Com dados sobre mudança climática, cientistas preveem surtos

O estudo partiu do fato de que mais de 60 % das doenças infecciosas emergentes no planeta são de origem animal e estão relacionadas a fatores ambientais

Pesquisadores da University College London, na Inglaterra, divulgaram nesta segunda-feira (14) um modelo matemático que usa informações sobre mudanças climáticas, crescimento populacional e uso do solo para prever surtos de doenças transmitidas por animais, como Ebola e Zika, chamadas de zoonóticas.

O estudo partiu do fato de que mais de 60 % das doenças infecciosas emergentes no planeta são de origem animal e estão relacionadas a fatores ambientais.

“Este modelo é um grande avanço na nossa compreensão da transmissão de doenças de animais para pessoas. Esperamos que o modelo possa ser usado para ajudar as comunidades a se preparar e responder a surtos de doenças, assim como influenciar decisões sobre o meio ambiente que podem estar dentro seu controle”, afirmou a cientista Kate Jones, líder do projeto e especialista em genética, evolução e meio ambiente.

Os cientistas disseram acreditar que o projeto pode ajudar governantes a tomar decisões com base no impacto de políticas nacionais e internacionais nos surtos de doenças zoonóticas, como a conversão de pastagens para terras agrícolas, por exemplo.

O modelo inglês foi testado pelos cientistas no contexto africano com a febre de Lassa, doença hemorrágica viral transmitida por ratos e endêmica no oeste da África.

A equipe mapeou 408 locais conhecidos de surtos de febre de Lassa na África Ocidental entre 1967 e 2012 e avaliou as mudanças no uso da terra, colheitas, temperatura e  chuvas, além do comportamento humano e do acesso aos cuidados de saúde.

Os cientistas também identificaram as subespécies do rato que transmite o vírus Lassa para os seres humanos e mapearam sua localização.

De acordo com o modelo, o número de pessoas com a doença na região chegará a 406.725 em 2070, mais que o dobro da estimativa atual, devido a mudanças climáticas e crescimento populacional.

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