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EPIDEMIE/ Il fisico: così ho previsto dove avrebbe colpito il virus della febbre suina

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Sì, l’epidemiologia è sicuramente un esempio di successo. Ovviamente non solo si deve collaborare con gli epidemiologi o con i medici, ma ci deve essere anche da quei campi la disponibilità ad essere aperti a nuove idee.


Qual è lo scopo del vostro lavoro?


Quello che stiamo cercando di fare è prevedere la diffusione di una pandemia. Per esempio, dato un allerta come quello di fine aprile 2009 in Messico, di cui si conoscono alcuni dati iniziali, cerchiamo di prevedere quale sarà l’evoluzione dell’epidemia: dove, quando e quanto forte sarà. Proprio come quando si vede per la prima volta formarsi un ciclone in mare aperto e si cerca di prevederne la traiettoria per capire dove investirà la terraferma per eventualmente far evacuare la zona. Tutte queste previsioni servono alle autorità per prendere provvedimenti. È chiaro che, come in tutti i metodi statistici, può capitare che quando il ciclone arriva a terra abbia perso la sua forza o che la traiettoria sia in realtà diversa. Però avere questo tipo di indicazioni in molti casi permette di salvare milioni di vite. Noi cerchiamo di fare lo stesso con le epidemie.


Che tipo e che mole di dati occorre raccogliere per realizzare dei modelli epidemici efficaci?


In primo luogo utilizziamo dati ad altissima risoluzione che ci dicono quante persone vivono sulla Terra in cellette di 15x15 km. Poi c’è un secondo insieme di dati che ci dice come si muovono queste persone. Ci sono quelli che riguardano il trasporto aereo, che sono i più semplici da ottenere. Poi ci sono i dati di commuting: il tragitto che compiamo quando andiamo al lavoro, portiamo i bambini a scuola, ecc... Questi sono i dati più difficili da reperire. Per la scala di risoluzione a cui lavoriamo, ci sono voluti quasi cinque anni per raccoglierli e integrarli con quelli del trasporto aereo. Alla fine si ottiene un mondo sintetico con cui possiamo simulare ogni giorno la mobilità umana su scala planetaria. A questo punto inseriamo tutti i dettagli del virus specifico e creiamo queste grandi simulazioni in cui la malattia si evolve. Il caso dell’H1N1 è un po’ più semplice del solito perché sull’influenza si conosce moltissimo, molti parametri sono stabili nelle diverse varianti del virus e rimangono solo due parametri che possiamo ricavare dai dati.

 

Qual è la lezione che hanno dato gli studi sull'influenza A(H1N1)?

 

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