Türkiye Genelinde Cryptococcus neoformans’ın Tür Dağılımının Tahmini

Prediction of the Species Distribution of Cryptococcus neoformans Throughout Turkey

Özet

Cryptococcus neoformans, özellikle bağışıklığı baskılanmış konakta hayatı tehdit eden enfeksiyonlara neden olan patojenik maya mantarıdır. Ülkemizde 2004 yılından bu yana çoğunluğu okaliptüs (Eucalyptus camaldulensis) olmak üzere, nar (Punica granatum), doğu çınarı (Platanus orientalis), çam (Pinaceae), kestane (Castanea sativa) ve ılgından (Tamarix hispida) da kolonizasyon rapor edilmiştir. Patojenlerin çevresel izolasyon konumları ve kolonizasyonunu etkileyen biyoklimatik faktörlerin birbirleri ile ilişkilerinin araştırılması, sıklıkla kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem ile çevresel kolonizasyonun tahmin edilebileceği detaylı risk haritaları oluşturulabilir. Bu çalışmada, yüksek çözünürlüklü biyoklimatik ve çeşitli araştırma süreçleri ile bulunan koordinatlar sayesinde, Türkiye’de C.neoformans varlığının geçerli modelini tahmin etmek ve ekolojik süreçler hakkında bilgi sağlamak amaçlanmıştır. Bir makine öğrenmesi yapılı program olan ve sadece pozitif verilerin coğrafi dağılımını kullanan maksimum entropi (MaxEnt) programı, C.neoformans’ın dağılımının tahmini için kullanılmıştır. İklim verileri ve çevresel biyoiklim değişkenleri WorldClim sitesinden 30 saniye uzaysal çözünürlükte alınmıştır. Türkiye’nin biyoiklim değişkenlerinin birlikteliği ENMTools programı kullanılarak incelenmiş ve benzer katmanlar çalışma dışı bırakılmıştır. C.neoformans izolasyonları belirten 41 farklı koordinat noktası tahmin haritalarının oluşturulmasında kullanılmıştır. Modelin geçerliliğinin analizinde eğri altında kalan alan ve ihmal oranı değerleri test edilmiştir. Farklı çevresel biyoiklim değişkenlerinin model üzerindeki katkısını incelemek için Jackknife testleri uygulanmış ve son modelleme işlemi yapılmıştır. Haritaların oluşturulmasında QGIS haritalama programı kullanılmıştır. Bu çalışmada, Kuzeydoğu Akdeniz havzasında coğrafi olarak yer alan Anadolu’nun kıyı bölgesinin ve tüm Ege bölgesinin C.neoformans’ın kolonizasyonu için yüksek dereceli risk taşıdığı gösterilmiştir. Şimdiye kadar kolonizasyon rapor edilmeyen Atatürk Barajı’nın batı bölgesi, Amik ovası, Bakırçay ve Gediz vadilerinin de yüksek riskli bölgeler olabileceği tahmin edilmiştir. En sıcak aydaki en yüksek sıcaklık, en sıcak aydaki ortalama sıcaklık ve en soğuk üç aylık dönemdeki nem, model tahminini etkileyen en önemli faktörler olarak bulunmuştur. Kolonizasyona etki eden çevresel faktörler arasında bulunan nemin, en çok kasım ayında etki gösterdiği saptanmıştır. Sonuç olarak, Türkiye’nin ilk defa C.neoformans kolonizasyon risk haritası çıkarılmıştır. Daha fazla bölgesel veri elde etmek, benzer risk bölgelerinin tanımlanmasını kolaylaştıracaktır. Bu yaklaşım, çevresel odak bulunan yerlerde daha sık görülebilecek kriptokokoz olgularının klinik ön tanısı için yararlıdır.

Abstract

Cryptococcus neoformans is a human pathogenic yeast that causes life-threatening infections especially in immunosuppressed patients. The environmental isolation of C.neoformans from Turkey was reported as early as 2004, although this was mostly from Eucalyptus camaldulensis colonization. Successful isolations were also reported from pomegranate (Punica granatum), oriental plane (Platanus orientalis), pine tree (Pinaceae), chestnut (Castanea sativa) and salt cedar (Tamarix hispida). The investigation of the relationship between the bioclimatic factors affecting the environmental isolation sites and the colonization of pathogens is a frequently used method. With this method, detailed risk maps can be generated in which environmental colonization can be estimated. The aim of this study was to use the high-resolution bioclimatic and previously-isolated yeasts’ coordinates to create a valid model for the occurrence of C.neoformans in Turkey and provide insight into ecological processes. A machine learning approach using presence-only data software, maximum entropy (MaxEnt), was used to for the prediction of C.neoformans distribution. Climatic data and environmental bioclimatic variables from WorldClim were downloaded as 30 seconds spatial resolutions. The correlation between different Turkey bioclimatic layers were analyzed with ENMTools and similar layers were discarded. Forty-one different coordinates representing C.neoformans isolation points were used to generate a predictive map. The area under the curve and the omission rate were used to validate the model. Meanwhile, Jackknife tests were applied to enumerate the contribution of different environmental variables, and then to predict the final model. Maps were created using QGIS mapping software. In this study, we have shown that the coastal region of Anatolia, which is geographically located in the Northeastern Mediterranean Basin, as well as the entire Aegean region, carry an extremely high risk for the colonization of C.neoformans. Other areas which have not previously been reported for the isolation of C.neoformans were predicted to be potential colonization hotspots, including the western part of Ataturk Dam, the Amik Plain and the Bakırçay and Gediz valleys. The maximum temperature of the warmest month, the mean temperature of the warmest quarter and the precipitation of the coldest quarter were the most important factors influencing the model’s predictions. It was determined that the humidity in the environment affected the colonization especially in November. In conclusion, we produced a C.neoformans colonization risk map of Turkey for the first time. Obtaining more regional data will facilitate the identification of the regions having similar risk. This approach is useful for the clinical prediagnosis of cryptococcosis cases, which may be more common in places with environmental niches.