La fiebre amarilla es una enfermedad vírica aguda, hemorrágica causada por Flavivirus. Sus vectores en el ciclo urbano, entre personas, son Aedes aegypti y A. albopictus; en el ciclo selvático, zoonótico entre primates y humanos, son los géneros Haemagogus, Sabethes y Aedes. La patogeografía utiliza herramientas y conceptos biogeográficos para comprender la distribución de los patógenos y los factores que condicionan que aparezcan nuevos brotes de enfermedad. El modelado espacial puede generar predicciones sólidas sobre la distribución geográfica de los patógenos y sus reservorios. Aquí se ha pretendido comprender qué determina la aparición de brotes, considerando los patrones de distribución de los grupos animales vinculados a los ciclos zoonóticos de la fiebre amarilla. Se presenta un mapa con la distribución de las áreas favorables para la aparición de casos en humanos, basado en su incidencia durante el siglo XXI. El mapa resulta de la combinación de variables ambientales y antropogénicas que favorecen la presencia del virus; de su tendencia espacial durante las décadas anteriores; de la influencia ejercida por los ciclos selváticos en África y en Suramérica; y de la presencia de condiciones favorables para los vectores. Los ciclos selváticos están influidos, a su vez, por la presencia de ciertos patrones de distribución (corotipos) mostrados por los primates. Olivero et al. (2017) demostraron por primera vez que los patrones de distribución de los mamíferos contribuyen a explicar la distribución de un virus. La biodiversidad de mamíferos podría ser el factor de predicción más fuerte que explica las similitudes entre las regiones patogeográficas del mundo. Este estudio brinda herramientas metodológicas que pueden ser aplicables a distintas enfermedades, especialmente a aquellas que combinan ciclos zoonóticos y antroponóticos; y muestra áreas favorables a la aparición de fiebre amarilla incluso donde ésta no ha sido registrada.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech.
El presente trabajo ha sido financiado por el proyecto CGL2016-76747-R del Ministerio de Economía, Industria y Competitividad y Fondos FEDER
