Принципы математического моделирования инфекционных болезней в зоне взаимодействия дикой природы и животноводства

Моделирование инфекционных болезней на стыке промышленного или фермерского животноводства и дикой природы относится к редкому виду математического моделирования в силу множества возникающих проблем. Настоящая обзорная статья посвящена характеристике математических моделей в различных сочетаниях «возбудитель инфекционной болезни нозологическая единица (болезнь с уникальным сочетанием характеристик) вид сельскохозяйственного животного – вид дикого животного факторы и векторы передачи патогенов». Наиболее распространенными сочетаниями видов животных были крупный рогатый скот, барсуки, кистехвостые опоссумы (для туберкулеза крупного рогатого скота), домашние свиньи и дикие кабаны (для африканской чумы свиней, классической чумы свиней, ящура и других заразных болезней). Основной целью большинства исследований в данном обзоре был анализ стратегий борьбы с инфекционными болезнями животных, в том числе с зоонозами, с акцентом на мероприятия, применяемые к хозяевам возбудителей из дикой природы, и их влиянию на домашних сельскохозяйственных животных. К некоторым стратегиям борьбы с инфекционными болезнями животных, учитывая взаимодействие домашних сельскохозяйственных и диких животных можно отнести: исключение контакта домашнего скота, птицы и кормов с дикими животными; уничтожение переносчиков возбудителей; профилактическую иммунизацию всего поголовья домашних животных, в частности собак и кошек; оральную иммунизацию диких плотоядных животных с контролем над их численностью; мониторинг состояния здоровья поголовья и передвижения животных; процедуру определения зоосанитарного статуса промышленных хозяйств (компартментализацию) для определения уровня защищённости хозяйств от проникновения опасных патогенов.

1. Коренной Ф.И. Математико-картографическое моделирование распространения особо опасных заболеваний сельскохозяйственных животных: дисс канд. геогр. наук. М.;2019:154 с.

2. Шабейкин А.А., Белименко В.В., Патрикеев В.В., Гулюкин Е.А., Кузьмин В.А. Пространственно-временные закономерности развития эпизоотического процесса АЧС в популяции кабанов. Ветеринария. 2023;11:33-39. DOI: 10.30896/0042-4846.2023.26.11.33-38

3. Buhnerkempe M.G., Roberts M.G., Dobson A.P., Heesterbeek H., Hudson P.J., Lloyd-Smith J.O. Eight challenges in modelling disease ecology in multi-host, multi-agent systems. Epidem Chall Model Infect Dis Dyn. 2015;10:26–30.

4. Roberts M., Dobson A., Restif O., Wells K. Challenges in modelling the dynamics of infectious diseases at the wildlife– human interface. Epidemics. 2021;37:100523. doi: 10.1016/j.epidem.2021.100523

5. Huyvaert K.P., Russell R.E., Patyk K.A., Craft M.E., Cross P.C., Garner M.G. et al. Challenges and opportunities developing mathematical models of shared pathogens of domestic and wild animals. Vet Sci. 2018;5:E92. doi: 10.3390/vetsci5040092

6. Russell R.E., Katz R.A., Richgels K.L.D., Walsh D.P., Grant E.H.C. A framework for Modeling emerging diseases to inform management. Emerg Infect Dis. 2017;23:1–6. doi: 10.3201/eid2301.161452

7. Barron M.C., Tompkins D.M., Ramsey D.S.L., Bosson M.A.J. The role of multiple wildlife hosts in the persistence and spread of bovine tuberculosis in New Zealand. N Z Vet J. 2015;63:68–76. doi: 10.1080/00480169.2014

8. Mateus-Anzola J., Wiratsudakul A., Rico-Chávez O., Ojeda-Flores R. Simulation modeling of influenza transmission through backyard pig trade networks in a wildlife/livestock interface area. Trop Anim Health Prod. 2019;51:2019–24. doi: 10.1007/s11250-019-01892-4

9. Boklund A., Goldbach S.G., Uttenthal A., Alban L. Simulating the spread of classical swine fever virus between a hypothetical wild-boar population and domestic pig herds in Denmark. Prev Vet Med. 2008;85:187–206. doi: 10.1016/j.prevetmed.2008.01

10. Dion E., Van Schalkwyk L., Lambin E.F. The landscape epidemiology of foot-and-mouth disease in South Africa: a spatially explicit multi-agent simulation. Ecol Model. 2011;222:2059–72. doi: 10.1016/j.ecolmodel.2011.03.026

11. Doran R.J., Laffan S.W. Simulating the spatial dynamics of foot and mouth disease outbreaks in feral pigs and livestock in Queensland, Australia, using a susceptible-infected-recovered cellular automata model. Prev Vet Med. 2005;70:133–52. doi: 10.1016/j.prevetmed.2005.03.002

12. Yoo D.S., Kim Y., Lee E.S., Lim J.S., Hong S.K., Lee I.S., et al. Transmission dynamics of African swine fever virus, South Korea, 2019. Emerg Infect Dis. 2021;27:1909–18. doi: 10.3201/eid2707.204230

