Pubblicato il: 19 febbraio 2020 alle 7:00 am

Matematica applicata al Coronavirus La modellistica matematica può fornirci una proiezione sulla dimensione futura dell'epidemia di coronavirus. Ricercatori stanno lavorando con i numeri quotidianamente per capire come il virus potrebbe diffondersi

di Danilo Gervaso.

Roma, 19 Febbraio 2020 – Da quando hanno riconosciuto ufficialmente lo scoppio di un nuovo coronavirus (2019-nCoV) i governi di tutto il mondo hanno agito rapidamente per cercare di limitare la sua diffusione, chiudendo i trasporti sia nelle regioni colpite della Cina continentale che a livello internazionale.

Mentre gli scienziati di tutto il mondo sono al lavoro per produrre antidoti efficaci per contrastare il virus, la matematica può aiutarci a rispondere ad alcune domande.

Nelle prime fasi di un focolaio, in particolare quello causato da un virus mai visto prima, può esserci una notevole incertezza su quanto sia contagioso un virus, quanto velocemente si diffonda e quanto efficaci possano essere le misure di controllo.

Nel caso del nuovo coronavirus, la modellistica matematica sta giocando un ruolo chiave nell’interpretazione dei primi dati epidemiologici sull’epidemia.

È stata la modellistica matematica basata sul numero di passeggeri delle compagnie aeree e sul numero di persone infette rilevate al di fuori della Cina che ci ha fornito, infatti, una prima stima delle dimensioni dell’epidemia nella città di Wuhan.

Allo stesso modo, la modellizzazione è stata utilizzata per identificare rapidamente quali paesi erano maggiormente a rischio di incorrere in casi importati, prevedendo accuratamente quasi tutti i paesi che ora presentano casi di virus.

Sono stati inoltre resi disponibili modelli come strumenti interattivi per aiutare le autorità ad accertare probabili modelli di diffusione globale e se lo screening delle frontiere sarebbe efficace nel rilevare casi importati.

Quindi, cosa dice la matematica di quanto velocemente questo focolaio può diffondersi?

I due fattori chiave che determinano la rapidità di diffusione di una malattia sono:

  1. Il numero medio di persone che una singola persona può infettare;
  2. Quanto tempo durano queste infezioni.

Il numero medio di infezioni secondarie, noto come numero di riproduzione, è chiamato “R0” quando si applica a una popolazione in cui tutti sono sensibili all’infezione.

Questa circostanza è rara e si applica solo a un nuovo batterio o virus (come questo) a cui la popolazione non ha immunità da infezioni o vaccinazioni passate.

Diversi team in tutto il mondo hanno utilizzato modelli per stimare R0 dai dati dei casi disponibili. A seconda dei metodi utilizzati, le stime di R0 per il nuovo coronavirus variano da 1,3 (simile all’influenza stagionale) fino a 3 o 4 (simile alla SARS).

Il tempo che intercorre tra l’inizio di un’infezione iniziale e l’infezione di una seconda persona è chiamato “intervallo seriale”. Le prime stime indicano che il nuovo coronavirus ha un intervallo seriale di circa sette giorni, che è sostanzialmente più lungo rispetto all’influenza che si trova a circa tre o quattro giorni.

Quindi, anche se il nuovo coronavirus ha un R0 più alto dell’influenza stagionale, potrebbe diffondersi più lentamente.

Mentre R0 e l’intervallo seriale possono dirci molto su come si diffonde il virus, non ci dicono tutto ciò che dobbiamo sapere su quanto potrebbe essere grande un focolaio e quanto sia difficile da controllare.

La gravità dei sintomi causati da questa malattia sarà un altro fattore chiave che determina se l’epidemia può essere contenuta.

Paradossalmente, mentre può sembrare che una malattia più grave possa destare maggiore preoccupazione, in realtà potrebbe essere più facile da controllare. Quando i sintomi sono gravi, le persone infette sono più visibili, facilitando l’identificazione, la quarantena e il trattamento.

In effetti, le persone che manifestano sintomi gravi hanno maggiori probabilità di ridurre il loro contatto con gli altri, riducendo così la velocità con cui diffondono l’infezione.

A questo punto, sappiamo che il nuovo coronavirus può causare malattie gravi in ​​almeno alcuni casi, in particolare le persone anziane con condizioni di salute preesistenti. Sembra causare solo lievi sintomi in molti altri casi, con pochissimi casi segnalati nei bambini e nei neonati.

Usando i modelli, possiamo esplorare una serie di possibili scenari “what if” relativi alla trasmissibilità e alla gravità di un virus al fine di valutare la velocità con cui potrebbe diffondersi, quanto sia visibile e le nostre possibilità di metterlo sotto controllo.

Proprio come combattere un incendio boschivo prima che sfugga al controllo, una risposta precoce a un focolaio è molto più probabile che riesca a contenere le sue dimensioni e il danno che provoca.

Il 23 gennaio, la Cina ha introdotto restrizioni sui viaggi che interessano 20 milioni di persone, estendendole in seguito a 50 milioni di persone – una scala di risposta senza precedenti.

Queste restrizioni potrebbero essere arrivate troppo tardi per prevenire la diffusione dell’epidemia in altre parti della Cina, ma c’è ancora speranza che possano aiutare a limitare la trasmissione globale.

Tuttavia, i modelli di epidemie passate suggeriscono che mentre le restrizioni di viaggio possono ritardare la diffusione di un’epidemia, esse hanno meno effetti sulla riduzione delle sue dimensioni.

Per lo sviluppo di un vaccino contro questo coronavirus la Coalition for Epidemic Preparedness Innovationssta finanziando tre laboratori in tutto il mondo (uno nel Queensland).

Il recente isolamento del nuovo coronavirus presso il Peter Doherty Institute for Infection and Immunity (dopo che i virologi dell’Istituto nazionale malattie infettive Spallanzani, a meno di 48 ore dalla diagnosi di positività per i primi due pazienti in Italia, sono riusciti ad isolare il virus responsabile dell’infezione) è stato un passo importante nel sostenere questi sforzi.

Man mano che le caratteristiche di un potenziale vaccino diventano più note, è possibile utilizzare modelli matematici per esplorare scenari alternativi sulla distribuzione efficace di un vaccino al fine di limitare la trasmissione e proteggere i gruppi di popolazione più vulnerabili.

L’uso strategico di un vaccino è particolarmente importante nelle prime fasi, quando possono essere disponibili solo quantità limitate.

In Australia, verranno messe in atto misure di sorveglianza rafforzate man mano che emergono più casi nel tentativo di caratterizzare la diffusione del virus – questi sono noti come studi First Few Hundred (FF100) e mirano a raccogliere dati dalle famiglie con casi confermati.

Il minor numero di contatti possibili e la capacità di monitorare attentamente tutti i residenti all’interno di una famiglia, dovrebbero fornire dati molto più accurati sui tempi di insorgenza dei sintomi negli individui e nei casi asintomatici.

La sfida è che sono richiesti modelli e metodi specializzati che spiegano la casualità intrinseca nel processo di diffusione.

Man mano che emergono nuove informazioni durante un’epidemia, le ipotesi e i dati che confluiscono nei modelli vengono aggiornati, portando a una revisione costante dei rischi, dell’impatto e della controllabilità stimati.

Ci saranno sempre incertezze sia nei dati acquisiti durante un focolaio che nelle stime generate dai modelli.

È fondamentale che queste incertezze siano chiaramente comunicate in modo da supportare il processo decisionale, piuttosto che causare indecisione.

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