Coronavirus l "Esta no es la última pandemia": la advertencia de los científicos ante la "tormenta perfecta" para nuevas enfermedades

Investigador con un pteropódido, de la familia de los murciélagos.

Fuente de la imagen, Science Photo Library

Pie de foto, Investigadores que estudian el ébola tomaron muestras de murciélagos salvajes, que se cree que fueron la fuente de la "propagación" en humanos.
    • Autor, Victoria Gill
    • Título del autor, Corresponsal de Ciencia de la BBC
  • Tiempo de lectura: 5 min

"Una tormenta perfecta".

Eso es lo que hemos creado para que las enfermedades de animales silvestres se propaguen a los humanos y se distribuyan rápidamente por todo el mundo.

Es lo que advierten los científicos que además señalan que la invasión del hombre en el mundo natural acelera ese proceso.

Esta conclusión proviene de expertos en salud de todo el mundo que estudian cómo y dónde surgen nuevas enfermedades.

Como parte de esta investigación, los especialistas desarrollaron un sistema de reconocimiento de patrones para predecir qué enfermedades de la vida silvestre representan un mayor riesgo para los humanos.

Este estudio está dirigido por científicos de la Universidad de Liverpool, Reino Unido, pero es parte de un esfuerzo global para desarrollar formas de prepararse mejor para brotes futuros.

"Esquivamos cinco balas"'

Visualización de datos de patógenos compartidos. Fuente: Maya Wardeh

Fuente de la imagen, Maya Wardeh

Pie de foto, En esta visualización de datos creada por Maya Wardeh, cada línea representa una enfermedad compartida entre más de una especie.

"En los últimos 20 años, hemos tenido seis amenazas importantes: SARS, MERS, ébola, gripe aviar y gripe porcina", dijo a la BBC el profesor Matthew Baylis de la Universidad de Liverpool.

"Esquivamos cinco balas pero la sexta nos atrapó", agregó.

"Y esta no es la última pandemia a la que nos enfrentaremos, por lo que debemos observar más de cerca las enfermedades de la vida silvestre".

Como parte de este examen minucioso, Baylis y sus colegas diseñaron un sistema predictivo de reconocimiento de patrones que puede explorar una vasta base de datos de todas las enfermedades conocidas de la vida silvestre.

mapeado

Casos confirmados en todo el mundo

Group 4

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Fuente: Universidad Johns Hopkins (Baltimore, EE.UU.), autoridades locales

