אשראי תמונה: נאס"א
בשנה שעברה מתו יותר ממיליון איש ממלריה, בעיקר באפריקה התת-סהרית. התפרצויות קדחת Dengue, hantavirus, קדחת הנילוס המערבי, קדחת Rift Valley ואפילו מגיפה פוגעות מדי פעם בכפרים, בעיירות ובאזורים שלמים. לעשרות או מאות הסובלים מקרי מוות כואבים, ולאהוביהם, נראה כי מחלות אלה נובעות עליהם משום מקום.
עם זאת, מחלות אלה אינן חסרות טעם או סיבה. כאשר מתרחשת התפרצות, לעיתים קרובות זה מכיוון שתנאים סביבתיים כמו גשמים, טמפרטורות וצמחייה מציבים את הבמה לעלייה באוכלוסייה במזיקים נושאי מחלות. יתושים או עכברים או קרציות משגשגים, והמחלות שהם נושאים מתפשטות במהירות.
אז מדוע לא לצפות בגורמים סביבתיים אלה ולהתריע כאשר התנאים בשלים להתפרצות? מדענים התפלאו מהאפשרות הזו מאז שהרעיון בא לידי ביטוי לראשונה על ידי האפידמיולוג הרוסי א 'פבלובסקי בשנות השישים. כעת הטכנולוגיה והידע המדעי משיגים את הרעיון, ונראה כי מערכת אזהרה מוקדמת באזור על התפרצויות מחלות נמצאת בהישג יד.
רונלד וולש ממרכז ההידרולוגיה והאקלים העולמי של נאס"א בהאנטסוויל באלבמה, הוא אחד המדענים שפועלים לפיתוח מערכת אזהרה כה מוקדמת. "הייתי באזורים מזיקים גם בגואטמלה וגם בהודו", הוא אומר. "בדרך כלל אני נפגע מהעוני באזורים אלה, ברמה שרק לעתים רחוקות רואים בארצות הברית. האנשים חמים וידידותיים, והם מעריכים את הידיעה שאנחנו שם כדי לעזור. זה מרגיש טוב מאוד לדעת שאתה תורם להקלה על מחלה ולמניעת מוות, במיוחד הילדים. "
הגישה בה משתמשים וולש ואחרים משלבת נתונים של לווייני איכות הסביבה ההייטק עם עבודות שדה מיושנות "מכנסי חאקי ומגפיים מאובקים". מדענים מחפשים ולבקר במקומות עם התפרצויות מחלות. ואז הם בוחנים תמונות לוויין כדי ללמוד כיצד נראים תנאים ידידותיים למחלות מהחלל. לאחר מכן, הלוויינים יכולים להשגיח על תנאים אלה על פני אזור, מדינה או אפילו יבשת שלמה, כשהם מחליקים בשקט על פני השמיים פעם ביום, בכל יום.
בהודו, למשל, במקום בו וולש מבצע מחקר, אנשי בריאות מדברים על הקמת מערכת התרעה מוקדמת על מלריה על בסיס לוויין לכל המדינה. בתיאום עם המתמטיקאי ג'יה לי מאוניברסיטת אלבמה בהאנטסוויל ובמרכז לחקר המלריה בהודו, וולש מקווה לבצע מחקר טייס במוואט, אזור כפרי בעיקר בהודו מדרום לניו דלהי. באזור מגורים יותר מ- 700,000 אנשים המתגוררים ב 491 כפרים ו -5 עיירות, ובכל זאת, רק כשני שליש מגודלו של רוד איילנד.
"אנו מצפים שנוכל לתת התרעות על סיכון גבוה למחלות עבור כפר או אזור נתון עד חודש מראש", אומר וולש. "דגלים אדומים" אלו יאפשרו לפקידי הבריאות למקד את תוכניות החיסון שלהם, ריסוס היתושים ומאמצי לחימה אחרים במחלות באזורים הזקוקים להם ביותר, אולי למנוע התפרצות לפני שזה יקרה. "
התפרצויות נגרמות על ידי מגוון גורמים מבולבל.
