画像クレジット：NASA
昨年、100万人以上がマラリアで亡くなりました。その多くはサハラ以南のアフリカです。デング熱、ハンタウイルス、ウエストナイル熱、リフトバレー熱、さらにはペストさえも、時々村、町、地域全体を襲います。痛みを伴う死に苦しむ数十人から数百人、そして彼らの愛する人にとって、これらの病気はどこからともなく彼らにかかっているように思われます。
しかし、これらの病気には韻や理由がないわけではありません。アウトブレイクが発生すると、多くの場合、降雨、気温、植生などの環境条件が、病害をもたらす害虫の個体群の急増の原因となったことが原因です。蚊またはマウスまたはマダニは繁殖し、それらが運ぶ病気は急速に広がります。
それでは、これらの環境要因を監視し、アウトブレイクの条件が整ったときに警告してみませんか？科学者たちは、この考えが1960年代にロシアの疫学者E. N.パブロフスキーによって最初に表明されて以来、この可能性に悩まされてきました。現在、テクノロジーと科学的ノウハウはこの考えに追いついており、地域全体での病気の発生に対する早期警告システムは手の届くところにあるようです。
NASAのアラバマ州ハンツビルにあるGlobal Hydrology and Climate Centerのロナルドウェルチ氏は、このような早期警報システムの開発に取り組んでいる科学者の1人です。 「私はグアテマラとインドの両方のさまざまな地域に行ったことがあります」と彼は言います。 「私は通常、これらの地域の貧困に悩まされており、米国ではめったに見られないレベルです。人々は温かくフレンドリーで、私たちが手助けしてくれることを知って感謝しています。あなたが病気、特に子供たちの救済と死の防止に貢献していることを知ってとてもうれしいです。」
ウェルチなどが採用したアプローチでは、ハイテク環境衛星のデータと、昔ながらの「カーキショーツとほこりっぽいブーツ」のフィールドワークを組み合わせています。科学者は実際に病気の発生がある場所を探して訪問します。次に、衛星画像を精査して、宇宙から病気に優しい状態がどのように見えるかを学習します。その後、衛星は、1日1回、静かに空を横切って毎日、地域全体、国全体、さらには大陸全体にわたって、これらの状態を監視できます。
たとえば、ウェルチが研究を行っているインドでは、保健当局は、国全体に衛星ベースのマラリア早期警報システムを設置することについて話し合っています。ウェルチ氏は、アラバマ大学ハンツビル校の数学者Jia Li氏とインドのマラリア研究センターの協力を得て、ニューデリー南部のインドの主に農村地帯であるMewatで試験研究を行うことを望んでいます。この地域には491の村と5つの町に70万人以上の人々が住んでいますが、ロードアイランドのサイズの約3分の2しかありません。
ウェルチ氏は、「最大1か月前までに、特定の村または地域に高い疾病リスクの警告を与えることができると期待しています」と述べた。 「これらの「危険信号」により、保健当局はワクチン接種プログラム、蚊の散布、および最も必要とする地域でのその他の病気と闘う努力に集中でき、おそらくそれが起こる前に発生を防ぐことができます。」
アウトブレイクは、困惑するさまざまな要因によって引き起こされます。
たとえば、ウェルチの調査地域でマラリアを運ぶ蚊種の場合、発生ホットスポットには停滞した水のプールがあり、そこで大人の蚊が卵を堆積させて新しい大人に成熟させることができます。これらは、大雨の後の密な粘土のような土壌の水たまり、近くにある湿地、または村人がいつも外に置いた雨で満たされたバケツでさえあるかもしれません。マラリアのホットスポットは18°Cよりも暖かくなります。寒い気候では、実際にマラリアの原因となる単細胞の「マラリア原虫」寄生虫は、宿主の蚊が死ぬ前に動作が遅すぎて感染サイクルを通過できないからです。しかし、天気が暑すぎてはいけません。そうでなければ、蚊は日陰に隠れなければなりません。湿度は、これらの蚊が生存するために必要とする55％から75％の範囲でホバリングする必要があります。これらの害虫は実際には動物の血を食べることを好むので、蚊の飛行範囲内に牛や他の家畜がいることが望ましいです。
これらの条件がすべて一致する場合は、注意してください。
Welch氏は、土壌の種類や地域のバケットを離れる習慣など、これらの要因の一部を文書化するには、現場の研究者による最初の基礎が必要であると指摘しています。この情報は、地理情報システムデータベース（GIS）と呼ばれるコンピュータ化されたマッピングシステムにプラグインされます。現地の蚊がどのように行動するかを特徴付けるために、フィールドワークも必要です。屋内や屋外、あるいはその両方に人を噛みますか？牛の牧草地や人間の住居の場所など、その他の要素は、IkonosやQuickBirdなどの商用衛星からの超高解像度衛星画像に基づいてGISマップに入力されます。次に、温度、降水量、植生タイプ、土壌水分などの地域全体の変数が、Landsat 7やNASAのTerra衛星のMODISセンサーなどの中解像度の衛星データから導出されます。 （MODISはMODerate-resolution Imaging Spectrometerの略です。）
科学者は、このすべての情報を、風景のデジタルマップ上で実行されるコンピュータシミュレーションに送ります。洗練された数学的アルゴリズムがこれらすべての要因をかみ砕き、アウトブレイクリスクの推定値を吐き出します。
疾患リスクを推定するためのこのアプローチの基本的な健全性は、これまでの研究によって裏付けられています。ネバダ大学と砂漠研究所のグループは、植生のタイプと密度、標高、傾斜のみに基づいて、最大80％の精度で、シンノンブレウイルスによるシカマウスの感染率を「予測」することができました。土地、および水文フィーチャは、すべて衛星データとGISマップから取得されます。ランドサットのデータに基づいて、NASAエームズとカリフォルニア大学デイビス校の共同研究では、中央カリフォルニアのどの水田が大量の蚊を繁殖させ、どの水田が蚊を繁殖させるかを特定することで90％の成功率を達成しました。別のAmesプロジェクトでは、衛星画像に見られる景観の特徴に基づいて、メキシコのチアパス州にある蚊の多い村の79％を予測しました。
完全な予測はおそらく不可能です。天気のように、人間の病気の現象は複雑すぎます。しかし、これらの有望な結果は、昔ながらのフィールドワークと最新の衛星技術を組み合わせることにより、かなり正確なリスク推定を達成できることを示唆しています。
「必要なすべてのパズルのピースがそろっています」とウェルチ氏は言い、「どこからともなく」やって来ると思われる病気の発生がすぐに人々を不意に捕まえることを期待している。
元のソース：NASAサイエンスストーリー
