يقول علماء بريطانيون إنهم وضعوا نموذجا يمكنه التنبؤ بتفشي الأمراض الحيوانية المنشأ -التي تنتقل للإنسان من الحيوانات مثل إيبولا وزيكا- على أساس التغيرات في المناخ. ووصف العلماء نموذجهم بأنه "تطور كبير في فهمنا لانتشار الأمراض من الحيوانات إلى البشر" قائلين إنه يمكن أن يساعد الحكومات على الاستعداد لتفشي الأمراض والتعامل مع الأمر إضافة إلى الأخذ في الاعتبار خطر تلك الأمراض عند وضع السياسات التي ربما تؤثر على البيئة. وقالت الأستاذة الجامعية كيت جونز التي ساعدت في إعداد الدراسة من قسم الجينات والتطور والبيئة بجامعة لندن كوليدج "نموذجنا يمكن أن يساعد متخذي القرار في تقييم التأثير المحتمل (الذي قد تنجم عنه أمراض حيوانية المنشأ) لأي تدخلات أو تغيير في السياسات الحكومية المحلية أو الدولية مثل تحويل المراعي إلى أراض زراعية". وقالت إن النموذج يمكنه أيضا البحث في تأثير التغير العالمي على عدة أمراض بصورة فورية. ويطلق على ما بين 60 إلى 75 بالمائة من الأمراض المنتشرة حديثا "أحداث حيوانية" حيث تنتقل الأمراض من الحيوان إلى الإنسان. ويعرف عن الخفاشيات على وجه التحديد أنها تحمل الكثير من الفيروسات الحيوانية. وفيروسا إيبولا وزيكا المعروفان جيدا الآن جاءا من حيوانات برية تماما مثل فيروسات أخرى بينها حمى الوادي المتصدع وحمى لاسا اللتان أصابتا الآلاف بالفعل ومن المتوقع انتشارهما مع تغير عوامل البيئة. واستخدم فريق جونز 408 مواقع معروفة لتفشي حمى لاسا في غرب أفريقيا بين عامي 1967 و2012 والتغيرات في استخدام الأرض والمحاصيل الزراعية ودرجات الحرارة وسقوط الأمطار والعادات وخدمات الرعاية الصحية. كما قاموا بتعريف السلالات الفرعية للفأرة متعددة الأثداء التي تنقل فيروس لاسا للإنسان لوضع خريطة لأماكن تواجدها مقابل العوامل البيئية. وتم وضع النموذج حينها باستخدام هذه المعلومات إلى جانب توقعات تغير المناخ والكثافة السكانية بالمستقبل وتغير استخدام الأرض. واختبر الفريق نموذجه الجديد على حمى لاسا وهو مرض مزمن في غرب أفريقيا ويأتي من فيروس ينتقل للبشر من الفئران. ومثل إيبولا يتسبب  لاسا في حمى نزفية ويمكن أن يؤدي للوفاة. واختبرت الدراسة -المنشورة في دورية مناهج في علم البيئة والتطور- النموذج على لاسا ووجدت أن عدد الأشخاص المصابين سيتضاعف من 195 ألفا إلى 406 آلاف بحلول عام 2070 بسبب تغير المناخ وتزايد عدد السكان.
Categorize the following news text as either sports, tech, politics, finance, culture, or medical content. Return only the label without any explanation, justification or additional text.