Última actualización de cifras 5 de julio de 2022 7:59 GMT

datos en detalle

Desplázate por la tabla para ver más datos

* Proporción de muertes por 100.000 habitantes

EE.UU. 1.012.833 308,6 87.030.788
Brasil 672.033 318,4 32.535.923
India 525.242 38,4 43.531.650
Rusia 373.595 258,8 18.173.480
México 325.793 255,4 6.093.835
Perú 213.579 657,0 3.640.061
Reino Unido 177.890 266,2 22.232.377
Italia 168.604 279,6 18.805.756
Indonesia 156.758 57,9 6.095.351
Francia 146.406 218,3 30.584.880
Irán 141.404 170,5 7.240.564
Alemania 141.397 170,1 28.542.484
Colombia 140.070 278,3 6.175.181
Argentina 129.109 287,3 9.394.326
Polonia 116.435 306,6 6.016.526
Ucrania 112.459 253,4 5.040.518
España 108.111 229,6 12.818.184
Sudáfrica 101.812 173,9 3.995.291
Turquía 99.057 118,7 15.180.444
Rumania 65.755 339,7 2.927.187
Filipinas 60.602 56,1 3.709.386
Chile 58.617 309,3 4.030.267
Hungría 46.647 477,5 1.928.125
Vietnam 43.088 44,7 10.749.324
Canadá 42.001 111,7 3.958.155
República Checa 40.324 377,9 3.936.870
Bulgaria 37.260 534,1 1.174.216
Malasia 35.784 112,0 4.575.809
Ecuador 35.745 205,7 913.798
Bélgica 31.952 278,2 4.265.296
Japón 31.328 24,8 9.405.007
Tailandia 30.736 44,1 4.534.017
Pakistán 30.403 14,0 1.539.275
Grecia 30.327 283,0 3.729.199
Bangladesh 29.174 17,9 1.980.974
Túnez 28.691 245,3 1.052.180
Irak 25.247 64,2 2.359.755
Egipto 24.723 24,6 515.645
Corea del Sur 24.576 47,5 18.413.997
Portugal 24.149 235,2 5.171.236
Holanda 22.383 129,1 8.203.898
Bolivia 21.958 190,7 931.955
Eslovaquia 20.147 369,4 2.551.116
Austria 20.068 226,1 4.499.570
Myanmar 19.434 36,0 613.659
Suecia 19.124 185,9 2.519.199
Kazajistán 19.018 102,7 1.396.584
Paraguay 18.994 269,6 660.841
Guatemala 18.616 112,1 921.146
Georgia 16.841 452,7 1.660.429
Sri Lanka 16.522 75,8 664.181
Serbia 16.132 232,3 2.033.180
Marruecos 16.120 44,2 1.226.246
Croacia 16.082 395,4 1.151.523
Bosnia y Herzegovina 15.807 478,9 379.041
China 14.633 1,0 2.144.566
Jordan 14.068 139,3 1.700.526
Suiza 13.833 161,3 3.759.730
Nepal 11.952 41,8 979.835
Moldavia 11.567 435,2 520.321
Israel 10.984 121,3 4.391.275
Honduras 10.906 111,9 427.718
Líbano 10.469 152,7 1.116.798
Australia 10.085 39,8 8.291.399
Azerbaiyán 9.717 96,9 793.388
Macedonia del Norte 9.327 447,7 314.501
Arabia Saudita 9.211 26,9 797.374
Lituania 9.175 329,2 1.162.184
Armenia 8.629 291,7 423.417
Cuba 8.529 75,3 1.106.167
Costa Rica 8.525 168,9 904.934
Panamá 8.373 197,2 925.254
Afganistán 7.725 20,3 182.793
Etiopía 7.542 6,7 489.502
Irlanda 7.499 151,8 1.600.614
Uruguay 7.331 211,8 957.629
Taiwán 7.025 29,5 3.893.643
Bielorrusia 6.978 73,7 982.867
Argelia 6.875 16,0 266.173
Eslovenia 6.655 318,7 1.041.426
Dinamarca 6.487 111,5 3.177.491
Libia 6.430 94,9 502.189
Letonia 5.860 306,4 837.182
Venezuela 5.735 20,1 527.074
Territorios Palestinos 5.662 120,8 662.490
Kenia 5.656 10,8 334.551
Zimbabue 5.558 38,0 255.726
Sudan 4.952 11,6 62.696
Finlandia 4.875 88,3 1.145.610
Omán 4.628 93,0 390.244
República Dominicana 4.383 40,8 611.581
El Salvador 4.150 64,3 169.646
Namibia 4.065 163,0 169.247
Trinidad y Tobago 4.013 287,7 167.495
Zambia 4.007 22,4 326.259
Uganda 3.621 8,2 167.979
Albania 3.502 122,7 282.690
Noruega 3.337 62,4 1.448.679
Siria 3.150 18,5 55.934
Nigeria 3.144 1,6 257.637
Jamaica 3.144 106,6 143.347
Kosovo 3.140 175,0 229.841
Camboya 3.056 18,5 136.296
Kirguistán 2.991 46,3 201.101
