WEBVTT FILE

1
00:00:00.000 --> 00:00:01.510
Na Floresta Amazônica,

2
00:00:01.600 --> 00:00:03.660
poucos animais são tão perigosos
para os seres humanos

3
00:00:03.750 --> 00:00:06.660
quanto os mosquitos
transmissores da malária.

4
00:00:06.750 --> 00:00:08.030
No Hemisfério Ocidental,

5
00:00:08.120 --> 00:00:11.600
90% dos casos de malária
ocorrem na Amazônia,

6
00:00:11.690 --> 00:00:14.780
mas a doença não se propaga de
forma homogênea pela região tropical.

7
00:00:14.870 --> 00:00:18.000
Embora a incidência de malária tenha
diminuído na Amazônia Brasileira,

8
00:00:18.090 --> 00:00:20.120
a doença vem registrando
um aumento contínuo

9
00:00:20.210 --> 00:00:21.840
na Amazônia Peruana.

10
00:00:22.030 --> 00:00:24.480
Nos últimos 5 anos,
o Peru apresentou, em média,

11
00:00:24.570 --> 00:00:27.630
a segunda maior taxa
da América do Sul.

12
00:00:27.720 --> 00:00:29.270
Apesar de intervenções

13
00:00:29.360 --> 00:00:31.660
como o uso de mosquiteiros
e sprays para locais fechados,

14
00:00:31.750 --> 00:00:35.120
ainda é difícil identificar
as áreas para enviar recursos

15
00:00:35.210 --> 00:00:38.480
antes que os surtos de malária
ocorram e se espalhem rapidamente.

16
00:00:38.570 --> 00:00:41.180
Atualmente, os cientistas
tentam enfrentar esse desafio

17
00:00:41.270 --> 00:00:43.030
usando satélites da NASA.

18
00:00:43.120 --> 00:00:45.480
Nosso projeto na Amazônia
tenta entender

19
00:00:45.570 --> 00:00:49.420
como a malária é transmitida
em um ambiente tropical.

20
00:00:49.510 --> 00:00:50.720
Sabemos que o risco
de contrair malária

21
00:00:50.810 --> 00:00:52.840
está associado
a certas condições ambientais

22
00:00:53.030 --> 00:00:54.810
que podem ser detectadas
por satélite.

23
00:00:55.000 --> 00:00:57.750
Para entender que condições
ambientais precisamos identificar,

24
00:00:57.840 --> 00:01:00.600
é importante saber como a malária
se propaga na Amazônia.

25
00:01:00.690 --> 00:01:03.870
A malária é causada por um parasita
chamado Plasmodium,

26
00:01:04.060 --> 00:01:05.540
que é transmitido aos seres humanos

27
00:01:05.630 --> 00:01:07.690
quando os mosquitos
que hospedam esse parasita

28
00:01:07.780 --> 00:01:09.180
se alimentam do nosso sangue.

29
00:01:09.270 --> 00:01:12.150
Há cerca de 40 espécies
de mosquitos

30
00:01:12.240 --> 00:01:14.030
transmissores da malária
em todo o mundo,

31
00:01:14.120 --> 00:01:15.180
mas na Amazônia

32
00:01:15.270 --> 00:01:19.750
o maior responsável pela propagação
da doença é o Anopheles darlingi.

33
00:01:19.840 --> 00:01:21.000
O ponto central desse estudo

34
00:01:21.090 --> 00:01:24.180
é prever os locais de reprodução
do mosquito darlingi

35
00:01:24.270 --> 00:01:25.600
com a ajuda de satélites da NASA.

36
00:01:25.690 --> 00:01:27.450
O projeto utiliza um modelo chamado

37
00:01:27.540 --> 00:01:29.420
Sistema de Assimilação
de Dados Terrestres,

38
00:01:29.510 --> 00:01:30.510
ou LDAS (na sigla em inglês),

39
00:01:30.600 --> 00:01:32.540
que recebe dados de satélites
da NASA

40
00:01:32.630 --> 00:01:35.870
contendo informações
sobre precipitação, temperatura,

41
00:01:36.060 --> 00:01:37.870
umidade do solo
e cobertura terrestre,

42
00:01:38.060 --> 00:01:39.240
advertindo os cientistas

43
00:01:39.330 --> 00:01:41.720
sobre os prováveis locais
de reprodução de mosquitos.

44
00:01:41.810 --> 00:01:44.630
Os mosquitos precisam de chuva para
formar seus locais de reprodução:

45
00:01:44.720 --> 00:01:46.450
poças e águas temporárias.

46
00:01:46.540 --> 00:01:48.660
A chuva também influencia
a umidade do solo,

47
00:01:48.750 --> 00:01:50.330
e isso é importante para a vegetação.

48
00:01:50.420 --> 00:01:53.150
Ela também modifica as condições
de umidade próximas à superfície

49
00:01:53.240 --> 00:01:55.060
onde os mosquitos vivem
e se reproduzem.

50
00:01:55.150 --> 00:01:57.570
A chuva acaba escoando para o rio,

51
00:01:57.660 --> 00:02:00.840
e um grande escoamento fluvial
significa que há vários locais

52
00:02:01.030 --> 00:02:02.840
para a reprodução de mosquitos
ao longo das margens.

