क्या इबोला अगली बार कब और कहाँ बल्लेबाजी करेगा?
नए शोध से पता चलता है कि हम अगले इबोला का प्रकोप कब और कहाँ से दूर कर सकते हैं, अगर हम चमगादड़ों के प्रवासी पैटर्न पर करीब से नज़र डालें।
इबोला एक अत्यधिक घातक और अत्यधिक संक्रामक वायरस है जिसे पहली बार 1976 में पश्चिम अफ्रीका में खोजा गया था। फलों के चमगादड़ों को वायरस का प्राकृतिक मेजबान माना जाता है।
जबकि अधिकांश घातक प्रकोप अफ्रीकी देशों में उत्पन्न हुए हैं, अंतिम इबोला संकट - जो 2014 और 2016 के बीच हुआ था - संयुक्त राज्य अमेरिका सहित शेष दुनिया में फैल गया।
अमेरिका में, चार मामले दर्ज किए गए, जिनमें से एक की मौत हुई।
इस संदर्भ में, अगले इबोला प्रकोप के समय और स्थान की भविष्यवाणी करना इसे रोकने के लिए विशेष रूप से उपयोगी साबित हो सकता है। यही कारण है कि शोधकर्ताओं ने एक मॉडलिंग ढांचा तैयार करने के लिए काम किया है जो भविष्य में इस तरह की घटना को दूर करने में हमारी मदद कर सकता है।
जेवियर बुकेटा, बायोइंजीनियरिंग के एक एसोसिएट प्रोफेसर, पाओलो बोचचिनी, जो सिविल और पर्यावरण इंजीनियरिंग के एक एसोसिएट प्रोफेसर हैं, और पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता ग्राज़ियानो फियोरिलो - जो सभी बेथलेहम, पीए में लेह विश्वविद्यालय के साथ संबद्ध हैं, द्वारा किया गया था।
उन्होंने परिकल्पना की है कि चूंकि चमगादड़ वायरस के वाहक हैं, इसलिए उनके प्रवासी पैटर्न को ट्रैक करने से भविष्यवाणियां बनाने में मदद मिल सकती है।
उनके शोध के परिणाम पत्रिका में प्रकाशित हुए थे वैज्ञानिक रिपोर्ट।
इबोला का गणितीय मॉडल बनाना
फ्रेमवर्क बनाने के लिए, बुकेटा और टीम ने उपग्रह सूचना और पैरामीटर नमूने का उपयोग किया। शोधकर्ताओं ने इस जानकारी को एक कंप्यूटर एल्गोरिथ्म, या मॉडल में खिलाया, जो कि उन परिस्थितियों की भविष्यवाणी करने के लिए बनाई गई थी जिसमें बल्लेबाजों का व्यवहार इबोला के प्रकोप से जुड़ा होता है।
एल्गोरिथ्म में दिए गए डेटा में चमगादड़ की मृत्यु दर और मृत्यु दर शामिल थी, जिस दर पर वे वायरस से संक्रमित हो गए थे, और उन्हें ठीक होने में कितना समय लगा था।
इसके अलावा, एक विशेष क्षेत्र में बल्ले के संक्रमण की चोटियों की भविष्यवाणी करने के लिए, मॉडल में इस बात की जानकारी शामिल थी कि चमगादड़ कब, कहाँ और कैसे चले गए, मौसमी परिवर्तन और भोजन और आश्रय की उपलब्धता।
शोधकर्ताओं को पर्यावरणीय जानकारी में भी शामिल होना पड़ा; इसके लिए, उन्होंने नासा के डेटाबेस में से एक से जानकारी प्राप्त करने के लिए Google अर्थ इंजन का उपयोग किया।
बोचचिनी ने उन प्रक्रियाओं का विवरण दिया, जिनमें उन्होंने कहा था, “हमें उच्च संकल्प पर पूरे अफ्रीकी महाद्वीप में उपलब्ध संसाधनों के यादृच्छिक उतार-चढ़ाव का अध्ययन करने की आवश्यकता थी; यह एक विशाल कम्प्यूटेशनल और संभाव्य चुनौती थी। ”
"हमने माना कि गणितीय दृष्टिकोण से," वह जारी है, "समस्या भूकंप के क्षेत्र में भूकंपीय तरंगों के यादृच्छिक प्रसार के समान है, और हम अपने उपकरणों को अनुकूलित कर सकते हैं।"
बुकेटा बताते हैं कि आर्द्रता और तापमान जैसी चीजों के लिए लेखांकन के बाद, शोधकर्ता "संक्रमित चमगादड़ों की एकाग्रता की भविष्यवाणी करने में सक्षम थे, जो उन विशेष परिस्थितियों को खोजने की उम्मीद कर सकते हैं"।
मॉडल इबोला के प्रकोप की सटीक भविष्यवाणी करता है
2014-2016 की इबोला महामारी की शुरुआत पश्चिम अफ्रीका के गिनी के एक गाँव मेलियानडौ में 2 साल के बच्चे के मामले से हुई।
हालांकि, बच्चे को संक्रमित करने वाले वायरस का तनाव लोकतांत्रिक गणराज्य कांगो में था, जो मेलियान्डो से हजारों मील दूर है।
बुकेटा और टीम द्वारा डिजाइन किए गए ढांचे का उपयोग करते हुए, शोधकर्ता उन महीनों के दौरान "मेलिएनडौ [...] में संक्रमण के शिखर" का अनुमान लगाने में सक्षम थे। उन्होंने अपने निष्कर्षों को "उल्लेखनीय" माना।
हालांकि, जब टीम ने एक अलग स्थान से समान डेटा लागू किया था - जो मेलियान्डू से 400 किलोमीटर दूर था और एक अलग जलवायु थी - उस अवधि के दौरान परिणाम एक संक्रमण शिखर नहीं दिखाते थे।
"हमारे मॉडल में," बुकेटा ने कहा, "प्रकोपों की उपस्थिति पर्यावरण की स्थिति में उतार-चढ़ाव से जुड़ी हुई है, जो बल्ले के प्रवासन पैटर्न और संक्रमण दर दोनों पर प्रभाव डालती है।"
"इस तरह के निष्कर्ष," वह कहते हैं, "दृढ़ता से सुझाव है कि पर्यावरणीय कारक चमगादड़ के बीच इबोला वायरस के प्रसार में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।"
वैज्ञानिकों को उम्मीद है कि उनका मॉडल न केवल इबोला के प्रकोप की भविष्यवाणी करने और उसे रोकने में मदद करेगा, बल्कि उन अन्य विषाणुओं के बारे में भी होगा जो जानवरों से मनुष्यों में स्थानांतरित होते हैं।