Botsuana 2.750 119,4 322.769
Montenegro 2.729 438,6 241.190
Malawi 2.646 14,2 86.600
Estonia 2.591 195,3 580.114
Kuwait 2.555 60,7 644.451
Emiratos Árabes Unidos 2.319 23,7 952.960
Mozambique 2.212 7,3 228.226
Mongolia 2.179 67,6 928.981
Yemen 2.149 7,4 11.832
Senegal 1.968 12,1 86.382
Camerún 1.931 7,5 120.068
Angola 1.900 6,0 101.320
Uzbekistán 1.637 4,9 241.196
Nueva Zelanda 1.534 31,2 1.374.535
Bahréin 1.495 91,1 631.562
Ruanda 1.460 11,6 131.270
Ghana 1.452 4,8 166.546
Singapur 1.419 24,9 1.473.180
Esuatini 1.416 123,3 73.148
Madagascar 1.401 5,2 65.787
República Democrática del Congo 1.375 1,6 91.393
Surinam 1.369 235,5 80.864
Somalia 1.361 8,8 26.803
Guyana 1.256 160,5 67.657
Luxemburgo 1.094 176,5 265.323
Chipre 1.075 89,7 515.596
Mauricio 1.004 79,3 231.036
Mauritania 984 21,7 60.368
Martinica 965 257,0 195.912
Guadalupe 955 238,7 168.714
Fiyi 866 97,3 65.889
Tanzania 841 1,4 35.768
Haití 837 7,4 31.677
Bahamas 820 210,5 36.101
Reunión 812 91,3 422.769
Costa de Marfil 805 3,1 83.679
Laos 757 10,6 210.313
Malta 748 148,8 105.407
Mali 737 3,7 31.176
Lesoto 699 32,9 33.938
Belice 680 174,2 64.371
Qatar 679 24,0 385.163
Papúa Nueva Guinea 662 7,5 44.728
Polinesia Francesa 649 232,4 73.386
Barbados 477 166,2 84.919
Guinea 443 3,5 37.123
Cabo Verde 405 73,6 61.105
Guayana Francesa 401 137,9 86.911
Burkina Faso 387 1,9 21.044
Congo 385 7,2 24.128
Santa Lucía 383 209,5 27.094
Gambia 365 15,5 12.002
Nueva Caledonia 313 108,8 64.337
Níger 310 1,3 9.031
Maldivas 306 57,6 182.720
Gabón 305 14,0 47.939
Liberia 294 6,0 7.497
Curazao 278 176,5 44.545
Togo 275 3,4 37.482
Nicaragua 242 3,7 14.690
Granada 232 207,1 18.376
Brunéi 225 51,9 167.669
Aruba 222 208,8 41.000
Chad 193 1,2 7.426
Yibuti 189 19,4 15.690
Mayotte 187 70,3 37.958
Guinea Ecuatorial 183 13,5 16.114
Islandia 179 49,5 195.259
Islas del Canal de la Mancha 179 103,9 80.990
Guinea-Bissau 171 8,9 8.369
Seychelles 167 171,1 44.847
Benín 163 1,4 27.216
Comoras 160 18,8 8.161
Andorra 153 198,3 44.177
Islas Salomón 153 22,8 21.544
Antigua y Barbuda 141 145,2 8.665
Bermudas 140 219,0 16.162
Sudán del Sur 138 1,2 17.722
Timor Oriental 133 10,3 22.959
Tayikistán 125 1,3 17.786
Sierra Leona 125 1,6 7.704
San Marino 115 339,6 18.236
San Vicente y las Granadinas 114 103,1 9.058
República Centroafricana 113 2,4 14.649
Isla de Man 108 127,7 36.463
Gibraltar 104 308,6 19.633
Eritrea 103 2,9 9.805
Isla de San Martín (Antillas Holandesas) 87 213,6 10.601
Liechtenstein 85 223,6 17.935
Santo Tomé y Príncipe 74 34,4 6.064
Dominica 68 94,7 14.852
Isla de San Martín (Francia) 63 165,8 10.952
Islas Vírgenes Británicas 63 209,8 6.941
Mónaco 59 151,4 13.100
San Cristóbal y Nieves 43 81,4 6.157
Burundi 38 0,3 42.731
Antillas Holandesas 37 142,4 10.405
Islas Turcas y Caicos 36 94,3 6.219
Islas Caimán 29 44,7 27.594
Samoa 29 14,7 14.995
Islas Feroe 28 57,5 34.658
Bután 21 2,8 59.824
Groenlandia 21 37,3 11.971
Vanuatu 14 4,7 11.389
Kiribati 13 11,1 3.236
Crucero Diamond Princess 13 712
Tonga 12 11,5 12.301
Anguila 9 60,5 3.476
Montserrat 8 160,3 1.020
Wallis y Futuna 7 61,2 454
Palaos 6 33,3 5.237
San Bartolomé 6 60,9 4.697
Crucero MS Zaandam 2 9
Islas Cook 1 5,7 5.774
San Pedro y Miquelón 1 17,2 2.779
Islas Malvinas o Falkland 0 0,0 1.815
Micronesia 0 0,0 38
Vaticano 0 0,0 29
Islas Marshall 0 0,0 18
Antártica 0 11
Santa Elena 0 0,0 4

