Diffusione delle malattie:ITALIA - I ricercatori hanno dimostrato che guardando i movimenti degli operatori e dei veicoli tra le aziende agricole nello stesso modo in cui guardiamo i contatti nei social network possono spiegare la diffusione delle malattie infettive pericolose di bestiame, come l'afta epizootica e l'influenza aviaria.
Questa ricerca, pubblicata nel PLoS Computational Biology , può contribuire allo sviluppo di strumenti più precisi per prevedere la diffusione di malattie del bestiame e può contribuire ad attuare misure di biosicurezza più efficaci nelle aziende agricole.
Lo studio, realizzato dal dottor Gianluigi Rossi dall'Istituto Zooprofilattico Sperimentale della Lombardia e dell'Emilia Romagna e colleghi, hanno dimostrato che la rete di contatti originata da visite in azienda da parte di veterinari in allevamenti del Nord Italia mostra caratteristiche nascoste che non possono essere rilevate semplicemente guardando la frequenza delle visite e svela dei modelli di infezione altrimenti inspiegabile.
Gli autori hanno scoperto che i movimenti dei veterinari producono un numero inaspettatamente elevato di contatti potenzialmente infettivi tra le aziende agricole che possono diffondersi rapidamente malattie del bestiame pericolose.
La ricerca, resa possibile dalla disponibilità di dati ad alta risoluzione nello spazio e nel tempo sui movimenti veterinari nell'area di studio, messo in luce l'importanza reale di movimenti dell'operatore in diffusione della malattia, argomenti ancora poco conosciuti a causa della varia e complesso la natura di tali movimenti e alle questioni di privacy nella raccolta dei dati.
I ricercatori hanno confrontato il ruolo dei movimenti veterinario sulle malattie diffuse con quelli dello scambio di animali tra aziende agricole, che è riconosciuto come la via di trasmissione più efficace per le malattie infettive del bestiame. Essi hanno scoperto che la co-presenza di movimenti dell'operatore e degli scambi di animali è sinergica, in gran parte amplificando il potenziale per la propagazione della malattia. Lo studio mostra come l'analisi della rete multistrato migliora notevolmente la diffusione di malattie modo in cui può essere descritto, contribuendo così al loro controllo.
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