Shcherbinin SV, Bykovtseva DA, Bardina NS, Varkentin AV. · Pathogens (Basel, Switzerland) · 2026

Ecological Niche Modeling of Pathogenic <i>Leptospira</i> spp. and Risk Prediction of Canine Leptospirosis Occurrence in the Russian Federation.

Resumo em português

A leptospirose continua a ser uma ameaça zoonótica significativa em todo o mundo, com cães domésticos desempenhando um papel fundamental na circulação do patógeno em paisagens antrópicas. Este estudo teve como objetivo avaliar a distribuição espacial dos nichos ecológicos de Leptospira spp. patogênicas e realizar o mapeamento do risco epizoótico dentro da Federação Russa. Foi utilizada uma abordagem de modelagem em duas etapas baseada no algoritmo de máxima entropia (MaxEnt). Na primeira etapa, o modelo abiótico revelou o nicho fundamental de sobrevivência do patógeno, identificando a precipitação (700-1200 mm) e a temperatura (7-12 °C) como determinantes críticos. A precisão deste modelo foi AUC = 0,908 ± 0,007. Na segunda etapa, o modelo biótico obteve uma precisão preditiva de AUC = 0,980 ± 0,003, demonstrando que a densidade populacional de cães foi o principal fator de risco, exibindo um padrão de limiar distinto (200-300 animais/km²). Além disso, embora a densidade de roedores permaneça o reservatório ecológico fundamental capaz de transmissão independente, a presença de reservatórios domésticos adicionais, incluindo populações de gado e cães, amplifica sinergicamente as vias de transmissão, moldando as zonas de maior risco dentro dos ambientes compartilhados. Esses achados indicam limites espaciais distintos de risco dentro de paisagens humanas e animais compartilhadas, sugerindo que cães domésticos funcionam como indicadores eficazes para o monitoramento zoonótico proativo no âmbito da abordagem “One Health”.

Resumo original em inglês

Leptospirosis remains a significant worldwide zoonotic threat, with domestic dogs playing a pivotal role in pathogen circulation across anthropogenic landscapes. This study aimed to assess the spatial distribution of ecological niches of pathogenic Leptospira spp. and conduct epizootic risk mapping within the Russian Federation. A two-stage modeling approach based on the maximum entropy algorithm (MaxEnt) was deployed. At the first stage, the abiotic model revealed the fundamental survival niche of the pathogen, identifying precipitation (700-1200 mm) and temperature (7-12 °C) as critical determinants. The accuracy of this model was AUC = 0.908 ± 0.007. At the second stage, the biotic model achieved a predictive accuracy of AUC = 0.980 ± 0.003, demonstrating that dog population density was the primary driver of risk, exhibiting a distinct threshold pattern (200-300 animals/km 2 ). Furthermore, while rodent density remains the foundational ecological reservoir capable of independent transmission, the presence of additional domestic reservoirs, including livestock and dog populations, synergistically amplifies the transmission pathways, shaping the highest-risk zones within shared environments. These findings indicate distinct spatial risk boundaries within shared human-animal landscapes, suggesting that domestic dogs function as effective indicators for proactive zoonotic monitoring under the "One Health" framework.