Forecasting distribuition of oral transmission chagas disease vectors using artificial intelligence tools

Abstract

Chagas disease is a neglected sickness caused by the protozoan Trypanosoma cruzi, which is transmitted by kissing bugs (Hemiptera: Reduviidae: Triatominae). Currently, six to seven million people have this disease and around 75 million people worldwide are at risk of infection. In recent years, oral infection has been the prevalent form of transmission in the Brazilian Amazon, which is associated with the consumption of açaí (Euterpe oleracea). Artificial intelligence (AI) tools can be used to determine models with good predictive capacity for complex systems such as those involved in disease transmission. Thus, this thesis aimed to determine models of spatiotemporal dynamics of oral transmission of Chagas disease using AI tools. The thesis was divided into two chapters: (i) modeling key factors influencing the oral transmission of Chagas disease using artificial neural networks, and (ii) predicting current and future distribution dynamics of kissing bugs and palm species associated with oral Chagas disease transmission. Atmospheric pressure, size of the cultivated area, and time elapsed since the beginning of the açaí harvest positively affected the disease's oral transmission rate, while air temperature, rainfall, and wind speed negatively affect transmission. The developed artificial neural network (ANN) model allowed strong predictive capacity for the disease's oral transmission rate across different regions and months over a seven-year period. Ecological niche models determined using MaxEnt indicate high suitability for Rhodnius kissing bugs in northern South America, southern Central America, central Africa, and Southeast Asia. An increase in areas with high climatic suitability is expected by 2040 for these kissing bugs. Climate change will likely lead to an increase in the areas of the world suitable for Rhodnius kissing bug species involved in the oral transmission of Chagas disease. In the Amazon, where the Chagas disease oral transmission rate is high, measures must be taken for its prevention, especially during the açaí harvest season. Keywords: Triatominae. Distribution dynamics. Climate change. Epidemiology. Emerging risks.A doença de Chagas é uma doença negligenciada causada pelo protozoário Trypanosoma cruzi e transmitida por barbeiros (Hemiptera: Reduviidae: Triatominae). Atualmente, seis a sete milhões de pessoas têm essa doença e cerca de 75 milhões de pessoas no mundo estão em risco de infecção. Nos últimos anos, a infecção oral tem sido a forma prevalente de transmissão da doença na Amazônia brasileira, que está associada ao consumo de produtos do açaí (Euterpe oleracea). As medidas mais eficientes na prevenção de doenças que têm insetos como vetores é o controle destes artrópodes. As ferramentas de inteligência artificial (IA) podem ser usadas na determinação de modelos preditivos de sistemas complexos como aqueles envolvidos na transmissão de doenças. Assim, essa tese teve o objetivo de determinar modelos de dinâmica espaço-temporal dos fatores de transmissão oral da doença de Chagas e realizar revisão de literatura sobre os métodos de manejo de barbeiros de Chagas utilizando ferramentas de IA. A tese foi dividida em dois capítulos: (i) modelagem dos principais fatores que influenciam a transmissão oral da doença de Chagas usando redes neurais artificiais, e (ii) dinâmica de distribuição atual e futura de barbeiros e espécies de palmeiras associadas à transmissão oral da doença de Chagas. A pressão atmosférica, o tamanho da área cultivada e o tempo decorrido desde o início da colheita do açaí afetaram positivamente a taxa de transmissão oral da doença, enquanto a temperatura do ar, a precipitação e a velocidade do vento tiveram efeitos negativos. A rede neural artificial (RNA) obtida demonstrou forte capacidade preditiva para a taxa de transmissão oral da doença em diferentes regiões e meses durante um período de sete anos. Os modelos de nicho ecológico determinados usando o programa MaxEnt indicam alta adequação para espécies de barbeiros Rhodnius no norte da América do Sul, sul da América Central, África central e sudeste da Ásia. Deverá ocorrer aumento das áreas com alta adequação climática até 2040 para esses barbeiros. As mudanças climáticas deverão ocasionar aumento das áreas do mundo adequadas as espécies de Rhodnius envolvidas na transmissão oral da doença de Chagas. Na Amazônia, onde é alta a taxa de transmissão oral da doença de Chagas, deve-se realizar medidas para evitar esta transmissão sobretudo na época de colheita do açaí. Palavras-chave: Triatominae. Dinâmica de distribuição. Mudanças climáticas. Epidemiologia. Riscos emergentes.