Для прогнозирования влияния климата на болезни нужны модели, объединяющие климатологию и биологию

Прогнозирование того, как изменение климата повлияет на заболеваемость инфекционными болезнями, было бы крайне полезно для общественного здравоохранения. Однако связь между климатом и болезнями чрезвычайно сложна. Простого выявления корреляций и статистических связей между климатическими факторами и заболеваемостью будет недостаточно, считает исследователь из Принстонского университета Джессика Меткалф. Вместо этого нужны новые статистические модели, которые включают как климатические факторы, так и взаимосвязь «климат–болезнь», учитывая неопределённости в обеих областях.

Некоторые инфекционные болезни передаются от человека к человеку (грипп, холера, малярия). Другие, такие как хантавирус или болезнь Лайма, передаются от животных. Климатические факторы могут влиять на масштабы заболевания на любом этапе.

Например, для векторной болезни, такой как малярия, изменение климата может:

• Увеличить или уменьшить ареал комаров Anopheles.
• Повлиять на продолжительность жизни и размножение комаров.
• Взаимодействовать с многолетними климатическими колебаниями, такими как Эль-Ниньо.

Модель для прогнозирования заболеваемости малярией должна учитывать все эти факторы и их взаимодействие с механизмом передачи (укус комара).

В качестве другого примера можно рассмотреть водную болезнь — брюшной тиф. Изменение климата может привести к увеличению осадков и наводнений, которые, как считается, повышают риск заражения через загрязнение воды. Однако использовать простые корреляции между наводнениями и заболеваемостью для прогнозов было бы ошибочно, так как в разных регионах разная санитарная инфраструктура. Идеальная модель должна связывать климатические переменные с фактическим уровнем бактериального загрязнения воды (механизм передачи), и только затем — с заболеваемостью.

Меткалф и её соавторы в обзоре, опубликованном в Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, рассмотрели ряд статистических методов для моделирования связи климата и болезней. Они рекомендуют способы их комбинирования, тестирования и улучшения. Один особенно полезный подход — ретроспективное тестирование, когда предсказания моделей проверяются на прошлых климатических и медицинских данных.

«Распутывание влияния климата на инфекционные болезни требует тщательной детективной работы с использованием широкого спектра данных о вариациях как заболеваемости, так и климатических переменных в пространстве и времени», — сказала Меткалф.