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Les drones, les satellites et Google Earth aident les chercheurs à prédire où les maladies tropicales peuvent éclater

Les drones, les satellites et Google Earth aident les chercheurs à prédire où les maladies tropicales peuvent éclater

Douves sanguines schistosomiques

Avec plus de 200 millions de personnes souffrant de schistosomiase, une maladie parasitaire qui vient juste après le paludisme en termes d'impact sur la santé dans le monde, les scientifiques ont travaillé à trouver des moyens d'identifier les points chauds de la maladie.

Bien que la schistosomiase soit traitable, la maladie, qui peut provoquer des urines et des selles sanglantes, des douleurs abdominales et des dommages au foie, à la rate, aux intestins, aux poumons et à la vessie, est difficile à éradiquer des régions du monde entier. Les schistosomes, ou les vers qui causent la maladie, se développent dans les escargots d'eau douce et se multiplient lorsqu'ils sont libérés dans les rivières, les lacs et les ruisseaux. Les personnes qui nagent, se baignent ou pataugent dans l'eau peuvent être infectées par des vers qui pénètrent dans la peau.

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Escargots responsables de la schistosomiase

Une équipe de scientifiques dirigée par l'Université de Washington et l'Université de Standford a développé une technique qui peut aider à identifier les communautés les plus à risque de contracter cette maladie tropicale. Leur travail a été publié dans le journalActes de l'Académie nationale des sciences.

S'appuyant sur des images satellites, des photos de drones et Google Earth, les scientifiques ont étudié plus de 30 sites dans le nord-ouest du Sénégal, où les villageois utilisent la rivière et le lac pour se baigner, nager, laver les vêtements et faire la vaisselle. C'était le lieu de l'une des plus grandes flambées de schistosomiase au milieu des années 1980.

Les chercheurs ont compté et cartographié les escargots sur les sites pendant plus de deux ans. Ils ont également pataugé dans l'eau pour recueillir des échantillons de boue et de plantes. Grâce à leur travail sur le terrain, ils ont pu démontrer que les escargots étaient distribués de manière incohérente avec des escargots présents à un endroit mais absents trois mois plus tard. Réalisant que la cartographie des escargots n'est peut-être pas le moyen le plus efficace d'identifier les zones à risque, ils se sont concentrés sur les habitats où vivent les escargots. Armés de la connaissance que les escargots se développent dans une végétation flottante non enracinée capturée par des satellites et des drones, ils se sont concentrés sur les zones riches en végétation flottante.

Identification automatisée

Grâce à ces travaux, les agences de santé publique du Sénégal peuvent désormais regarder des images aériennes pour trouver les zones qui ont la végétation la plus flottante et cibler ces villages pour le traitement de la maladie parasitaire.

"Nous pouvons maintenant prendre ces images aériennes saison après saison et avoir une idée de la façon dont le paysage pathogène change dans le temps et dans l'espace. Cela peut nous donner une meilleure idée des taux d'infection", a déclaré le co-auteur Giulio De Leo, professeur de biologie à Université de Stanford dans un communiqué de presse soulignant le travail. "Ce projet a été un effort énorme et un exemple de recherche collaborative qui serait impossible par une seule personne ou un seul laboratoire."

Pour faciliter encore davantage l'utilisation des informations par les agences, l'équipe de chercheurs applique le machine learning pour automatiser l'identification de ces végétations flottantes sur les photos.

"Nous sommes prudemment optimistes, mais nous avons encore du travail à faire pour généraliser nos découvertes à de nouveaux contextes", a déclaré la co-auteure Susanne Sokolow, chercheuse à l'Université de Stanford, dans le même communiqué de presse. «Si, en effet, nous constatons que les prédicteurs de la schistosomiase sont évolutifs et automatisables, alors nous disposerons d'un nouvel outil puissant dans la lutte contre la maladie, et un outil qui comble un déficit de capacités critique: un moyen de cibler efficacement les interventions environnementales aux côtés des humains. traitement pour combattre la maladie. "


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