 357 1,0 20.342
Irak 346 0,9 12.366
Nigeria 342 0,2 12.233
Moldavia 341 8,4 9.700
República Checa 327 3,1 9.574
Finlandia 323 5,8 6.981
Israel 297 3,5 17.783
Emiratos Árabes Unidos 276 2,9 38.808
Corea del Sur 273 0,5 11.776
Bielorrusia 269 2,8 48.630
Kuwait 264 6,4 31.848
Honduras 250 2,6 6.155
Serbia 249 3,6 11.823
Noruega 238 4,5 8.547
Guatemala 230 1,3 6.792
Camerún 212 0,8 7.599
Marruecos 208 0,6 8.177
Armenia 200 6,8 13.130
Grecia 180 1,7 2.997
Bulgaria 160 2,3 2.711
Bosnia y Herzegovina 159 4,8 2.606
Macedonia del Norte 153 7,3 3.025
Malasia 117 0,4 8.322
Yemen 111 0,4 482
Luxemburgo 110 18,2 4.035
Eslovenia 109 5,2 1.485
Croacia 104 2,5 2.247
Australia 102 0,4 7.260
Mali 90 0,5 1.533
Azerbaiyán 88 0,9 7.553
República Democrática del Congo 85 0,1 4.016
Kenia 84 0,2 2.767
Cuba 83 0,7 2.191
Somalia 82 0,5 2.289
Omán 75 1,6 16.882
Lituania 71 2,5 1.714
Estonia 69 5,2 1.939
Chad 69 0,4 836
Níger 65 0,3 970
Tailandia 58 0,1 3.112
Qatar 54 1,9 68.790
Kazajistán 53 0,3 12.694
El Salvador 53 0,8 3.015
Burkina Faso 53 0,3 888
Andorra 51 66,2 852
Haití 50 0,4 3.072
Senegal 49 0,3 4.328
Túnez 49 0,4 1.087
Mauritania 49 1,1 947
Tayikistán 48 0,5 4.529
Sierra Leona 48 0,6 969
Nicaragua 46 0,7 1.118
Islas del Canal de la Mancha 46 27,0 563
Ghana 44 0,1 9.462
San Marino 42 124,3 680
Costa de Marfil 36 0,1 3.557
Albania 34 1,2 1.246
Líbano 30 0,4 1.331
Kosovo 30 1,6 1.142
Liberia 30 0,6 345
Yibuti 28 2,9 4.207
Eslovaquia 28 0,5 1.528
Etiopía 27 0,0 2.020
Singapur 25 0,4 37.910
Bahréin 25 1,6 14.763
Mayotte 25 9,6 2.079
Letonia 25 1,3 1.088
Isla de Man 24 28,5 336
Guinea 23 0,2 4.117
Uruguay 23 0,7 845
Venezuela 22 0,1 2.316
Kirguistán 22 0,3 2.007
Nueva Zelanda 22 0,5 1.504
Congo 22 0,4 683
Gabón 21 1,0 3.101
Tanzania 21 0,0 509
Chipre 18 1,5 964
Uzbekistán 17 0,1 4.302
Isla de San Martín (Francia) 15 40,3 77
Sudán del Sur 14 0,1 1.317
Martinica 14 3,7 202
Guadalupe 14 3,5 164
Nepal 13 0,0 3.448
Georgia 13 0,3 809
Crucero Diamond Princess 13 712
Togo 13 0,2 487
Guinea-Bissau 12 0,6 1.368
Guinea Ecuatorial 12 0,9 1.306
Santo Tomé y Príncipe 12 5,7 499
Guyana 12 1,5 154
Sri Lanka 11 0,1 1.819
Paraguay 11 0,2 1.090
Bahamas 11 2,9 103
Islandia 10 3,0 1.807
Costa Rica 10 0,2 1.263
Jamaica 10 0,3 596
Mauricio 10 0,8 337
Madagascar 9 0,0 1.052
Jordan 9 0,1 808
Malta 9 2,0 629
Montenegro 9 1,4 324
Bermudas 9 14,3 141
Maldivas 8 1,6 1.901
Trinidad y Tobago 8 0,6 117
Zambia 7 0,0 1.089
Taiwán 7 0,0 443
Barbados 7 2,4 92
Myanmar 6 0,0 242
Siria 6 0,0 125
República Centroafricana 5 0,1 1.570
Cabo Verde 5 0,9 542
Libia 5 0,1 256
Malawi 4 0,0 409
Zimbabue 4 0,0 279
Mónaco 4 10,3 99
Angola 4 0,0 88
Territorios Palestinos 3 0,1 464
Esuatini 3 0,3 333
Benín 3 0,0 261
Aruba 3 2,8 101
Antigua y Barbuda 3 3,1 26
Ruanda 2 0,0 431
Mozambique 2 0,0 424
Brunéi 2 0,5 141
Comoras 2 0,2 141
Belice 2 0,5 19
Crucero MS Zaandam 2 9
Guayana Francesa 1 0,4 689
Reunión 1 0,1 480
Islas Caimán 1 1,6 164
Surinam 1 0,2 100
Burundi 1 0,0 83
Liechtenstein 1 2,6 82
Botsuana 1 0,0 40
Gambia 1 0,0 26
Curazao 1 0,6 21
Islas Turcas y Caicos 1 2,7 12
Montserrat 1 20,0 11
Sahara Occidental 1 0,2 9
Islas Vírgenes Británicas 1 3,4 8
Uganda 0 0,0 616
Vietnam 0 0,0 329
Mongolia 0 0,0 193
Islas Feroe 0 0,0 187
Gibraltar 0 0,0 176
Camboya 0 0,0 125
Polinesia Francesa 0 0,0 60
Bután 0 0,0 48
Eritrea 0 0,0 39
Namibia 0 0,0 29
San Vicente y las Granadinas 0 0,0 26
Timor Oriental 0 0,0 24
Granada 0 0,0 23
Nueva Caledonia 0 0,0 20
Laos 0 0,0 19
Santa Lucía 0 0,0 19
Fiyi 0 0,0 18
Dominica 0 0,0 18
San Cristóbal y Nieves 0 0,0 15
Groenlandia 0 0,0 13
Islas Malvinas o Falkland 0 0,0 13
Vaticano 0 0,0 12
Seychelles 0 0,0 11
Papúa Nueva Guinea 0 0,0 8
San Bartolomé 0 0,0 6
Lesoto 0 0,0 4
Anguila 0 0,0 3

