野生动物专家们开发了一个区域性计算机模型，并配套推出了一个用户友好的应用程序，旨在预测16个州的县级区域，这些区域的野生动物管理者应重点监测鹿的慢性消耗性疾病（CWD），以便更有效地利用有限的资源。
6月22日发表在《科学报告》上的研究论文详细介绍了这一模型，它通过识别与已知CWD存在地区相似的环境条件，帮助机构集中监测资源。
该模型的构建基于东部和中西部16个州的野生动物机构提供的CWD和其他相关数据的整合。这种跨机构合作打破了各自为政的局面，尽管各机构的重要性不容忽视，但这种合作使得区域性评估变得更加可行，因为鹿并不遵守人类划定的边界。
康奈尔大学兽医学院野生动物健康实验室主任、公共与生态系统健康系助理研究教授克里斯滕·舒勒表示：“我们单独的努力进展有限，因此需要更多地协同工作。”她强调，通过共享数据资源，可以利用大数据技术加速研究进程，因为CWD已在34个州被发现。
舒勒还指出，虽然CWD的分布看起来很广泛，但实际上只在这些州的少数县出现。“看待问题的尺度非常重要。”
目前，CWD主要感染鹿科动物，如白尾鹿、骡鹿、麋鹿和驼鹿，但科学家担心它可能传播给其他动物甚至人类。感染的鹿会通过尿液、唾液和尸体传播朊病毒，这种错误折叠的蛋白质在环境中长期存在，并通过摄入感染其他鹿，导致神经系统紊乱、体重减轻、行为异常、缺乏恐惧感和最终死亡。虽然纽约州在2005年后成功根除了CWD，但来自其他州的重新引入仍然是一个持续的威胁，强调了监测的重要性。如果能及早发现，野生动物专家可以采取措施在疾病扩散前控制疫情。
除了CWD病例数据，开发者还纳入了其他因素，如国家法规、人类活动和风险因素（如人们在活体动物和尸体中移动朊病毒）、景观特征（如鹿可能聚集的溪流）和土壤类型（朊病毒与某些土壤结合，如粘土）。
研究团队首次将现有算法应用于预测CWD的传播，使用2020年的数据测试了四种不同的算法，并将预测结果与2021年的数据进行对比。每种算法关注不同的风险因素。考虑到区域数据，光增强梯度模型被证明是最可靠的预测工具。
舒勒表示：“如果我们能增加更多的数据，我们可能会对哪些风险因素最重要得出更有力的结论，因为数据收集是生态学研究的一大挑战。”
康奈尔野生动物健康实验室的CWD监测优化项目为野生动物专业人员提供了资源，包括定制软件用于标准化和管理CWD数据，以及其他计算机模型的CWD数据仓库和来自其他州的疾病数据。
该研究的共同作者包括来自加州大学戴维斯分校、密歇根州立大学、美国鱼类和野生动物管理局等多个机构的研究人员。
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评论列表（4条）
我是的签约作者“svs”！
希望本篇文章《预测慢性消耗性疾病可能遏制传播＂(真的有挂)-知乎》能对你有所帮助！
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