Dữ liệu đường bay tiết lộ cách muỗi nhắm mục tiêu vào con người

Các bệnh truyền nhiễm do muỗi gây ra như sốt xuất huyết và sốt Zika cướp đi sinh mạng của hơn 770.000 người trên toàn thế giới mỗi năm. Việc hiểu rõ cách muỗi tìm kiếm con người từ lâu đã là một thách thức lớn trong việc kiểm soát sự lây lan của các căn bệnh này. Tuy nhiên, chúng ta vẫn biết rất ít về cách muỗi tích hợp nhiều tín hiệu khác nhau, bao gồm thông tin thị giác và carbon dioxide (CO2), để tiếp cận mục tiêu.

Trong bối cảnh đó, một nhóm nghiên cứu dẫn đầu bởi Viện Công nghệ Georgia (Georgia Tech) và Học viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đã thành công trong việc suy ra một mô hình động học điều khiển đường bay của muỗi một cách tự động. Họ đã áp dụng các phương pháp thống kê suy luận Bayes (Bayesian inference) vào một lượng khổng lồ dữ liệu ghi lại chuyển động của muỗi.

Sức mạnh của Suy luận Bayes

Suy luận Bayes là một kỹ thuật thống kê xác định các tham số mô hình hợp lý nhất từ dữ liệu quan sát dưới dạng xác suất. Sử dụng phương pháp này, các nhà nghiên cứu đã xây dựng được một mô hình toán học có thể tái tạo kết quả thí nghiệm với độ chính xác cao, đồng thời nén hành vi phức tạp của muỗi xuống dưới 30 tham số.

"Câu hỏi lớn là làm thế nào muỗi tìm thấy mục tiêu là con người?", Cheng-Yi Fei, nhà nghiên cứu sau tiến sĩ tại MIT, giải thích. "Đã có các nghiên cứu thực nghiệm trước đây về các loại tín hiệu có thể quan trọng. Nhưng chưa có nghiên cứu nào mang tính định lượng đặc biệt như thế này."

Hai chế độ bay của muỗi

Nhóm nghiên cứu đã thả hai con muỗi Aedes aegypti cái vào một không gian thí nghiệm kín và ghi lại đường bay của chúng với khoảng thời gian 0,01 giây bằng hai camera hồng ngoại. Dữ liệu thu được từ tổng cộng 20 thí nghiệm vượt quá 53 triệu điểm, với hơn 400.000 đường bay được ghi nhận. Đây là bộ dữ liệu lớn nhất từng được thu thập cho một nghiên cứu đo lường đường bay của muỗi một cách định lượng.

Thí nghiệm bắt đầu bằng cách chụp ảnh muỗi bay xung quanh các đối tượng con người mặc quần áo tối màu. Quan sát này cho thấy muỗi Aedes aegypti tập trung tiếp cận vào đầu người. Đây là một phát hiện cơ bản đóng vai trò là điểm khởi đầu cho toàn bộ nghiên cứu.

Tiếp theo, các nhà nghiên cứu thí nghiệm với đối tượng mặc một bên màu đen và một bên màu trắng. Họ phát hiện ra rằng mặc dù CO2 và mùi cơ thể được tỏa ra đều từ cả hai bên cơ thể, nhưng quỹ đạo bay của muỗi chỉ tập trung vào phía màu đen. Mặc dù có vẻ kỳ lạ lúc đầu, kết quả này chứng minh rõ ràng rằng kích thích thị giác đóng vai trò quan trọng trong việc tìm kiếm mục tiêu trong môi trường không có gió.

Hơn nữa, phân tích chi tiết muỗi bay trong môi trường không có chất kích thích cho thấy mô hình bay của chúng có thể được chia thành hai loại chính:

• Chế độ chủ động: Muỗi tích cực khám phá không gian trong khi duy trì tốc độ khoảng 0,7 mét mỗi giây.
• Chế độ rảnh rỗi: Muỗi bay gần như không sử dụng lực đẩy. Chế độ này được cho là giai đoạn chuẩn bị để hạ cánh và thường được quan sát thấy nhiều hơn gần trần của không gian thí nghiệm.

