Andrea Crisanti è un medico, esperto di medicina molecolare, professore di Microbiologia e microbiologia clinica all’Università di Padova, direttore del Dipartimento di Medicina molecolare Unipd e direttore del Laboratorio di microbiologia e virologia dell’Azienda Ospedaliera di Padova. In precedenza è stato professore di parassitologia molecolare presso l’Imperial College a Londra (UK). In passato era conosciuto soprattutto per i suoi studi sulle zanzare geneticamente modificate allo scopo di contrastare la trasmissione della malaria. Negli ultimi mesi è salito alla ribalta nazionale per il fondamentale ruolo svolto nella definizione della efficace strategia di contrasto al Coronavirus, strategia che ha permesso al Veneto di contenere il numero di vittime. Grazie ai suoi studi sul contagio nel paese di Vo’, in provincia di Padova, ha evidenziato il ruolo cruciale degli asintomatici nella diffusione del virus. Roberto Natalini lo ha intervistato per MaddMaths!.

[Originariamente pubblicato il 25 luglio 2020]

Roberto : Buongiorno e grazie per aver accettato di farsi intervistare, anche se sappiamo quanto sia impegnato in questo momento. In una recente intervista ha affermato che in questa fase di ripresa vede in giro “troppo plexiglass e troppo pochi modelli matematici“. Questa frase mi ha incuriosito e le chiederei di approfondire il suo pensiero.

Andrea : Come forse sa sono stato per 25 anni presso l’Imperial College a Londra e ho collaborato e interagito spesso con i colleghi matematici del gruppo di Public Health. E ho sempre notato in Italia questa mancanza di cultura matematica nell’ambito della salute pubblica. E mi sembra che spesso le decisioni vengano prese sulla base di paure, spinte politiche e altre esigenze senza minimamente valutare gli scenari e le loro conseguenze. Mentre i modelli matematici possono aiutare a valutare l’impatto di determinate decisioni o di determinate ipotesi. Non è che diano la verità assoluta, ma sicuramente aiutano la decisione. Nel senso che, se uno fa un certa scelta, ha uno strumento per immaginare cosa potrà succedere. Faccio un esempio. C’è questo dibattito sul rientro a scuola che si sta facendo senza nessuna analisi di impatto o di rischio, senza nessuna modellistica. Tutte queste affermazioni, un metro, mezzo metro di distanza. Non c’è dietro nessuna misura, nessuna analisi statistica. Perché un metro ? Qual è la probabilità che una persona infetta ne infetti un’altra se sta ad un metro invece che a due ? Come dipende la distanza dalla carica virale del ragazzino ? A me irritano queste decisioni prese senza nessuna razionalità.

R. : Però il governo è stato criticato per aver deciso il prolungamento del lockdown proprio in base ad un modello matematico.

A. : Beh, intanto si può dire che il lockdown italiano abbia funzionato. E in quel caso il problema è stato piuttosto in una mancanza di trasparenza. Fai delle ipotesi e trai delle conseguenze in base al modello. Ma questo modello rimane in larga parte astratto, difficilmente comprensibile dalla maggior parte delle persone, che lo vedono come uno strumento impositivo, autoritario, non avendo possibilità di visualizzazione, né di comprensione o di critica. Quindi alla fine si tratta piuttosto di un problema comunicativo, non di uso del modello in sé. Bisognerebbe far capire invece che il modello matematico non fa previsioni certe, ma in qualche modo dà degli strumenti per capire meglio, sulla base di determinate ipotesi, l’effetto di alcune scelte.

R. : E lei come medico, cosa chiederebbe in questo momento di fare al matematico ?

A. : Gli chiederei di calcolare il rischio individuale. Per esempio sulla base delle mansioni di lavoro o dell’attitudine sociale. Le faccio un esempio. Google è in grado di capire il colore della maglietta che ti comprerai tra due mesi. Allo stesso modo esiste la possibilità di modellare i comportamenti sulla base dei contatti sociali, dell’attitudine della persona, dell’età. Perché il virus alla fine sfrutta i contatti delle persone. E quindi è fondamentale profilare le persone, identificare le situazioni ad alto, medio e basso rischio, potendo così concentrare la capacità di sorveglianza. Di questo c’è bisogno in questo momento.