53
00:02:03.030 --> 00:02:05.750
Os padrões de incidência da malária
são marcantes ao longo do ano,

54
00:02:05.840 --> 00:02:08.000
mas não são constantes.

55
00:02:08.090 --> 00:02:10.570
Assim como as mudanças
que ocorrem de uma estação à outra,

56
00:02:10.660 --> 00:02:13.390
os efeitos globais, como o El Niño
e as mudanças climáticas,

57
00:02:13.480 --> 00:02:15.810
podem alterar os locais de reprodução
dos mosquitos.

58
00:02:16.000 --> 00:02:18.300
Outro fator que os satélites da NASA
conseguem detectar

59
00:02:18.390 --> 00:02:20.030
são as mudanças no solo.

60
00:02:20.120 --> 00:02:23.090
Para controlar a malária
e detectar focos,

61
00:02:23.180 --> 00:02:27.060
a mudança que nos causa mais
preocupação é o desmatamento.

62
00:02:27.150 --> 00:02:29.390
No Peru, pratica-se o desmatamento
em prol de atividades

63
00:02:29.480 --> 00:02:32.030
como agricultura, extração de madeira
e mineração.

64
00:02:32.120 --> 00:02:35.240
Estudos concluíram
que o desmatamento nessa região

65
00:02:35.330 --> 00:02:39.000
aumenta o número de mosquitos
transmissores da malária.

66
00:02:39.090 --> 00:02:42.660
As mudanças no solo não influenciam
apenas onde estão os mosquitos,

67
00:02:42.750 --> 00:02:45.000
mas também onde estão as pessoas,

68
00:02:45.090 --> 00:02:47.480
e esse é um componente-chave
desse estudo.

69
00:02:47.570 --> 00:02:49.330
Algo que aprendemos
com esse projeto

70
00:02:49.420 --> 00:02:52.420
é a importância de considerar
o deslocamento humano

71
00:02:52.510 --> 00:02:54.150
quando pensamos
no risco da malária.

72
00:02:54.240 --> 00:02:57.270
As pessoas trabalham em terras
que são usadas para agricultura,

73
00:02:57.360 --> 00:02:58.600
extração de madeira e mineração,

74
00:02:58.690 --> 00:03:02.240
aumentando o fluxo de seres humanos
para a área.

75
00:03:02.330 --> 00:03:04.360
O risco de transmissão
é alto nos locais

76
00:03:04.450 --> 00:03:06.630
em que as pessoas entram em
contato com os mosquitos da malária.

77
00:03:06.720 --> 00:03:09.450
Descobrir onde as pessoas
estão sendo infectadas

78
00:03:09.540 --> 00:03:11.540
é o ponto crucial
para a previsão da malária.

79
00:03:11.630 --> 00:03:13.210
O Peru atualmente registra

80
00:03:13.300 --> 00:03:16.510
a quantidade de casos de malária
detectados nos postos de saúde.

81
00:03:16.600 --> 00:03:17.630
Mas isso nem sempre corresponde

82
00:03:17.720 --> 00:03:20.180
ao local onde os surtos de malária
estão ocorrendo.

83
00:03:20.270 --> 00:03:22.690
As pessoas não são diagnosticadas
necessariamente

84
00:03:22.780 --> 00:03:24.630
no local onde foram infectadas
pela malária.

85
00:03:24.720 --> 00:03:26.510
A infecção pode estar ocorrendo
no local de trabalho,

86
00:03:26.600 --> 00:03:28.750
a 150 quilômetros de distância.

87
00:03:28.840 --> 00:03:30.150
Para incorporar esse fator,

88
00:03:30.240 --> 00:03:32.870
o estudo combina os dados do LDAS
com modelos

89
00:03:33.060 --> 00:03:35.360
que fornecem estimativas sobre
o deslocamento das pessoas

90
00:03:35.450 --> 00:03:37.750
com base em estudos
de emprego sazonal.

91
00:03:37.840 --> 00:03:40.270
O estudo prevê
onde os surtos de malária

92
00:03:40.360 --> 00:03:42.810
ocorrerão com 12 semanas
de antecedência

93
00:03:43.000 --> 00:03:46.750
e ajuda o país a enviar recursos para
regiões específicas de modo eficiente.

94
00:03:46.840 --> 00:03:49.390
Embora o enfoque do projeto
seja a malária, os cientistas afirmam

95
00:03:49.480 --> 00:03:51.240
que o estudo pode ser adaptado
para outras doenças,

96
00:03:51.330 --> 00:03:53.300
como a Zika e a Leishmaniose.

97
00:03:53.390 --> 00:03:56.210
As chuvas e outras condições
ambientais

98
00:03:56.300 --> 00:03:59.000
são fatores determinantes
na propagação das doenças.

99
00:03:59.090 --> 00:04:02.540
Com os satélites da NASA, os
cientistas conseguem entender melhor

100
00:04:02.630 --> 00:04:07.060
como as doenças interagem
com um planeta em transformação.