Pesquisadores ingleses usam “Big Data” para rastrear zoonoses

Cerca de 60% das doenças são zoonoses, ou seja, podem passar entre humanos e várias espécies animais, e o entendimento das vias das complexas relações entre os patógenos, os hospedeiros e os fatores ambientais é chave para melhorar as estratégias de controle.

De acordo com um artigo Conselho de Pesquisas em Ciências Biológicas e Biotecnologia (BBSRC), os pesquisadores da Universidade de Liverpool na Inglaterra, perceberam que existe uma vasta quantidade de dados sobre doenças disponíveis na literatura científica e bases de dados pré-existentes. Eles decidiram usar uma abordagem de “Big Data”, utilizando tecnologias avançadas de computador para agregar dados para aplicação em modelos de doenças.

Usando essa abordagem, os pesquisadores construíram uma base de dados que a epidemiologista e membro da equipe, Marie McIntyre, disse que é “incomparável em escala e tem capacidade para manter dados de todos os patógenos humanos e animais conhecidos, quando as informações detalhadas se tornam disponíveis”.

A base de dados tem sido usada em esforços para rastrear a história das doenças humanas e animais, prever efeitos da mudança climática sobre os patógenos, produzir mapas sobre quais doenças são mais prováveis em algumas áreas e categorizar as complexas relações entre portadores humanos e animais e hospedeiros de vários patógenos. A base de dados tem acesso aberto para pesquisadores registrados, que podem manipular e organizar os dados para adequar às suas metas de pesquisa.

McIntyre explicou que a base de dados EID2 “descreve todos os patógenos conhecidos das espécies hospedeiras e todos os hospedeiros de espécies de patógenos. Ela pode gerar todos os patógenos registrados em um país ou região específica ou todos os patógenos de um certo hospedeiro em um país específico. Ela dá acesso instantâneo a dados brutos a partir dos quais essa informação é construída. Ela também permite que a distribuição de patógenos (e hospedeiros) seja mapeada”.

Fonte: Drovers, traduzida e adaptada pela Equipe BeefPoint.