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L’epidemiologia computazionale ci ha aiutato a gestire la pandemia, ma ci sono ancora delle criticità che il CREF sta provando a superare

L’attuale pandemia di Covid-19 ha reso evidente che comprendere, prevedere e controllare un processo epidemico è estremamente difficile dato il livello di interconnessione della società in cui viviamo.

I più recenti approcci modellistici per lo studio della diffusione e del controllo delle malattie infettive sono basati sulla cosiddetta epidemiologia computazionale: simulazioni su larga scala e ad alta risoluzione basate su sofisticati modelli compartimentali.

Nel corso della pandemia, però, sono emerse due vulnerabilità critiche dei modelli epidemiologici computazionali.

La prima è che per poter funzionare tali modelli devono basarsi su un substrato di dati molto dettagliati e, purtroppo, molti paesi, tra cui l’Italia, non ne sono in possesso. L’assenza di database sulla mobilità affidabili ha limitato i modelli computazionali e costretto gli Stati carenti a pagare conseguenze sociali molto amare.

La seconda criticità riguarda invece la peculiarità del Covid-19 di dar luogo non solo a pazienti sintomatici ma anche asintomatici e paucisintomatici, rendendo ancor più difficile il monitoraggio.

Oltre a questi due punti critici ci sono una serie di aspetti emersi in questa pandemia che evidenziano ulteriori lacune nella nostra comprensione delle complesse dinamiche epidemiologiche, come ad esempio il ruolo dei super-spreaders e la crescita lineare delle curve di contagio.

Anche la produzione “lampo” di un vaccino per il Covid-19 ha aperto un’altra questione, ovvero come pianificare la campagna vaccinale in contemporanea con la dinamica dei contagi (e non in una fase endemica, come avviene solitamente).

Così è stato deciso di avviare un progetto di ricerca che mira a far luce su questi specifici punti critici, facendo leva sulle competenze multidisciplinari presenti all’interno del CREF.

Si punterà a creare un database di mobilità multilayer ad alta risoluzione per l’Italia, a sviluppare nuove strategie per il contact tracing, a studiare gli effetti di rete e a migliorare le strategie vaccinali in real time.

#covid19 #epidemiologia #cref