Malaria Early Warning System – MEWS: Sistema de alerta temprana de malaria para la región amazónica.
La malaria es una enfermedad transmitida por la picadura de mosquitos hembra del género Anopheles. Desde el 2011 la Amazonía ha experimentado un incremento en casos de malaria. Se cree que la movilidad humana (e.g. urbanización, cambios de residencia, movimientos temporales como viajes por trabajo, escolarización, etc) está asociada con un mayor riesgo de malaria debido a nuevos asentamientos en áreas boscosas, conocido como malaria fronteriza.
Este proyecto busca identificar, cuantificar y comprender la influencia del movimiento humano en la difusión de la malaria en comunidades cercanas a las fronteras Ecuador-Perú, Perú- Brasil se utilizarán modelos de transmisión local de malaria basados en agentes. Las simulaciones resultantes permitirán de entender en detalle los efectos de la movilidad humana transfronteriza, en la incidencia local de malaria dentro de una comunidad. También se utilizarán los modelos basados en agentes para estudiar intervenciones específicas destinadas a mitigar el riesgo de transmisión originado por el movimiento humano. Estos modelos simularan procesos locales de transmisión de malaria en base a cuatro módulos: Demográfico, Meteorológico, Entomológico y Antropológico, el cual incluye actividades humanas y conectividad.
Por otro lado, el proyecto permitirá obtener un sistema semanal de alerta temprana para malaria, mediante la modelación hidrometeorológica de la región amazónica. Esta información se obtendrá a una escala de 5km con un paso de tiempo diario para alimentar los modelos hiper jerárquicos de malaria. La información hidrometeorológica será simulada dentro del Land Data Assimilation System (LDAS) creado por la NASA mediante diferentes lenguajes de programación como python, R, Fortran, etc. Esta información no solo es relevante para proyectos de alertas tempranas de enfermedades infecciosas, sino para pronósticos hidrológicos estacionales, como herramienta para la toma de decisiones enfocadas a agua.
Los resultados esperados son, por un lado, cuantificar el efecto de diversas variables entomológicas, demográficas, meteorológicas y antropológicas, con diversos atributos y métodos, en los procesos de transmisión de malaria a nivel local en comunidades ubicadas en los corredores limítrofes de Ecuador-Perú y Perú-Brasil. Además, la identificación de conexiones entre comunidades, sus dimensiones e intensidad, en base a comunidades semilla y encuestas realizadas en las áreas de estudio. Por otro lado, un conjunto de pronósticos que incluyen meteorología superficial a escala reducida, estados y flujos hidrológicos, e indicadores de la salud de la vegetación producidos por el modelo fenológico dinámico de Noah-MP. Estos resultados se utilizan para derivar métricas de extremos hidroecológicos. El sistema se evalúa con probabilísticas y promedio de conjuntos, y se pueden desarrollar herramientas de comunicación que tengan en cuenta las estimaciones de incertidumbre derivadas de la dispersión del conjunto. Los resultados se pueden visualizar y descargar utilizando cualquier cantidad de plataformas geoespaciales.
Se espera que este producto sirva para el mejoramiento de la zonificación hidrometeorológica actual de la Amazonía, y del Ecuador en general, incluyendo datos geoespaciales de alta resolución adaptables a los datos observados recolectados por el Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología del Ecuador (INAMHI).
Para el desarrollo de los scripts a utilizarse para la visualización y análisis de los datos se creó un Github perteneciente al proyecto. En este sitio se pueden visualizar los múltiples scripts en Python, Matlab, R y Fortran desarrollados por el equipo multidisciplinario del proyecto.
Este proyecto es co-ejecutado por el Instituto de Geografía de la USFQ, Duke University y Jhon Hopkins University. Fue el ganador de un NASA-Award numero NNX15AP74G bajo el nombre “An Early Warning System for Vector-borne Disease Risk in the Amazon”.
Estado: En ejecución
Contacto: Manuel Narváez, MSc
Contacto: Andrea Araujo, PhD
