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Les scientifiques utilisent une approche d'apprentissage automatique pour suivre les moustiques porteurs de maladies

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À l'aide de données génétiques et environnementales, l'équipe de recherche cartographie la connectivité du paysage chez les moustiques, vecteurs connus de la dengue, du chikungunya et du Zika

LOGAN, UTAH, USA - Vous n'aimez peut-être pas les moustiques, mais ils vous aiment, dit la biologiste de l'Université d'État de l'Utah Norah Saarman. Et là où vous menez, ils suivront.

En plus des piqûres ennuyeuses et des bourdonnements, certains moustiques sont porteurs de maladies nocives. Aedes aegypti, le soi-disant moustique de la fièvre jaune et faisant l'objet d'une étude récente de Saarman et de ses collègues, est le principal vecteur de transmission des virus provoquant la dengue, le chikungunya et le Zika, ainsi que la fièvre jaune, chez l'homme.

"Aedes aegypti est une espèce envahissante en Amérique du Nord qui s'est répandue dans l'est des États-Unis », explique Saarman, professeur adjoint au département de biologie de l'USU et au centre d'écologie de l'USU, dont les recherches portent sur l'écologie évolutive et la génomique des populations. «Nous examinons la connectivité génétique de cette espèce alors qu'elle s'adapte à de nouveaux paysages et élargit son aire de répartition.»

Avec Evlyn Pless de l'Université de Californie, Davis et Jeffrey Powell, Andalgisa Caccone et Giuseppe Amatulli de l'Université de Yale, Saarman a publié les résultats d'une approche d'apprentissage automatique pour cartographier la connectivité des paysages dans le numéro du 22 février 2021 du Actes de l'Académie Nationale des Sciences (PNAS).

La recherche de l'équipe a été soutenue par les National Institutes of Health.

«Nous sommes enthousiasmés par cette approche, qui utilise un algorithme de forêt aléatoire qui nous permet de surmonter certaines des contraintes des modèles spatiaux classiques», déclare Saarman. «Notre approche combine les avantages d'un cadre d'apprentissage automatique et d'un processus d'optimisation itératif qui intègre des données génétiques et environnementales.»

Dans son Afrique natale, Aedes aegypti était un habitant de la forêt, puisant sa subsistance dans des paysages inhabités ou à peine peuplés d'humains. Le moustique s'est depuis spécialisé pour se nourrir d'humains et prospère dans les zones touchées par l'homme, favorisant les tas de déchets, les autoroutes jonchées et les jardins bien irrigués.

«En utilisant notre modèle d'apprentissage automatique et l'imagerie satellitaire fournie par la NASA, nous pouvons combiner ces données spatiales avec les données génétiques que nous avons déjà collectées pour analyser les mouvements très spécifiques de ces moustiques», explique Saarman. «Par exemple, nos données révèlent leur attrait pour les réseaux de transport humain, indiquant que des activités telles que les pépinières transportent par inadvertance ces insectes vers de nouvelles zones.»

Les autorités publiques et les gestionnaires des terres comptaient autrefois sur les pesticides, y compris le DDT, pour garder les moustiques agaçants à distance.

«Comme nous le savons maintenant, ces pesticides ont causé des dommages environnementaux, y compris des dommages aux humains», dit-elle. «Dans le même temps, les moustiques développent une résistance aux pesticides que nous avons jugés sans danger pour l'environnement. Cela crée un défi qui ne peut être résolu que par plus d'informations sur les endroits où vivent les moustiques et comment ils se déplacent. "

Saarman ajoute que les survivants robustes ne s'adaptent pas seulement à différentes sources de nourriture et résistent aux pesticides, ils s'adaptent également à des températures variées, ce qui leur permet de s'étendre dans des plages plus froides.

Les méthodes actuelles pour lutter contre les moustiques porteurs de maladies se concentrent sur des solutions biotechnologiques, y compris des modifications génétiques de pointe.

«Nous espérons que les outils que nous développons pourront aider les gestionnaires à identifier des méthodes efficaces pour maintenir les populations de moustiques suffisamment petites pour éviter la transmission de maladies», déclare Saarman. «Alors que les espèces indigènes jouent un rôle important dans la chaîne alimentaire, les espèces envahissantes, telles que Aedes aegypti posent un risque important pour la santé publique qui requiert notre attention vigilante.

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Source : https://bioengineer.org/scientists-use-machine-learning-approach-to-track-disease-carrying-mosquitoes/

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