Предсказание того, как изменение климата повлияет на заболеваемость инфекционными заболеваниями, принесло бы огромную пользу общественному здравоохранению. Но взаимосвязь между климатом и болезнями чрезвычайно сложна, что затрудняет такие прогнозы. Простого выявления корреляций и статистических ассоциаций между климатическими факторами и болезнями недостаточно, считает исследователь из Принстонского университета Джессика Меткалф. Вместо этого исследователям нужны новые статистические модели, которые включают как климатические факторы, так и взаимосвязь между климатом и болезнью, с учетом неопределенностей в обоих случаях.
Меткалф представил примеры возможных моделей в недавней обзорной статье, написанной совместно с соавторами из ряда американских и международных организаций и опубликованной в Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences.
Некоторые инфекционные заболевания передаются от человека к человеку воздушно-капельным путем (грипп), зараженной водой и пищей (холера) или через членистоногих, таких как комары (малярия). Другие живут у животных, но могут передаваться человеку при определенных условиях. Например, люди могут заразиться хантавирусом (вызывающим тяжелое респираторное заболевание), когда они вдыхают частицы загрязненного помета грызунов, которые попали в воздух, а клещи передают болезнь Лайма от оленей людям. Климатические факторы могут повлиять на масштабы заболевания на любой стадии, сказал Меткалф, доцент кафедры экологии, эволюционной биологии и связей с общественностью в Принстонской школе общественных и международных отношений имени Вудро Вильсона.
Рассмотрите трансмиссивное заболевание, такое как малярия. Изменение климата может либо увеличить, либо уменьшить ареал распространения комаров Anopheles, являющихся переносчиками болезни; это также может повлиять на продолжительность жизни комаров и их размножение. Более того, жизненные циклы комаров могут сложным образом взаимодействовать с действиями человека, такими как миграция. А многолетние колебания климата, такие как южное колебание Эль-Ниньо, которое влияет на температуру и количество осадков на значительной части поверхности планеты, могут либо скрыть, либо усилить последствия изменения климата. По словам Меткалфа, модель для прогнозирования того, как изменение климата повлияет на заболеваемость малярией, возможно, должна учитывать все эти факторы, а также то, как они взаимодействуют с причинно-следственным механизмом - комар кусает инфицированного человека, а затем переносит малярийного паразита кому-то другому.
В качестве иллюстрации возьмем пример болезни, передающейся через воду, такой как брюшной тиф. Изменение климата может привести к увеличению количества осадков и наводнений в некоторых районах. Считается, что наводнение увеличивает риск заражения брюшным тифом из-за заражения воды, когда фекалии инфицированного человека смешиваются с водой, которую пьют люди. Таким образом, изменение климата может увеличить заболеваемость брюшным тифом. Но было бы ошибкой использовать простые корреляции между наводнениями и брюшным тифом, чтобы предсказать, как изменение климата повлияет на заболеваемость этим заболеванием, потому что в некоторых районах санитарная инфраструктура или лучше защищенные источники питьевой воды, чем в других. В идеале, по словам Меткалфа, модель для прогнозирования заболеваемости брюшным тифом в условиях изменения климата должна связать соответствующие климатические переменные с фактической распространенностью бактериального загрязнения в источниках воды, то есть с механизмом, посредством которого брюшной тиф передается от человека к человеку. и только потом к заболеваемости.
Меткалф и ее соавторы рассмотрели ряд сложных статистических методов, которые можно использовать для моделирования взаимосвязи между климатом и болезнями, и порекомендовали способы комбинирования, тестирования и усовершенствования таких методов. Одним из особенно полезных подходов является ретроспективное тестирование, то есть проверка прогнозов моделей путем включения прошлых данных о климате и болезнях, чтобы увидеть, насколько хорошо они соответствуют тому, что, как мы знаем, происходило в реальной жизни.
«Распутывание влияния климата на инфекционные заболевания требует тщательной детективной работы с использованием широкого спектра данных о вариациях как заболеваемости, так и климатических переменных в пространстве и времени», - сказал Меткалф. «Эпидемиологи могут получать сигналы от сообщества, занимающегося моделированием климата, стремясь лучше понять и включить основные свойства, влияющие на наблюдаемое поведение системы «климат-заболевание», а также путем регулярного тестирования набора моделей путем ретроспективного сравнения и проверки моделей на основе данных».