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Atmospheric characterization and time-series analysis of the impact of environmental factors on disease onset

# metadata.dc.contributor.other[].value
Universitat de Barcelona. Facultat de Farmàcia i Ciències de l'Alimentació

# metadata.dc.description.abstract[].value
[eng] This thesis investigates the complex interplay between atmospheric characterization, environmental
factors, and the onset of diseases, specifically focusing on Kawasaki Disease (KD) and COVID-19.
Through time-series analysis and multidisciplinary approaches, it explores how air quality, climatic
conditions, and airborne microbial diversity influence disease incidence and progression, offering new
insights into the role of the environment in shaping public health outcomes.
In the first study, we analyze the association between ultrafine aerosols enriched in metals—originating
from intensive farming and urban pollution—and the incidence of KD in Japan. Utilizing daily
variability data of fine aerosols and an unprecedented daily KD epidemiological record, we uncover a
strong dynamical link. This suggests that exposure to these metal-rich aerosols may trigger immune
responses leading to KD, accounting for over 40% of the disease’s variability and highlighting the
significance of environmental triggers in its etiology.
The second study examines the seasonality of KD through an age-stratified spatiotemporal analysis over
a 20-year period in Japan. We identify significant temporal shifts in disease incidence, particularly an
abrupt desynchronization between younger and older children after 2016. This shift is most evident in
children under two years old, revealing a new autumn peak consistent across most regions. These
findings suggest changes in environmental triggers and exposure windows, offering potential
explanations for the mysterious patterns of this pediatric vasculitis.
Expanding the scope, the third study explores the climatic signatures in the different COVID-19
pandemic waves across both hemispheres. By employing (and developing) statistical methods designed to
detect transitory associations, we demonstrate strong consistent negative effects of temperature and
absolute humidity on COVID-19 cases. Our findings classify COVID-19 as a seasonal low-temperature
infection, emphasizing the role of climatic factors in its transmission dynamics and underscoring the
importance of considering airborne pathways in public health interventions.
The fourth study evaluates the diversity of microorganisms in aerosols above the planetary boundary
layer, confirming the long-distance transport—up to 2,000 km—of viable human pathogens and
antimicrobial-resistant bacteria. Through tropospheric aircraft surveys over Japan, we identify a vast
array of bacterial and fungal taxa, including potential human pathogens originating from agricultural
regions in Northeast Asia. This discovery highlights a novel pathway for disease dispersion and the need
to consider atmospheric microbial communities in disease etiology and public health policies.
The final study presents an innovative methodology for the real-time detection of bacteria in bioaerosols
using Laser-Induced Fluorescence (LIF) and machine learning. By modifying existing equipment and
testing with artificially generated aerosols enriched with different bacterial species, we achieve high
accuracy in detecting (96.74%) and classifying (69.24% of class-balanced accuracy between 5 bacterial
species) bacterial particles. This approach offers valuable tools for rapid monitoring of airborne
microbial communities, enhancing both ecological studies and public health surveillance.
Collectively, these studies provide a comprehensive examination of how atmospheric characterization
and environmental factors influence disease onset. By bridging atmospheric science and epidemiology,
this thesis contributes new perspectives on the environmental determinants of KD and COVID-19. It
lays the groundwork for future research aimed at mitigating the impacts of air pollution, climate
variability, and bioaerosol exposure on human health, with significant implications for public health
strategies and policies.

# metadata.dc.description.abstract[].value
[spa] Esta tesis explora la compleja relación entre factores ambientales, caracterización
atmosférica y la aparición de enfermedades, centrándose en la enfermedad de Kawasaki
(KD) y la COVID-19 como paradigmas de enfermedad (a priori) no comunicable y
enfermedad infecciosa. A través de análisis de series temporales y enfoques
multidisciplinarios, se investiga cómo la calidad del aire, el clima y la diversidad microbiana
del aire influyen en la incidencia de estas enfermedades, ofreciendo nuevas perspectivas
sobre el impacto ambiental en la salud pública.
En el primer estudio se examina la relación entre aerosoles ultrafinos, enriquecidos con
metales procedentes de la agricultura intensiva y la contaminación urbana, y la incidencia de
KD en Japón. Los resultados muestran una fuerte correlación dinámica, lo que sugiere que
estos aerosoles pueden desencadenar respuestas inmunitarias que explican una parte
significativa de la variabilidad de la enfermedad.
En el segundo estudio se enfoca en la estacionalidad de KD mediante un análisis
espacio-temporal de 20 años, revelando un cambio abrupto en 2016, especialmente entre
niños menores de dos años, que muestran un nuevo pico estacional en otoño en contra de lo
que se observa en niños de otras edades y de todos los años previos.
En el tercer estudio, se analiza la incidencia de COVID-19 a nivel global, demostrando que la
enfermedad tiene un comportamiento estacional asociado a bajas temperaturas y humedad.
Estos resultados resaltan el papel del clima en la transmisión de COVID-19.
El cuarto estudio investiga el transporte a larga distancia de microorganismos a través de
aerosoles, utilizando datos de un muestreo sin precedentes en la troposfera, confirmando
que patógenos humanos viables pueden residir y ser transportados hasta 2000 km a través
de corrientes troposféricas.
Finalmente, en el quinto estudio se desarrolla un sistema de detección en tiempo real de
bacterias en bioaerosoles utilizando técnicas de machine learning mediante la adaptación de
equipos basados en fluorescencia láser, proporcionando una herramienta innovadora para el
monitoreo de microorganismos en el aire.
En conjunto, esta tesis ofrece una nueva comprensión de cómo los factores ambientales y
atmosféricos influyen en la aparición de enfermedades, estableciendo conexiones entre la
ciencia atmosférica y la epidemiología para mejorar las estrategias de salud pública.

# metadata.dc.rights[].value
cc by (c) Fontal Navarrete, Alejandro, 2025

# metadata.dc.source[].value
Tesis Doctorals - Facultat - Farmàcia i Ciències de l'Alimentació

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Atmospheric characterization and time-series analysis of the impact of environmental factors on disease onset