Modelado de la distribución geográfca potencial de triatominos infectados con Triatoma Virus en base a dos fuentes de información ambiental

BALSALOBRE A; MARTI G A; CECCARELLI S; RABINOVICH J; CANO M E

Mendoza

Congreso; X Congreso Argentino de Entomología; 2018

El virus de triatominos (TrV) es el único virus entomopatógeno identifcado en triatominos. Se estimó la posible distribución geográfca de las especies de triatominos infectadas naturalmente por TrV, utilizando variables ambientales provenientes de sensores remotos y de estaciones meteorológicas, para predecir áreas potenciales donde se pueden encontrar triatominos infectadoscon TrV. La detección de infección por TrV en muestras se realizó con RT-PCR. Los modelos de distribución de especies (MDE) se construyeron utilizando el software MaxEnt. Se utilizaron 42 variables ambientales derivadas de imágenes obtenidas por teledetección (AVHRR) y 19 variables bioclimáticas de estaciones meteorológicas (Bioclim). La bondad de ajuste de las predicciones delmodelo se evaluó mediante el área debajo de la curva (AUC). Se obtuvieron 37 muestras de 7 especies de triatominos infectados naturalmente con TrV. De las muestras positivas para TrV, 32% provenía del hábitat silvestre, 46% provenía del peridomicilio y el 22% de hábitats domiciliarios. Cinco de las siete especies infectadas se encontraron solo en el hábitat silvestre, una especie sola en el domicilio y solo Triatoma infestans se encontró en los tres hábitats. El modelo estimado en MaxEnt con los datos Bioclim identifcó cinco variables ambientales como los mejores predictoras: rango anual de temperatura,rango diurno medio, temperatura media del trimestre más frío, estacionalidad de la temperatura y temperatura media anual. El modelo que utilizó datos AVHRR identifcó seis variables ambientales: temperatura superfcial terrestre mínima (LST), mínima radiación infrarroja media (MIR), amplitud anual LST, amplitud anual MIR, varianza LST y varianza MIR. La distribución geográfca potencial de las especies de triatominos infectadas por TrV coincide con las ecorregiones de Chaco y Monte modeladas por los conjuntos de datos ambientales AVHRR o Bioclim. Este estudio permite informar la posible distribución de vectores infectados de forma natural con un virus patógeno que podría usarse como un potencial agente de control biológico. Los resultados sugieren que las variables ambientalesproporcionadas por los sensores remotos (AVHRR) pueden ser más adecuadas para usar en estudios de MDE, debido a la precisión que tienen en lugar de variables ambientales tipo Bioclim que tienen menor precisión por la escases de estaciones meteorológicas, al menos para América del Sur.