Mehrere lokale Faktoren – einschließlich der im Herbst erreichten Mindesttemperatur, dem Wasserstand in Seen und Teichen im Winter und dem Vorhandensein von Stummschaltschwänen (Stummschärfen (Cygnus Olor) – könnte der Schlüssel zur Vorhersage des Potenzials eines Ausbruchs einer hochpathogenen Vogelgrippe (HPAI) sein, die in Europa auftritt. Die Ergebnisse, veröffentlicht in Wissenschaftliche Berichtewerden aus einem maschinellen Lernmodell abgeleitet, das auf die Merkmale der europäischen HPAI -Ausbrüche des 21. Jahrhunderts ausgebildet ist und die zukünftige Überwachungsprogramme verbessern könnte.

HPAI -Ausbrüche sind ein ernstes Problem sowohl für die Tier- als auch für die öffentliche Gesundheit. Eine Welle von HPAI -Ausbrüchen über die nördliche Hemisphäre im Jahr 2022 war mit einer Zunahme der Anzahl der Influenzavirus -Infektionen bei Säugetieren, die anschließend die Wahrscheinlichkeit eines Spillover -Ereignisses auf den Menschen erhöhten. Um die Wahrscheinlichkeit eines solchen Ereignisses zu verringern, ist es für Wissenschaftler von entscheidender Bedeutung, die zugrunde liegenden Faktoren zu verstehen, die die Wahrscheinlichkeit eines HPAI -Ausbruchs erhöhen können.

Joacim Rocklöv und Kollegen bildeten ein maschinelles Lernmodell für die Eigenschaften jedes in Europa gemeldeten HPAI -Ausbruchs zwischen 2006 und 2021 aus. die lokale Wildvogelpopulation; die örtliche Geflügeldichte in der Landwirtschaft; und die saisonale Vegetationsdichte und den Wasserstand in der Region. Die Autoren testeten dann die Genauigkeit ihres Modells anhand der Ausbruchsdaten für 2022 und 2023.

Die Autoren fanden heraus, dass die kälteste Temperatur im Herbst den größten Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit eines Ausbruchs hatte. Der tatsächliche Effekt variierte jedoch nach Region erheblich. In einigen Bereichen waren wärmere Mindesttemperaturen mit einer höheren Ausbruchwahrscheinlichkeit in Verbindung gebracht, während sie bei anderen mit einer geringeren Wahrscheinlichkeit verbunden waren. Die kalten Winter- und Frühlingstemperaturen waren auch beide mit einer Erhöhung der Ausbruchwahrscheinlichkeit verbunden. Eine niedrige Vegetationsdichte zwischen Oktober und Dezember und ein geringerer Wasserspiegel in Seen und Teichen zwischen Januar und März war jedoch mit einer Abnahme der Ausbruchwahrscheinlichkeit verbunden. Die Autoren stellten auch fest, dass das Vorhandensein einer lokalen Bevölkerung stummer Schwäne mit einer Erhöhung der Wahrscheinlichkeit eines Ausbruchs verbunden war.

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Die Autoren schlagen vor, dass die Ergebnisse verwendet werden könnten, um regionale HPAI -Überwachungsprogramme in ganz Europa anzupassen und die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, einen Ausbruch in den frühesten Stadien zu identifizieren.

Quellen:

Scientific Reports

Journal reference:

Opata, M. R., et al. (2025). Predictiveness and drivers of highly pathogenic avian influenza outbreaks in Europe. Scientific Reports. doi.org/10.1038/s41598-025-04624-x.