Decenas de millones de habitantes de ciudades africanas están amenazados por una especie de mosquito vector de la malaria originario de Asia y particularmente adaptado al medio urbano, advierte un estudio publicado el lunes 14 de septiembre de 2020, mientras que la malaria en África se concentra hoy en las zonas rurales. Millones de africanos amenazados por un mosquito nativo de Asia.

«Es la única especie que ha logrado penetrar en las zonas urbanas centrales»

“En este continente, uno de los principales mosquitos es el Anopheles gambiae , apodado el animal más peligroso de la Tierra, pero no le gustan los charcos contaminados en las ciudades y no ha aprendido a poner sus larvas. en reservorios urbanos de agua potable.

En su estudio publicado por la revista científica estadounidense PNAS , la entomóloga médica Marianne Sinka, investigadora de la Universidad de Oxford, mapea la expansión de otra especie, la Anopheles stephensi, nativa de Asia, y que, ha aprendido a explotar los depósitos de agua de las ciudades, donde se cuela por el agujero más pequeño para depositar sus larvas (sobre todo las de cemento y ladrillos). «Es la única especie que ha logrado penetrar en las zonas urbanas centrales «, dijo el científico a la AFP.

En el mapa se indica la idoneidad ambiental de An. Stephensi utilizando la base de datos de sucesos actualizada que incluye todos los sitios africanos. El rojo indica una mayor probabilidad de idoneidad ambiental, mientras que el azul indica ambientes con una probabilidad menor, es decir, es más probable que no sean adecuados para la especie. Las variables ambientales seleccionadas por el modelo como relevantes para An. Stephensiidoneidad del hábitat, en orden descendente (según la puntuación de correlación): Ann. Temperatura media = 0,461, densidad de población humana. = 0.370, EVI = 0.174, Precip (temporada) = 0.161, TCW = 0.134, Riego = 0.130, Mosaico de cultivos = 0.010. Los círculos turquesas indican la ubicación de ciudades con una población> 1 millón. El mapa en miniatura muestra el coeficiente de variación calculado por píxel en el rango previsto, lo que indica dónde el modelo de conjunto proporciona las predicciones más fiables (mayor confianza: verde oscuro) y menos fiables (menor confianza: rojo).