Las enfermedades infecciosas transmitidas por mosquitos, como la malaria, el dengue y la fiebre de Zika, matan cada año a más de 770,000 personas en todo el mundo. Entender cómo los mosquitos encuentran a los humanos ha sido durante mucho tiempo un reto para controlar la propagación de estas enfermedades infecciosas. Sin embargo, poco se sabe sobre cómo los mosquitos integran múltiples señales, como la información visual y el dióxido de carbono, para acercarse a sus objetivos.
Por ello, el equipo de investigación dirigido por el Instituto de Tecnología de Georgia y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) ha logrado derivar automáticamente un modelo dinámico que rige el vuelo de los mosquitos aplicando un método estadístico basado en la estimación bayesiana a grandes cantidades de datos que registran los movimientos de los mosquitos.
La estimación bayesiana es un método estadístico que halla probabilísticamente los parámetros de un modelo plausible a partir de los datos observados. Con este método, los investigadores han construido un modelo matemático capaz de reproducir los resultados experimentales con gran exactitud, comprimiendo al mismo tiempo el comportamiento de los mosquitos a menos de 30 parámetros.
"La pregunta más importante era cómo los mosquitos encuentran a los humanos. Si bien se habían realizado algunas investigaciones experimentales sobre qué pistas eran importantes, existían muy pocos ejemplos de un enfoque cuantitativo", explica Chen Yi Fei, investigador postdoctoral del MIT.
Qué dice el estudio
En este estudio, el equipo introdujo mosquitos rayados hembra en un espacio experimental cerrado y registró sus trayectorias de vuelo con una precisión de 0.01 segundos mediante dos cámaras de infrarrojos. En total, obtuvieron más de 53 millones de puntos de datos de 20 experimentos, con más de 400 000 trayectorias de vuelo. Se trata del mayor conjunto de datos registrado en un estudio de medición cuantitativa del vuelo de los mosquitos.
El experimento comenzó fotografiando mosquitos volando alrededor de los sujetos, que iban vestidos con ropa de color oscuro. Esta observación reveló el intenso acercamiento de los mosquitos picadores a la cabeza humana. Este fue el hallazgo básico que sirvió de punto de partida para todo el estudio.
A continuación, los investigadores experimentaron con sujetos vestidos de negro por un lado y de blanco por el otro. Comprobaron que, aunque el dióxido de carbono y el olor corporal se emitían por igual desde ambos lados del cuerpo, las trayectorias de vuelo de los mosquitos se concentraban sólo en el lado negro. Aunque extraños a primera vista, los resultados de este experimento demostraron vívidamente el importante papel de los estímulos visuales en un entorno sin viento en la búsqueda de objetivos.
El análisis detallado de los mosquitos volando en el espacio sin estímulos también reveló dos tipos principales de patrón de vuelo. Uno es el "estado activo", en el que el mosquito explora activamente el espacio manteniendo una velocidad de unos 0.7 m/s, y el otro es el "estado de reposo", en el que el mosquito vuela sin rumbo, sin utilizar apenas empuje. El estado de reposo se considera una fase preparatoria para el aterrizaje y se observó con mayor frecuencia cerca del techo del espacio experimental.
Estos tejedores de ocho patas llevan casi 400 millones de años cazando insectos, haciendo alarde de sus telas con una rica variedad de diseños. La comunidad científica aún indaga la historia de las telarañas.
Los objetos negros son sus favoritos
El análisis de las respuestas a los estímulos visuales reveló que los mosquitos se sentían atraídos por los objetos negros y disminuían la velocidad cuando se acercaban a una distancia de unos 40 cm. Sin embargo, en ausencia de señales adicionales como el olor corporal, la humedad o el calor, los mosquitos solían alejarse del objetivo cuando se acercaban a él. En otras palabras, los estímulos visuales por sí solos no son suficientes para inducir el aterrizaje y la succión de sangre.
