Dove va questo virus?

La pandemia di COVID-19, in corso ormai da più di due anni, ha stimolato un forte interesse dell’opinione pubblica nei confronti della trasmissione di patogeni. Come ormai è chiaro dagli infiniti dibattiti nei media e dalle varie misure messe in atto, la diffusione di una malattia infettiva comprende sfere ampie, diverse e connesse che si estendono da quelle biologiche e mediche, a quelle sociali e politiche. È un fenomeno emergente dalle interazioni, comportamenti e reazioni di animali, persone e istituzioni, e mutuato dalle caratteristiche socio-economiche e demografiche della popolazione, da quelle ambientali, e da quelle dell’agente patogeno in questione. Le dinamiche in gioco sono tante, spesso non-lineari (variazioni in certe condizioni si ripercuotono in modo non proporzionale sui processi in gioco), adattive (le dinamiche sono interconnesse) e soggette al caso. La complessità quindi si annida e manifesta su più livelli e scale che interagiscono e si influenzano l’un l’altra. 
Uno dei livelli è sicuramente quello dei patogeni. Batteri, virus, funghi, parassiti sono le categorie più significative. La complessità in questa dimensione è evidente in tutti i processi molecolari, biologici ed evolutivi che portano all’emergenza, sviluppo e selezione dei patogeni. Inoltre, è presente anche nelle dinamiche animali e ambientali. Spesso queste vedono l’intervento umano: agricoltura, allevamento, deforestazione, cambiamenti climatici sono esempi dei processi umani che possono influenzare l’arrivo di nuovi patogeni, l’adattamento di vecchi e portare alla nostra esposizione con questi agenti. 
Un altro livello descrive le nostre interazioni sociali e i nostri movimenti. La tecnologia moderna permette di viaggiare oltre i confini nazionali in poche ore, di muoversi dentro le città in pochi minuti. La relativa prosperità economica e cooperazione tra comunità permettono una moltitudine di eventi e attività sociali. Siamo connessi come mai prima. Le caratteristiche della rete sociale che ci connette danno forma e influenzano la diffusione di malattie infettive. La peste nera nel XIV secolo impiegò diversi anni per passare dalle coste della Sicilia a quelle dell’Inghilterra. Le dispute tra popoli, i mezzi di trasporto, la dimensione molto ridotta degli aggregati cittadini sono fattori cruciali che portarono a una diffusione non solo lenta ma fortemente limitata dalla geografia. La peste nera si diffuse infatti come un’onda in uno stagno. Nel 2020, invece, il virus SARS-CoV-2, responsabile dell’epidemia di COVID-19, ha impiegato solo qualche mese per arrivare in tutta Europa. La diffusione è avvenuta in modo molto diverso da un fronte d’onda. Grazie alle caratteristiche del sistema di trasporto moderno ha potuto saltare di città in città, da nazione a nazione. I confini e le distanze non sono stati un fattore limitante, il virus si è diffuso sopra la rete complessa emergente dalla miriade di nostre interazioni, movimenti e dinamiche che agiscono su diverse scale. 
Vale forse la pena di descrivere, anche solo in modo stilizzato, alcune delle proprietà di questa rete. Il numero e la frequenza delle connessioni sono estremamente eterogenei. La struttura della rete vede comunità, molto connesse internamente a diverse scale, che vanno dal quartiere e città, a nazioni e continenti. Le connessioni sono correlate con fattori demografici, socio-economici e culturali. Infine, la rete evolve con dinamiche temporali che vanno da trend periodici (giorni feriali e festivi) a correlazioni che influiscono sull’ordine e successione dei contatti. Queste proprietà influenzano la diffusione di malattie infettive dando vita a dinamiche non-lineari. Per esempio, l’eterogeneità nella distribuzione del numero di connessioni può portare a eventi cosiddetti di “superdiffusione”, dove un singolo individuo dà origine a moltissime catene di infezione e a un’esplosione di contagi.

 

 

Un altro livello è rappresentato dalla natura adattiva umana. La circolazione di una malattia infettiva può indurre variazioni spontanee dei nostri comportamenti e/o spingere governi a intervenire con chiusure di attività sociali. Questi cambiamenti influenzano la diffusione del patogeno, perché modificano la rete sociale su cui si propaga. I nostri comportamenti e le malattie infettive sono interconnessi e si influenzano l’un l’altro con dinamiche non-lineari. Come se non bastasse, la modifica comportamentale è dipendente da fattori demografici, politici, sociali, economici e psicologici. Età, visioni politiche, educazione, fiducia nella scienza, esposizione a disinformazione sui media influiscono sulla nostra percezione di pericolo e di suscettibilità al patogeno spingendoci, o meno, a variazioni di comportamento. Inoltre, forti differenze di status socio-economico introducono barriere alla capacità di modificare comportamenti anche durante un’emergenza. Un chiaro esempio di questo si è avuto durante la pandemia di COVID-19, in cui una grande parte della popolazione mondiale non ha potuto permettersi di lavorare a distanza o di accedere a cure mediche e vaccini. Queste diseguaglianze purtroppo continuano a causare mortalità molto più elevate in gruppi svantaggiati della popolazione. 
A questo punto studiare le epidemie potrebbe sembrare un problema intrattabile, una causa persa. Invece, abbiamo a nostra disposizione un arsenale di metodi matematici e computazionali. Questi vengono utilizzati per descrivere esplicitamente solo alcuni dei livelli descritti sopra. Per esempio, i modelli epidemiologici che usiamo per caratterizzare la diffusione di patogeni in una popolazione non considerano i processi molecolari (che sono materia di altre discipline), ma solo i contagi nella rete sociale. Molte dinamiche e scale, quindi, sono nascoste e rappresentate da semplici parametri. 
Esplorare il ruolo della complessità in epidemiologia ha permesso di compiere passi da gigante. I modelli epidemiologici più sofisticati sono ora in grado di prevedere l’evoluzione di una pandemia con settimane (tipicamente da 1 a 4) di anticipo, stimare il rischio di importazione internazionale di un nuovo patogeno, quantificare l’impatto di misure di contenimento, produrre scenari sul lungo periodo e molto di più. I progressi in questo campo sono legati anche alla rivoluzione digitale. Infatti, le tracce che lasciamo usando smartphone, app e computer offrono opportunità, solo venti anni fa impensabili, di osservare e modellizzare le nostre interazioni, movimenti, reazioni e altre dinamiche come un vero e proprio fenomeno naturale. La stratificazione dei contatti sociali per classi di età, il flusso di viaggiatori tra quartieri, città o nazioni, le variazioni di mobilità dovute a restrizioni governative sono esempi di input usati nei modelli sviluppati per lo studio di COVID-19.
Nonostante il progresso, sono ancora molte le dinamiche che capiamo solo parzialmente. Il feedback che lega le epidemie con i cambi di comportamento è uno degli esempi più lampanti. La risposta all’emergenza COVID-19 in Italia, come nel resto del mondo, mostra chiaramente molte lacune. Progredire nella comprensione della complessità in questi fenomeni è cruciale per farci trovare più preparati alla prossima pandemia.

 

Biografia
Nicola Perra è professore di matematica applicata dell’Università Queen Mary di Londra. La sua ricerca si focalizza sullo studio delle reti complesse, epidemiologia digitale e dinamiche sociali.

[scarica pdf]