Tác động của thị giác và Carbon Dioxide

Phân tích phản ứng của muỗi với kích thích thị giác cho thấy chúng bị thu hút bởi các vật thể tối màu và giảm tốc độ khi ở trong phạm vi khoảng 40 cm. Tuy nhiên, nếu không có các tín hiệu bổ sung như mùi cơ thể, độ ẩm hoặc nhiệt độ, muỗi thường bay đi ngay cả khi đã tiếp cận mục tiêu. Điều này cho thấy kích thích thị giác đơn thuần là không đủ để thúc đẩy hành vi hạ cánh và hút máu.

Phản ứng với nguồn carbon dioxide lại hoàn toàn khác. Những con muỗi đi vào bán kính khoảng 40 cm quanh nguồn CO2 đột ngột giảm tốc độ xuống 0,2 m/s và bắt đầu bay lơ lửng một cách khó lường, dao động không có phương hướng rõ ràng. Mô phỏng số cũng cho thấy muỗi có thể phát hiện nồng độ CO2 thấp tới 0,1% và phạm vi phát hiện của chúng mở rộng đến khoảng 50 cm từ nguồn.

Đáng chú ý hơn, phản ứng của muỗi thay đổi mạnh mẽ hơn nữa khi kích thích thị giác và carbon dioxide được trình bày đồng thời. Muỗi bắt đầu bay vòng quanh mục tiêu và số lượng muỗi tập trung gần mục tiêu tăng lên đáng kể so với việc chỉ sử dụng một loại kích thích riêng lẻ.

Theo các nhà nghiên cứu, hành vi này không thể được tái tạo bởi một mô hình đơn giản cộng gộp phản ứng với thị giác và CO2. Nói cách khác, rất có thể nhiều nguồn cảm giác đang ảnh hưởng lẫn nhau trong não bộ của muỗi.

Tại sao muỗi lại nhắm vào đầu người?

Để kiểm tra độ chính xác của dự đoán từ mô hình toán học, nhóm nghiên cứu đã sử dụng một đối tượng mặc áo trắng với mũ trùm đầu màu đen như một "quả cầu đen phát ra carbon dioxide". Kết quả, họ đã dự đoán chính xác sự phân bố mật độ muỗi xung quanh đầu người. Đầu người thường xuất hiện tối màu đối với muỗi và đồng thời là bộ phận cơ thể thải ra nhiều CO2, tạo thành nơi chồng lấn của hai loại kích thích thu hút muỗi.

Ngoài ra, để định lượng nguy cơ bị muỗi đốt, các nhà nghiên cứu đã đo khoảng cách mà 50% quỹ đạo bay của chúng hội tụ xung quanh mục tiêu. Khoảng cách này là khoảng 65 cm khi không có kích thích. Ngược lại, chỉ với kích thích thị giác, khoảng cách là khoảng 40 cm; chỉ với CO2 là khoảng 25 cm; và khi kết hợp cả thị giác và CO2, khoảng cách này giảm xuống chỉ còn khoảng 20 cm. Điều này một lần nữa chứng minh rằng muỗi có xu hướng tiếp cận con người gần hơn khi nhiều kích thích cảm giác được chồng lên nhau.

Các nhà nghiên cứu tin rằng mô hình toán học họ phát triển sẽ cho phép mô phỏng và tối ưu hóa thiết kế các loại bẫy muỗi trên máy tính trước khi chế tạo thực tế. Họ cũng hy vọng rằng nó sẽ có ứng dụng cho các loài muỗi khác, bao gồm cả muỗi Anopheles truyền bệnh sốt rét.

"Công việc của chúng tôi cho thấy các bẫy muỗi cần các mồi nhử đa giác quan được hiệu chỉnh cụ thể để giữ chân muỗi đủ lâu để bắt được chúng", giáo sư Jorn Dunkel từ MIT nhận định. Nhóm nghiên cứu hiện cũng đã có một ứng dụng web tương tác cho phép người dùng thử nghiệm các mô hình bay của tất cả các loài muỗi mà họ đã nghiên cứu.