Integrando il campionamento degli uccelli selvatici con dati ambientali ed epidemiologici, un gruppo di ricercatori ha stimato in quali aree dell’Egitto è più probabile rilevare virus dell’influenza aviaria. Oltre al Delta del Nilo, l’analisi segnala alcune zone umide meridionali e costiere finora poco sorvegliate.
L’Egitto si trova lungo le rotte migratorie che collegano Europa, Asia e Africa. Le sue zone umide costituiscono importanti aree di sosta e svernamento per gli uccelli selvatici, che possono trasportare i virus dell’influenza aviaria su lunghe distanze.
Un nuovo studio ha valutato la possibilità di utilizzare il machine learning per indirizzare la sorveglianza verso le zone in cui è più probabile rilevare il virus. L’analisi riguarda le popolazioni di uccelli selvatici; l’insorgenza di focolai negli allevamenti avicoli non rientrava negli obiettivi della ricerca.
H5 è stato il sottotipo rilevato più spesso
Tra il 2019 e il 2023, i ricercatori hanno campionato 1.087 uccelli selvatici appartenenti a 19 specie. I prelievi sono stati effettuati da settembre a gennaio in quattro località dell’Egitto settentrionale, vicino a fonti d’acqua nelle aree di Damietta, Porto Said e Dakahlia.
I tamponi orofaringei e cloacali sono stati riuniti in pool in base alla specie, alla data e al luogo di campionamento. Sei specie sono risultate positive al virus dell’influenza aviaria. L’alzavola eurasiatica ha registrato la prevalenza più elevata riportata nello studio, pari al 12,3%.
H5 rappresentava il 70,3% dei casi positivi per AIV, mentre H9 il 9,9%. Coinfezioni H5/H9 sono state riscontrate nella gallinella d’acqua, nell’alzavola eurasiatica e nel codone.
La presenza di sottotipi diversi nello stesso ospite può creare le condizioni per il riassortimento genetico. Lo studio non ha verificato se questo processo si sia effettivamente verificato negli uccelli campionati.
Il protocollo RT-qPCR ha identificato il sottotipo H5 senza determinarne il patotipo. Sulla base dei risultati presentati non è quindi possibile classificare i virus H5 rilevati come ad alta o bassa patogenicità.
Le zone umide definiscono la mappa invernale
I risultati dei campionamenti sono stati integrati con 7.710 registrazioni storiche provenienti da banche dati internazionali di sanità animale e bioinformatica. Dopo avere accorpato le osservazioni riferite alla stessa data e località, per l’analisi spaziale sono rimaste 219 istanze di campionamento, distribuite tra 46 siti geografici.
Il modello ha preso in esame diverse variabili: temperatura, umidità, precipitazioni, vegetazione, vicinanza all’acqua, altitudine, copertura del suolo e consistenza stimata delle popolazioni di polli e anatre.
Umidità relativa, temperatura, vegetazione e vicinanza alle zone umide hanno mostrato l’influenza maggiore. Densità avicola, altitudine e categoria di copertura del suolo sono state escluse nella fase finale di selezione delle variabili. Da questo risultato non si possono trarre conclusioni sul loro ruolo epidemiologico generale.
Le zone umide offrono habitat favorevoli agli uccelli acquatici migratori e possono concentrare numerosi potenziali ospiti. Temperatura e umidità possono inoltre influire sulla persistenza dei virus influenzali nell’ambiente.
Secondo i ricercatori, alcuni degli andamenti intercettati dalle variabili ambientali potrebbero riflettere le variazioni stagionali nella distribuzione degli uccelli selvatici. Il modello non ha potuto includere informazioni dettagliate sulla loro abbondanza e sui loro spostamenti.
Oltre il Delta del Nilo
La proiezione invernale, elaborata per il 1° gennaio, ha mostrato le probabilità più elevate di rilevamento lungo il Nilo e nel suo Delta.
Valori più alti sono comparsi anche nelle zone umide vicine al lago Nasser, in alcuni tratti della costa sud-orientale del Mar Rosso e nell’area dei laghi di Siwa, nell’Egitto nord-occidentale. In alcune di queste zone, soprattutto intorno al lago Nasser e lungo la costa sud-orientale, la sorveglianza storica è stata limitata.
Si tratta di possibili aree prioritarie per ulteriori campionamenti. La loro eventuale condizione di hotspot dovrà essere accertata attraverso indagini sul campo.
Il modello ha prodotto le stime più coerenti di probabilità di rilevamento di AIV lungo alcuni tratti del Nilo. Le zone del deserto occidentale, dove gli habitat umidi sono scarsi, sono state invece associate con maggiore regolarità a previsioni negative.
Nella proiezione riferita al 1° luglio, le differenze geografiche sono risultate molto meno marcate. Gli autori collegano questo risultato alla maggiore uniformità delle condizioni estive e alle variazioni stagionali nella presenza degli uccelli migratori. Poiché il modello non disponeva di misurazioni dirette sull’abbondanza degli uccelli selvatici, questa interpretazione resta da verificare.
Servono più dati prima di un impiego operativo
La capacità predittiva è risultata limitata. Il modello ha ottenuto un valore AUC di 0,608 e un F1 score di 0,596, classificando meglio le osservazioni negative rispetto a quelle positive.
Anche la distribuzione geografica dei dati presenta uno squilibrio evidente. Gran parte delle registrazioni era concentrata intorno a Damietta e Porto Said, mentre vaste aree dell’Egitto erano scarsamente rappresentate. Mancavano inoltre informazioni affidabili sulle variazioni stagionali nell’abbondanza e nella diversità degli uccelli selvatici.
In questa fase, la mappa può servire soprattutto a orientare nuove indagini. Il suo contributo più utile consiste nell’individuazione delle aree rimaste ai margini della sorveglianza condotta finora.
Nuovi campionamenti nelle zone umide meridionali e costiere potrebbero aiutare a verificare se le proiezioni trovano conferma anche oltre il Delta del Nilo. Insieme a dati più precisi sugli spostamenti degli uccelli selvatici, i risultati potrebbero offrire una base più solida per pianificare la futura sorveglianza dell’influenza aviaria.
Fonte: Nabil, N.M. et al. (2026), “Molecular surveillance and predictive risk modelling of avian influenza virus in wild birds in Egypt”, Journal of General Virology, 107:002278. L’articolo originale è distribuito con licenza Creative Commons Attribution.
Testo sintetizzato e adattato dalla redazione di Zootecnica.
