🔬 Un análisis publicado en Nature reunió 58 319 brotes de 32 infecciones emergentes en 169 países. El riesgo de brote es mayor en paisajes mosaico, donde personas y ganado conviven con bosques fragmentados. Pero el factor más constante fue otro: cuanto más lejos queda un centro de salud, menos brotes se registran.
¿Talar bosques dispara el riesgo de la próxima pandemia? El equipo puso a prueba 16 posibles impulsores sociales y ambientales: pérdida de bosque, calentamiento, expansión agrícola, minería, caza o densidad de ganado, entre otros. Compararon los lugares con brotes con puntos de fondo ponderados según sus habitantes y ajustaron los modelos por los sesgos al detectar y notificar casos.
Ese ajuste cambió el mapa. Muchos «focos calientes» aparentes nacen de dónde se busca: los brotes aparecen mucho más en ciudades y cerca de clínicas. Por cada hora extra de viaje hasta un centro de salud, los reportes caen una mediana del 32 % (entre 1,2 % y 96,7 %, según el patógeno). Incluso el ántrax, típico del medio rural, surgía ligado a zonas urbanas.
Las infecciones transmitidas por vectores —dengue, Lyme, fiebre amarilla o Chagas— comparten impulsores: bosques fragmentados y un secado del clima a largo plazo. En 8 de 31 patologías, los cambios en la lluvia anual se asociaron con fuerza al riesgo. En cambio, las zoonosis de contagio directo, como ébola, MERS o mpox, apenas comparten causas comunes. La deforestación reciente mostró efecto solo en 6 de 29 casos estudiados (dos al alza, cuatro a la baja), y el calentamiento, en 5 de 28.
✅ Para los autores, ninguna receta única puede prevenir epidemias y pandemias: las medidas ecológicas deben ajustarse a cada patógeno y paisaje, y sumarse a más inversión en sistemas de salud y vigilancia One Health. Proteger bosques intactos podría ayudar más contra las infecciones que transmiten mosquitos y garrapatas. El límite: el estudio es espacial, no temporal, y dispone de pocos datos para patógenos de alto riesgo como los virus de murciélagos. Los propios autores admiten que no siempre pueden separar la ausencia de un efecto de la falta de datos.
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