Прогнозирование хронической изнуряющей болезни в округах может предотвратить её распространение
Учёные разработали региональную компьютерную модель и удобное приложение, которые предсказывают округа в 16 штатах, где следует усилить наблюдение за хронической изнуряющей болезнью (CWD) у оленей. Это помогает эффективно использовать ограниченные финансовые и трудовые ресурсы.
Модель, описанная в статье от 22 июня в Scientific Reports, выявляет районы со схожими условиями с округами, где уже обнаружена CWD, что позволяет агентствам сфокусировать усилия.
Модель стала возможной благодаря объединению данных о CWD и других данных от агентств по охране дикой природы 16 восточных и центральных штатов. Это сотрудничество ломает барьеры между штатами, что важно, поскольку олени не признают человеческих границ.
«Мы не добиваемся большого прогресса в одиночку, поэтому нам нужно действовать более коллективно», — заявила Кристен Шулер, соавтор исследования. CWD обнаружена в 34 штатах, но при детальном рассмотрении видно, что болезнь затронула относительно небольшое число округов. «Масштаб, на котором вы смотрите на это, имеет значение».
Пока CWD поражает только животных семейства оленевых (белохвостых и чернохвостых оленей, вапити, лосей), но учёные опасаются её возможного перехода к другим видам, включая людей. Заражённые животные распространяют прионы — аномально свернутые белки, которые сохраняются в окружающей среде через мочу, слюну и туши и могут заражать других оленей.
Болезнь приводит к неврологическим расстройствам, потере веса, аномальному поведению, отсутствию страха и смерти. В штате Нью-Йорк её удалось искоренить после вспышки в 2005 году, но угроза повторного заноса сохраняется, подчёркивая необходимость наблюдения. При раннем обнаружении специалисты могут сократить популяцию оленей до распространения болезни.
Помимо данных о случаях CWD, в модель включена информация о государственных нормах, деятельности человека (люди могут переносить прионы с живыми животными и тушами), особенностях ландшафта (например, ручьи, где скапливаются олени) и типах почвы. Прионы имеют ионный заряд и связываются с определёнными типами почв, включая глину.
Команда впервые применила существующие алгоритмы для прогнозирования CWD. На данных 2020 года протестировали четыре алгоритма, чтобы предсказать, в каких округах может быть CWD, а затем проверили результат по данным 2021 года. Наиболее надёжным предсказателем на региональных данных оказалась модель Light Boosting Gradient.
«Если мы добавим больше данных, у нас могут быть более убедительные выводы о том, какие факторы риска наиболее важны, потому что сбор данных — одна из проблем в экологии», — отметила Шулер.
Cornell Wildlife Health Lab в рамках проекта Surveillance Optimization Project for Chronic Wasting Disease предоставляет ресурсы для специалистов: программное обеспечение для стандартизации данных о CWD, хранилище данных с другими моделями и информацией из других штатов.
В числе соавторов исследования — учёные из Университета Калифорнии в Дэвисе, Университета штата Мичиган, Службы охраны рыбных ресурсов и диких животных США, Университета Теннесси, а также представители комиссий и департаментов по охране дикой природы из 16 штатов.