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Esta visualización se basa en datos periódicos de la Universidad Johns Hopkins y puede que no refleje la información más actualizada de cada país.

** Los datos históricos de nuevos casos son una media de tres días seguidos. Debido a la revisión del número de casos, la media no pudo ser calculada en esta fecha.

Fuente: Universidad Johns Hopkins (Baltimore, EE.UU.), autoridades locales

Última actualización de cifras: 5 de julio de 2022 7:59 GMT

Blanco

A través de los miles de bacterias, parásitos y virus conocidos por la ciencia, este sistema identifica pistas escondidas en el número y tipo de especies que infectan.

Utiliza esas claves para resaltar cuáles representan la mayor amenaza para los humanos.

Si un patógeno se marca como una prioridad, los científicos dicen que podrían dirigir los esfuerzos de investigación para encontrar la prevención o el tratamiento antes de que ocurra un brote.

Camello y dos personas con mascarillas.

Fuente de la imagen, Getty Images

Pie de foto, Los camellos pueden albergar el coronavirus MERS.

"Será un paso completamente diferente descubrir qué enfermedades podrían causar una pandemia y estamos avanzando hacia este primer paso", dijo el profesor Baylis.

Lecciones del encierro

Muchos científicos están de acuerdo en que nuestro comportamiento, particularmente la deforestación y nuestra invasión de diversos hábitats de vida silvestre, está ayudando a que las enfermedades se propaguen de los animales a los humanos con mayor frecuencia.

Según la profesora Kate Jones del University College de Londres, la evidencia "sugiere en términos generales que los ecosistemas transformados por el hombre con una biodiversidad más baja, como las tierras para agricultura o plantaciones, a menudo están asociados con un mayor riesgo humano de muchas infecciones".

Voluntaria trabajando con orangutanes rescatados.

Fuente de la imagen, Victoria Gill

Pie de foto, Las enfermedad también puede ser transmitidas desde los humanos: los simios rescatados del comercio de mascotas exóticas a menudo tienen que protegerse de las infecciones respiratorias.

"Ese no es necesariamente el caso para todas las enfermedades", agregó.

"Pero los tipos de especies de vida silvestre que son más tolerantes a las perturbaciones humanas, como ciertos roedores, a menudo parecen ser más eficaces para albergar y transmitir patógenos.

"Por lo tanto, la pérdida de biodiversidad puede crear ambientes que aumentan el contacto riesgoso entre humanos y vida silvestre e incrementan las posibilidades de que ciertos virus, bacterias y parásitos se propaguen a las personas".

Hay algunos brotes que han demostrado este riesgo en las "interfaces" entre la actividad humana y la vida silvestre con una claridad devastadora.

Murciélagos en India.

Fuente de la imagen, AFP

Pie de foto, Varias enfermedades humanas nuevas, incluido el coronavirus y el mortal virus de Nipah, se han originado en murciélagos.

En el primer brote del virus de Nipah en 1999 en Malasia, una infección viral transmitida por murciélagos frutales se extendió a una importante granja de cerdos construida al borde de una selva.

Los murciélagos de la fruta silvestre se alimentaban de los árboles frutales y los cerdos masticaban la fruta a medio comer que caían de los árboles y estaba recubierta de saliva de murciélago.

Más de 250 personas que trabajaron en contacto cercano con los cerdos infectados contrajeron el virus. Y cerca de 100 de esas personas murieron.

Gráfico mostrando cómo se reproduce el coronavirus en el cuerpo
Blanco

La tasa de letalidad del coronavirus aún está sin definir, pero las estimaciones actuales lo sitúan alrededor del 1%. El virus Nipah mata entre el 40 y 75% de las personas que infecta.

El profesor Eric Fevre de la Universidad de Liverpool y el Instituto Internacional de Investigación Ganadera en Nairobi, Kenia, dice que los investigadores deben estar atentos constantemente a las áreas donde existe un mayor riesgo de brotes de enfermedades.

Las granjas próximas a los bosques o selvas o mercados donde se compran y venden animales son límites borrosos entre humanos y vida silvestre, y lugares donde es más probable que surjan enfermedades.

"Necesitamos estar constantemente alertas a estas interfaces y contar con sistemas para responder si vemos algo inusual", como un brote repentino de enfermedad en un lugar en particular.

Selva amazónica.
Pie de foto, Las "interfaces" entre las granjas o la actividad humana y los hábitats de vida silvestre son puntos críticos para que surjan nuevas enfermedades.

"Nuevas enfermedades en la población humana probablemente aparecen de tres a cuatro veces al año", aseguró el profesor Fevre.

"No es solo en Asia o África, sino también en Europa y Estados Unidos".

Matthew Baylis agregó que esta vigilancia continua de nuevas enfermedades es cada vez más importante.

"Hemos creado una tormenta casi perfecta para el surgimiento de pandemias", dijo a la BBC.

El profesor Fevre estuvo de acuerdo. "Es probable que este tipo de evento suceda una y otra vez", advirtió.

"Ha estado sucediendo a lo largo de nuestra interacción con el mundo natural. Lo importante ahora es cómo lo entendemos y respondemos".

Camino construido a través de la selva tropical.

Fuente de la imagen, Getty Images

Pie de foto, "Hemos creado una tormenta casi perfecta para el surgimiento de pandemias", dijo el profesor Matthew Baylis a la BBC.

Según profesor Fevre, la crisis actual proporciona una lección para muchos de nosotros sobre las consecuencias de nuestro propio impacto en el mundo natural.

"Todas las cosas que usamos y damos por sentado como los alimentos que comemos o los materiales en nuestros teléfonos inteligentes, alguien estará ganando más dinero extrayéndolos y moviéndolos alrededor del mundo", dice.

"Por lo tanto, nos corresponde a todos pensar en los recursos que consumimos y el impacto que tiene".

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