13. Ramsey D.S.L., O’Brien D.J., Smith R.W., Cosgrove M.K., Schmitt S.M., Rudolph B.A. Management of on-farm risk to livestock from bovine tuberculosis in Michigan, USA, white-tailed deer: predictions from a spatially-explicit stochastic model. Prev Vet Med. 2016;134:26–38. doi: 10.1016/j.prevetmed.2016.09.022

14. Smith G.C., Delahay R.J., McDonald R.A., Budgey R. Model of selective and non-selective Management of Badgers (Meles meles) to control bovine tuberculosis in badgers and cattle. PLoS One. 2016;11:e0167206. doi: 10.1371/journal.pone.0167206

15. Agudelo M.S., Grant W.E., Wang H.-H. Effects of white-tailed deer habitat use preferences on southern cattle fever tick eradication: simulating impact on “pasture vacation” strategies. Parasit Vectors. 2021;14:102. doi: 10.1186/s13071-021-04590-z

16. Yang Y., Nishiura H. Assessing the geographic range of classical swine fever vaccinations by spatiotemporal modelling in Japan. Transbound Emerg Dis. 2022;69:1880–9. doi: 10.1111/tbed.14171

17. Birch C.P.D., Goddard A., Tearne O. A new bovine tuberculosis model for England and Wales (BoTMEW) to simulate epidemiology, surveillance and control. BMC Vet Res. 2018;14:273. doi: 10.1186/s12917-018-1595-9

18. Carpenter T.E., Coggins V.L., McCarthy C., O’Brien C.S., O’Brien, J.M., Schommer T.J. A spatial risk assessment of bighorn sheep extirpation by grazing domestic sheep on public lands. Prev Vet Med. 2014;114:3–10. doi: 10.1016/j.prevetmed.2014.01.008

19. Ward M.P., Garner M.G., Cowled B.D. Modelling foot-and-mouth disease transmission in a wild pig-domestic cattle ecosystem. Aust Vet J. 2015;93:4–12. doi: 10.1111/avj.12278

20. Mugabi F., Duffy K.J. Exploring the dynamics of African swine fever transmission cycles at a wildlife-livestock interface. Nonlinear Anal-Real World Appl. 2023;70:103781. doi: 10.1016/j.nonrwa.2022.103781

21. Bouchez-Zacria M., Courcoul A., Durand B. The distribution of bovine tuberculosis in cattle farms is linked to cattle trade and badger-mediated contact networks in South-Western France, 2007-2015. Front Vet Sci. 2018;5:173. doi: 10.3389/fvets.2018.00173

22. Roy S., McElwain T.F., Wan Y. A network control theory approach to modeling and optimal control of zoonoses: case study of brucellosis transmission in sub-Saharan Africa. PLoS Negl Trop Dis. 2011;5:e1259. doi: 10.1371/journal.pntd.0001259

23. Jori F., Etter E. Transmission of foot and mouth disease at the wildlife/livestock interface of the Kruger National Park, South Africa: can the risk be mitigated? Prev Vet Med. 2016;126:19–29. doi: 10.1016/j.prevetmed.2016.01.016

24. Hayama Y., Shimizu Y., Murato Y., Sawai K., Yamamoto T. Estimation of infection risk on pig farms in infected wild boar areas-epidemiological analysis for the reemergence of classical swine fever in Japan in 2018. Prev Vet Med. 2020;175:104873. doi: 10.1016/j.prevetmed.2019.104873

25. Muñoz F., Pleydell D.R.J., Jori F. A combination of probabilistic and mechanistic approaches for predicting the spread of African swine fever on Merry Island. Epidemics. 2022;40:100596. doi: 10.1016/j.epidem.2022.100596

26. Wiethoelter A.K., Beltrán-Alcrudo D., Kock R, Mor S.M. Global trends in infectious diseases at the wildlife-livestock interface. Proc Natl Acad Sci U S A. 2015;112:9662–7. doi: 10.1073/pnas.1422741112

27. Jori F., Hernandez-Jover M., Magouras I., Dürr S., Brookes V.J. Wildlife–livestock interactions in animal production systems: what are the biosecurity and health implications? Anim Front Rev Mag Anim Agric. 2021;11:8–19. doi: 10.1093/af/vfab045

28. Jacquot M., Nomikou K., Palmarini M., Mertens P., Biek R. Bluetongue virus spread in Europe is a consequence of climatic, landscape and vertebrate host factors as revealed by phylogeographic inference. Proc Biol Sci. 2017;284:20170919. doi: 10.1098/rspb.2017.0919

29. Kilpatrick A.M., Gillin C.M., Daszak P. Wildlife-livestock conflict: the risk of pathogen transmission from bison to cattle outside Yellowstone National Park. J Appl Ecol. 2009;46:476–85. doi: 10.1111/j.1365-2664.2008.01602.x

30. Phepa P.B., Chirove F., Govinder K.S. Modelling the role of multi-transmission routes in the epidemiology of bovine tuberculosis in cattle and buffalo populations. Math Biosci. 2016;277:47–58. doi: 10.1016/j.mbs.2016.04.003