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Un’ iniziativa finanziata dall’UE ha gettato le basi per alcune opere scientifiche che attualmente affrontano la crisi sanitaria della COVID-19.
La pandemia COVID-19 rappresenta una sfida senza precedenti per i politici di tutta Europa, dato il ritmo con cui si stanno manifestando i suoi effetti. L’attuale epidemia da coronavirus SARS-CoV-2 segna il ritorno di un nemico vecchio e familiare. Nulla ha ucciso più esseri umani dei virus, dei batteri e dei parassiti che causano malattie, come la Morte Nera, il vaiolo, l’influenza spagnola e la malaria. In effetti, le malattie infettive sono ancora una delle principali cause di morte in tutto il mondo.
Maggiori sforzi per combattere COVID-19 e altri focolai recenti come l’Ebola e l’epidemia di sindrome respiratoria acuta grave hanno evidenziato la necessità di prevedere l’evoluzione dell’epidemia. Il progetto EPIFOR (complessità e prevedibilità delle epidemie, finanziato dall’UE), è stato in prima linea in tali sforzi per prevedere e controllare meglio la diffusione delle epidemie. L’epidemiologia computazionale, che combina varie discipline come la matematica, la statistica, le scienze computazionali e l’epidemiologia, aiuta gli scienziati a raccogliere e integrare grandi serie di dati sulle epidemie storiche con cui sviluppare modelli computazionali. Questi possono essere utilizzati per fornire previsioni dettagliate e accurate della diffusione di future epidemie. Un ricercatore coinvolto in EPIFOR spiega come il progetto ha aiutato gli scienziati a sviluppare tali modelli in un articolo sul sito Web del Consiglio europeo della ricerca (CER).
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Vittoria Colizza dell’Istituto nazionale francese per la salute e la ricerca medica (Inserm) afferma: “Nell’ambito del progetto EPIFOR finanziato dal CER, che si è svolto dal 2008-2013, insieme al mio team ho sviluppato una serie di strumenti computazionali che potrebbero fornire previsioni accurate dei futuri focolai virali, consentendo una risposta tempestiva ed efficiente alla minaccia. L’obiettivo era migliorare la nostra capacità di controllare la trasmissione di una malattia, di indirizzare meglio gli interventi e di comprendere meglio i suoi effetti su grandi popolazioni”.
Corsa contro il tempo
Colizza indica la pandemia di H1N1 del 2009 (influenza suina) e l’epidemia di MERS-CoV che hanno coinciso con la vita di EPIFOR. Entrambi hanno dato ai ricercatori l’opportunità di testare i loro approcci in situazioni di vita reale. “Questi esperimenti hanno confermato le capacità significative dei modelli computazionali sviluppati e fornito modelli utili sulla potenziale diffusione futura delle malattie infettive”. Aggiunge che all’ Inserm, gli esperti “stanno lavorando 24 ore su 24 come parte di un team multidisciplinare per aiutare a gestire la crisi sanitaria causata dall’epidemia di COVID-19. “Il nostro lavoro è supportato da numerosi altri progetti H2020; tuttavia, i modelli computazionali e altri strumenti sviluppati durante il progetto EPIFOR hanno gettato le basi per questo lavoro e si stanno dimostrando strumentali. Gli scienziati coinvolti in tali sforzi hanno anche prodotto diversi articoli “utilizzando modelli computazionali per prevedere la diffusione della malattia e l’impatto previsto delle misure di mitigazione in corso di attuazione in tutta Europa”, afferma Colizza.
Un esempio è un rapporto pubblicato sul sito web del laboratorio EPIcx di Inserm. Valuta l’impatto della chiusura della scuola e del telelavoro, concentrandosi su tre regioni in Francia (Île-de-France, Hauts-de-France e Grand Est).
“I risultati numerici mostrano che la sola chiusura della scuola avrebbe un beneficio limitato nel ridurre il picco di incidenza (riduzione del 10% inferiore con la chiusura della scuola di 8 settimane per le regioni nella prima fase dell’epidemia). In combinazione con il 25% di telelavoro per adulti, una chiusura scolastica di 8 settimane sarebbe sufficiente per ritardare il picco di quasi 2 mesi con una riduzione di circa il 40% dell’incidenza del caso”.