R. : Ma come dovrebbe interagire il matematico con il medico in questo tipo di profilazione ?

A. : Più che con il medico, il matematico dovrebbe interagire con il sociologo, che può dire qual è la persona che potrebbe avere più contatti sulla base di determinati profili. Supponiamo che ci sia una persona che lavora nella logistica di un’azienda. È in contatto con diverse persone, tra cui molti trasportatori. Magari è tra i 25 e i 40 anni, non è sposato, è iscritto in palestra e frequenta un club di danza.

R. : beh, ma questo sarebbe un super-untore !

A. : Eh, appunto, ha capito ? E dall’altra parte magari c’è una coppia di genitori sulla quarantina che ha un figlio che ha meno di un anno. Questi faranno di tutto per non infettarsi e saranno quindi a basso rischio. Una volta che abbiamo profilato le persone in base al rischio di infettarsi, possiamo concentrare la sorveglianza. Questo si applica alla scuola, al corpo insegnante, si può applicare agli studenti in qualche misura, specialmente ai più grandi. Ma in realtà anche ai più piccoli. Se un bambino va a calcetto, poi a nuoto e fa altre attività sociali, questo bambino è molto più a rischio di un altro che queste cose non le fa. Applicando questo tipo di analisi ad ogni singola scuola si potrebbe stimare il rischio a livello di classe, con un grande livello di granularità e il dirigente scolastico potrebbe a quel punto prendere delle decisioni abbastanza mirate.

R. : Secondo lei cosa non abbiamo fatto in Italia all’inizio dell’epidemia che, con il senno di poi si sarebbe potuto fare facilmente.

A. : Non abbiamo testato in modo sistematico tutti le persone che arrivavano dalla Cina magari passando per altri scali. Lei pensi che lo abbiamo proposto l’8 febbraio e siamo stati bloccati da una sciagurata decisione della regione. E la prova della ragionevolezza di quell’approccio è che ora, quando vengono testati i viaggiatori, ne troviamo tanti di positivi. Lei immagini cosa avrebbe significato farlo per quelli che arrivavano dalla Cina ai primi di febbraio. E poi penso all’errore tragico che è stato fatto è stato quando, il 26 o 27 febbraio, sono usciti i risultati della comunità di Vo’ (poi pubblicati qui, ne abbiamo parlato recentemente con Ilaria Dorigatti) che era stata completamente testata. A livello politico non ci si è resi conto che con il 3% della popolazione infetta, avevamo una specie di bomba innescata. Ed era sotto gli occhi di tutti. Lì è mancato il supporto dei modellisti del ministero. Erano loro che dovevano capire che con il 3 % e un \(R_0\) di 3,6 e un tempo di duplicazione di 5 giorni, dopo 10 giorni ci sarebbe stato il 40% delle persone infette. Dato che il caso di Vo’ era analogo alla situazione della Lombardia, questo spiega il disastro che è successo.

R. : Capisco. E invece per settembre lei cosa pensa sia necessario fare ? Cominciare a rientrare o aspettare che la medicina trovi nuove soluzioni ?

A. : Guardi, penso che se dobbiamo aspettare la medicina, se dobbiamo aspettare un vaccino, dovremo aspettare molto. Per questo penso che invece dobbiamo cercare di intercettare il virus, ogni nuovo focolaio, prima che possa sopraffare la nostra capacità di risposta. Perché un conto è un focolaio, e un conto sono una serie di casi dispersi su tutto il territorio e a quel punto c’è solo il lockdown. Quindi ritorno a quello che ho detto prima. I modelli possono aiutarci moltissimo ad individuare le persone con le situazioni a rischio e quindi riuscire a prevedere. Ossia non testare a caso, ma in modo mirato. Questo è il vero modo per convivere con il virus.

Roberto Natalini

Roberto Natalini [coordinatore del sito] Matematico applicato. Dirigo l’Istituto per le Applicazioni del Calcolo del Cnr e faccio comunicazione con MaddMaths!, Archimede e Comics&Science.