[논문 리뷰] A model to predict the population size of the dengue fever vector based on rainfall data

Lillia S. Barsante, Kelly S. Paixão외 4명|arXiv (Cornell University)|2014. 09. 28.

Mosquito-borne diseases and control참고 문헌 6인용 수 9

한 줄 요약

이 연구는 강수량 데이터를 핵심 조절 요인으로 삼아 *Aedes aegypti* 모기 개체군 동태를 예측하기 위한 비선형 상미분방정식 모델을 개발한다. 이 모델은 갈라지기 쉬운 계절(건기)에 시행되는 모기 퇴치 조치가 비가 많이 오는 계절(우기)에 시행하는 것보다 최대 809% 높은 개체군 감소 효과를 보이며, 이는 공중보건 개입의 최적 시기와 관련된 핵심 곤충학적 추측을 검증한다.

ABSTRACT

According to the World Health Organization, dengue fever is the most important mosquito-borne disease of humans, and it is currently estimated that there may be 50 - 100 million yearly dengue infections worldwide. For the purpose to provide new techniques to public health policies in course, we introduce a predictive non-linear population dynamics model to describe the population size of four stages of the development of \emph{Aedes aegypti}, having the coefficients set to be dependent on the rainfall index data. In spite of the population dynamics of the \emph{Ae. aegypti} be mainly ruled by the rainfall regime, most models are dedicated exclusively to effects of temperature and only few models are dedicated to influence of rainfall. Vector control actions are also implemented in many periods of the year in order to compare relative efficiency of public health policies. The analysis of equilibrium and stability was performed. Field rainfall time series data from the City of Lavras (Minas Gerais, Brazil) was used for the model evaluation. The model was validated in a comparison with experimental mosquito abundance data acquired by field health agents. We evaluated and validated an entomological conjecture that claims that control actions should be performed during the dry season, instead of the common procedure adopted by vector control programs, in which those are mainly applied in the rainy season.

연구 동기 및 목표

• 기존 모델이 주로 온도에 초점을 맞추는 데 비해, 강수량 데이터를 기반으로 *Aedes aegypti* 개체군 규모를 예측하는 모델을 개발하는 것.
• 강수량 패턴에 따라 조절된 시기의 모기 퇴치 조치의 효과성을 평가하며, 특히 건기 퇴치가 더 효율적이라는 가설을 검증하는 것.
• 브라질 라우라스에서 수집한 현장 데이터를 사용하여 모델을 검증하며, MosquiTRAP® 함정에 의한 포획 데이터에서 유도된 평균 암컷 *Aedes* 지수(MFAI)를 활용한다.
• 성체 함정의 샘플링 효율성이 강수량에 의해 영향을 받을 수 있으며, 이는 곤충학적 지표의 신뢰성에 영향을 줄 수 있음을 조사하는 것.
• 공중보건 정책에 과학 기반의 권고를 제공하여 딩기 전파 비용과 영향을 줄이기 위한 최적의 퇴치 조치 시기를 결정하는 것.

제안 방법

• 일반적인 미분방정식(ODE) 시스템은 *Aedes aegypti*의 네 가지 생애 단계인 알, 애벌레, 번데기, 성충의 개체군 동태를 모델링한다.
• 모델 계수(예: 발달 및 생존율)는 강수량 지수에 따라 변동하며, 이는 거듭제곱 법칙 함수를 통해 표현되며, 현장 데이터에 최적화된 지수로 설정된다.
• 강수량 지수는 브라질 미나스 지라이우 주 라우라스에서 확보한 역사적 시계열 데이터에서 유도되며, 모델 校정 및 검증에 사용된다.
• 모델 검증은 주간으로 수집된 MosquiTRAP® 함정 데이터를 기반으로 한 시뮬레이션된 암컷 모기 개체군과 실험적 MFAI 데이터를 비교하여 수행된다.
• 안정성 및 평형 분석을 통해 다양한 강수량 조건에서 모델의 장기적 행동을 평가한다.
• 통제 조치 시나리오를 시뮬레이션하기 위해 강수량이 낮은 주와 높은 주에 각각 개체군 감소 요인을 적용하고, 그로 인한 개체군 감소 정도를 비교하여 효과성을 정량화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 강수량이 *Aedes aegypti*의 네 생애 단계에 미치는 영향은 무엇이며, 이는 비선형적이고 강수량에 의존하는 ODE 시스템으로 정확하게 모델링할 수 있는가?
• RQ2 일부 곤충학자들이 제기한 바와 같이, 건기 동안의 모기 퇴치가 우기 동안의 퇴치보다 더 효과적인가?
• RQ3 성체 함정(예: MosquiTRAP®)의 샘플링 효율성이 강수량에 따라 변동할 경우, 이는 MFAI와 같은 곤충학적 지표의 편향을 초래할 수 있는가?
• RQ4 모델 계수의 강수량에 대한 거듭제곱 법칙 의존성이 관측된 현장 데이터에 잘 맞는가, 아니면 각 파ameter에 대해 다른 기능 형태를 사용하는 것이 정확도를 향상시킬 수 있는가?
• RQ5 강수량이 많은 기간과 적은 기간에 시행된 통제 조치 사이의 개체군 감소 정도는 얼마나 다른가? 이는 공중보건 정책의 전략적 전환을 뒷받침하는가?

주요 결과

• 모델은 *Aedes aegypti* 개체군의 피크 시기 및 고감염 지역의 일반적인 시간적 패턴을 성실히 재현하며, 현장 MFAI 데이터와 합리적인 일치를 보인다.
• 강수량 지수가 낮은 주(건기)에 시행된 통제 조치는 강수량 지수가 높은 주에 시행한 조치보다 최대 809.06% 높은 개체군 감소 효과를 보였으며, 평균 542.4% 높은 효과를 보였다.
• 모델가장 우수한 데이터 적합도는 모든 계수에 대해 거듭제곱 법칙 지수 r = 0.85를 사용했을 때 달성되었지만, 각 계수에 대해 다른 지수를 사용할 경우 더 나은 적합도를 얻을 수 있다.
• 모델 예측값과 MFAI 데이터 사이의 괴리 원인은 모델에 포함되지 않은 온도 영향과 잠재적인 강수량에 따른 함정 효율성 변화로 기인할 수 있다.
• 이 연구는 곤충학자들이 제기한 추측, 즉 건기 통제가 현저히 더 효과적이라는 것을 확인하며, 공중보건 정책의 전략적 전환을 뒷받침한다.
• 모델의 동적 행동은 기대되는 자연적 개체군 추세와 매우 유사하므로, 강수량만을 기반으로 한 모기 개체군 규모 예측 도구로 신뢰할 수 있다.