עבור מיני היתושים הנושאים מלריה באזור המחקר של וולש, למשל, לנקודה חמה המתפרצת יהיו בריכות מים עומדים שבהם יתושים בוגרים יכולים להפקיד את ביציהם כדי להבשיל למבוגרים חדשים. אלה יכולים להיות שלוליות מתמשכות על אדמה צפופה ודמויי חרס לאחר גשמים עזים, שטחי ביצות הממוקמים בסמוך, או אפילו דליים מלאי גשם, שבדרך כלל נותרים תושבי הכפר בחוץ. נקודה חמה של מלריה תהיה חמה יותר מ- 18? צלזיוס, מכיוון שבמזג אוויר קר יותר, טפיל "פלסמודיום" חד-תאי הגורם למעשה למלריה פועל לאט מדי בכדי לעבור את מחזור הזיהום שלו לפני שמת היתוש המארח. אבל מזג האוויר אסור להיות חם מדי, או שהיתושים יצטרכו להתחבא בצל. הלחות חייבת לרחף בטווח של 55% עד 75% שהיתושים הללו זקוקים להישרדות. רצוי שיהיו בקר או בעלי חיים אחרים בטווח הטיסה של 1 ק"מ של היתושים, מכיוון שמזיקים אלה מעדיפים למעשה להאכיל מדם של בעלי חיים.
אם כל התנאים האלה חופפים, היזהר!
תיעוד של חלק מהגורמים הללו, כגון סוג אדמה והרגלי דלי מקומי, דורש עבודות קרקע ראשוניות על ידי חוקרים בתחום, מציין Welch. מידע זה מחובר למערכת מיפוי ממוחשבת הנקראת בסיס נתונים של מערכות מידע גיאוגרפיות (GIS). עבודת שדה נדרשת גם לאפיין את אופן התנהגותם של המין המקומי של היתושים. האם זה נושך אנשים בבית או בחוץ או בשניהם? גורמים אחרים, כמו מיקומם של מרעה לבקר ומגורים אנושיים, מוחדרים למפת ה- GIS המבוססת על תמונות לוויין ברזולוציה גבוהה במיוחד של לוויינים מסחריים כמו Ikonos ו- QuickBird, שיכולים להבחין בחפצים על הקרקע עד 80 ס"מ לרוחב. אז משתנים ברחבי האזור כמו טמפרטורה, גשמים, סוגי צמחייה ולחות בקרקע נגזרים מנתוני לוויין ברזולוציה בינונית, כמו למשל Landsat 7 או חיישן MODIS בלוויין הטרה של נאס"א. (MODIS מיועד לספקטרומטר הדמיה ברזולוציה מודרית.)
מדענים מזינים את כל המידע הזה בהדמיית מחשב הפועלת על גבי מפה דיגיטלית של הנוף. אלגוריתמים מתמטיים מתוחכמים לועסים את כל הגורמים הללו ויורקים הערכה לסיכון להתפרצות.
הממצאים הבסיסיים של גישה זו לאומדן סיכון למחלות הוכחו על ידי מחקרים קודמים. קבוצה מאוניברסיטת נבאדה והמכון לחקר המדבר הצליחו "לחזות" שיעורים היסטוריים של זיהום צבי בעכבר על ידי נגיף Sin Nombre ברמת דיוק של עד 80%, בהתבסס רק על סוג הצומח וצפיפותו, הגובה והשיפוע של אדמה ותכונות הידרולוגיות, הכל נגזר מנתוני לוויין ומפות GIS. מחקר משותף של אמס באוניברסיטת נאס"א / אוניברסיטת קליפורניה במחקר דיוויס, השיג אחוזי הצלחה של 90% בזיהוי אילו שדות אורז במרכז קליפורניה יגדלו מספר גדול של יתושים ואילו יגדלו פחות, על סמך נתוני Landsat. פרויקט נוסף של איימס חזה 79% מכפרי היתושים הגבוהים באזור צ'יאפס במקסיקו על סמך תווי נוף שנראו בתמונות לוויין.
תחזיות מושלמות ככל הנראה לעולם לא יתאפשרו. בדומה למזג האוויר, גם תופעת המחלה האנושית מסובכת מדי. אך תוצאות מעודדות אלה מצביעות על כך שניתן להשיג הערכות סיכון מדויקות למדי על ידי שילוב של עבודות שדה מיושנות עם החדשנות בטכנולוגיות הלוויין.
"כל החלקים הדרושים לפאזל נמצאים שם," אומר וולך, ומציע את התקווה כי בקרוב התפרצויות מחלות שנראות כאילו "משום מקום" יתפסו אנשים לעתים קרובות פחות.
המקור המקורי: סיפור המדע של נאס"א