Esta visualización se basa en datos periódicos de la Universidad Johns Hopkins y puede que no refleje la información más actualizada de cada país.

** Los datos históricos de nuevos casos son una media de tres días seguidos. Debido a la revisión del número de casos, la media no pudo ser calculada en esta fecha.

Fuente: Universidad Johns Hopkins (Baltimore, EE.UU.), autoridades locales

Última actualización de cifras: 7 de junio de 2020 15:59 GMT

A través de los miles de bacterias, parásitos y virus conocidos por la ciencia, este sistema identifica pistas escondidas en el número y tipo de especies que infectan.

Utiliza esas claves para resaltar cuáles representan la mayor amenaza para los humanos.

Si un patógeno se marca como una prioridad, los científicos dicen que podrían dirigir los esfuerzos de investigación para encontrar la prevención o el tratamiento antes de que ocurra un brote.

“Será un paso completamente diferente descubrir qué enfermedades podrían causar una pandemia y estamos avanzando hacia este primer paso”, dijo el profesor Baylis.

Lecciones del encierro

Muchos científicos están de acuerdo en que nuestro comportamiento, particularmente la deforestación y nuestra invasión de diversos hábitats de vida silvestre, está ayudando a que las enfermedades se propaguen de los animales a los humanos con mayor frecuencia.

Según la profesora Kate Jones del University College de Londres, la evidencia “sugiere en términos generales que los ecosistemas transformados por el hombre con una biodiversidad más baja, como las tierras para agricultura o plantaciones, a menudo están asociados con un mayor riesgo humano de muchas infecciones”.

“Ese no es necesariamente el caso para todas las enfermedades”, agregó.

“Pero los tipos de especies de vida silvestre que son más tolerantes a las perturbaciones humanas, como ciertos roedores, a menudo parecen ser más eficaces para albergar y transmitir patógenos.

“Por lo tanto, la pérdida de biodiversidad puede crear ambientes que aumentan el contacto riesgoso entre humanos y vida silvestre e incrementan las posibilidades de que ciertos virus, bacterias y parásitos se propaguen a las personas”.

Hay algunos brotes que han demostrado este riesgo en las “interfaces” entre la actividad humana y la vida silvestre con una claridad devastadora.

En el primer brote del virus de Nipah en 1999 en Malasia, una infección viral transmitida por murciélagos frutales se extendió a una importante granja de cerdos construida al borde de una selva.

Los murciélagos de la fruta silvestre se alimentaban de los árboles frutales y los cerdos masticaban la fruta a medio comer que caían de los árboles y estaba recubierta de saliva de murciélago.

Más de 250 personas que trabajaron en contacto cercano con los cerdos infectados contrajeron el virus. Y cerca de 100 de esas personas murieron.

Gráfico mostrando cómo se reproduce el coronavirus en el cuerpo
Blanco

La tasa de letalidad del coronavirus aún está sin definir, pero las estimaciones actuales lo sitúan alrededor del 1%. El virus Nipah mata entre el 40 y 75% de las personas que infecta.

El profesor Eric Fevre de la Universidad de Liverpool y el Instituto Internacional de Investigación Ganadera en Nairobi, Kenia, dice que los investigadores deben estar atentos constantemente a las áreas donde existe un mayor riesgo de brotes de enfermedades.

Las granjas próximas a los bosques o selvas o mercados donde se compran y venden animales son límites borrosos entre humanos y vida silvestre, y lugares donde es más probable que surjan enfermedades.

“Necesitamos estar constantemente alertas a estas interfaces y contar con sistemas para responder si vemos algo inusual”, como un brote repentino de enfermedad en un lugar en particular.

“Nuevas enfermedades en la población humana probablemente aparecen de tres a cuatro veces al año”, aseguró el profesor Fevre.

“No es solo en Asia o África, sino también en Europa y Estados Unidos”.

Matthew Baylis agregó que esta vigilancia continua de nuevas enfermedades es cada vez más importante.

“Hemos creado una tormenta casi perfecta para el surgimiento de pandemias”, dijo a la BBC.

El profesor Fevre estuvo de acuerdo. “Es probable que este tipo de evento suceda una y otra vez”, advirtió.

“Ha estado sucediendo a lo largo de nuestra interacción con el mundo natural. Lo importante ahora es cómo lo entendemos y respondemos”.

Según profesor Fevre, la crisis actual proporciona una lección para muchos de nosotros sobre las consecuencias de nuestro propio impacto en el mundo natural.

“Todas las cosas que usamos y damos por sentado como los alimentos que comemos o los materiales en nuestros teléfonos inteligentes, alguien estará ganando más dinero extrayéndolos y moviéndolos alrededor del mundo”, dice.

“Por lo tanto, nos corresponde a todos pensar en los recursos que consumimos y el impacto que tiene”.

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