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Real-time malaria detection in the Amazon rainforest via drone-collected eDNA and portable qPCR

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dc.creatorAden Ip, Yin Cheong
dc.creatorMontemartini, Luca
dc.creatorMarc Chang, Jia Jin
dc.creatorDesiderato, Andrea
dc.creatorFranco-Sierra, Nicolas D.
dc.creatorGeckeler, Christian
dc.creatorGonzalez Herrera, Mailyn Adriana
dc.creatorGregorini, Michele
dc.creatorJucker, Meret
dc.creatorKirchgeorg, Steffen
dc.creatorLüthi
dc.creatorElvira Machler, Martina
dc.creatorBendix Thostrup, Frederik
dc.creatorMurari, Guglielmo
dc.creatorMura, Marina
dc.creatorPulido-Santacruz, Paola
dc.creatorSangermano, Florencia
dc.creatorSchindler, Tobias
dc.creatorMelvad, Claus
dc.creatorMintchev, Stefano
dc.creatorDeiner, Kristy
dc.date.accessioned2026-01-27T13:02:22Z
dc.date.available2026-01-27T13:02:22Z
dc.date.created2025-06-21
dc.date.issued2025-08-20
dc.descriptionEl riesgo de malaria zoonótica en las interfaces entre humanos, fauna silvestre y ambiente requiere sistemas de vigilancia que integren señales procedentes de reservorios, vectores y el entorno. En este estudio se combinó un enfoque de muestreo de ADN ambiental (eDNA) en el dosel forestal mediante drones con PCR cuantitativa portátil (qPCR) para detectar ADN de Plasmodium in situ durante un ejercicio de campo de 24 horas en la selva amazónica. Se emplearon hisopos estériles descendidos por dron al dosel, los cuales fueron procesados con un ensayo multiplex pan-Plasmodium dirigido a cinco especies de Plasmodium que infectan a humanos, con un límite de detección de 0,2 parásitos/µL. De 12 muestras analizadas, una muestra del dosel amplificó de forma consistente, mientras que los controles positivos funcionaron adecuadamente y las demás muestras ambientales y controles en blanco resultaron negativas. Registros acústicos pasivos confirmaron la presencia simultánea de monos aulladores (Alouatta spp.), reconocidos como reservorios, aunque no se capturaron mosquitos Anopheles en las trampas de dosel instaladas de manera paralela. El flujo completo de trabajo, desde el despliegue del dron hasta la obtención del resultado diagnóstico por qPCR, tuvo una duración promedio de 1,5 horas por ensayo y no requirió cadena de frío. Esta prueba de concepto demuestra que es posible recuperar ADN de parásitos intracelulares desde superficies del dosel y obtener resultados en tiempo real, aportando información temprana a escala de paisaje para orientar la vigilancia vectorial en zonas remotas. El enfoque propuesto operacionaliza el paradigma de Una Salud al integrar señales ambientales, de fauna silvestre y de vectores en una sola plataforma tecnológica, representando un cambio desde una vigilancia reactiva y sectorial hacia una inteligencia integrada y proactiva sobre patógenos en la interfaz humano-animal-ambiente.
dc.description.abstractZoonotic malaria risk at human-wildlife-environment interfaces requires surveillance that integrates signals from reservoirs, vectors and the environment. We coupled a drone-based environmental DNA (eDNA) canopy swab bing approach with portable quantitative PCR (qPCR) to detect Plasmodium DNA in situ during a 24-h field exercise in the Amazon rainforest. Drone-lowered sterile swabs into the canopy, which were then extracted and subjected to a multiplex pan-Plasmodium assay targeting five human-infecting Plasmodium species (limit of detection 0.2 parasites μL 1). Of 12 samples (10 canopy swabs, 2 field blanks; 13 total runs including repeats), one canopy swab amplified in duplicate (Ct =28.7 and 29.23), while positive controls amplified as expected (Ct =30.82 and 31.11) and all other environmental samples and blanks were negative. Passive acoustics confirmed co-occurring howler monkeys (Alouatta spp.), a known reservoir, whereas Anopheles mosquitoes were not recovered from concurrently deployed insect canopy traps. The end-to-end workflow, from drone deployment to qPCR diagnostic readout, averaged 1.5 h per assay, without requiring cold-chain logistics. This proof-of-concept demonstrates that intracellular parasite DNA can be recovered from canopy surfaces and read out in real-time, providing upstream, landscape-level intelligence to guide targeted vector surveillance in remote settings. Our approach operationalizes One Health by integrating environmental, wildlife, and vector signals within a single technological platform, representing a paradigm shift from reactive, sector-specific surveillance to proactive, integrated pathogen intelligence across the human-animal-environment interface.
dc.format.extent9 pp
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.1016/j.onehlt.2025.101167
dc.identifier.urihttps://repository.urosario.edu.co/handle/10336/47331
dc.language.isoeng
dc.rightsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International*
dc.rights.accesRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accesoAbierto (Texto completo)spa
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dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
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dc.source.instnameinstname:Universidad del Rosariospa
dc.source.reponamereponame:Repositorio Institucional EdocURspa
dc.subjectComunidades indígenas
dc.subjectPlasmodium
dc.subjectDerrame
dc.subjectHisopos de superficie
dc.subjectZoonosis ADN ambiental
dc.subjectSelva amazónica
dc.subjectLaboratorio móvil
dc.subjectUna Salud Parásitos
dc.subject.keywordIndigenous communities
dc.subject.keywordPlasmodium
dc.subject.keywordSpillover
dc.subject.keywordSurface swabbing
dc.subject.keywordZoonosis
dc.subject.keywordEnvironmental DNA
dc.subject.keywordAmazon rainforest
dc.subject.keywordMobile laboratory
dc.subject.keywordOne Health Parasites
dc.titleReal-time malaria detection in the Amazon rainforest via drone-collected eDNA and portable qPCR
dc.typejournalArticle
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.spaArtículo
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