In questi giorni si è sviluppata, in parte anche su questo sito, un’ampia discussione sull’utilità dei modelli matematici come strumento di supporto alle decisioni politiche in questa emergenza creata dal Covid-19. A questo proposito ospitiamo nuovamente il matematico Stefano Merler della Fondazione Bruno Kessler che questa volta ci propone un’importante riflessione di fondo su dove un modellista si debba fermare con il suo modello e lasciare spazio a chi deve decidere cosa fare o non fare. 

In un recente post sui modelli matematici per la fase 2, Guido Silvestri ha sollevato un’importante questione, quella della filosofia che sta alla base di questi modelli. Approfitto di questo spazio per dire quello che non mi è stato possibile spiegare a suo tempo sul modello che avevo sviluppato per la fase 2, per i modi in cui è stato trattato l’argomento, e anche per provare a guardare avanti.

Come dice giustamente Silvestri, abbiamo fatto una scelta di fondo, quella di non includere nel modello fattori su cui non si sa dire niente di quantitativo, anche se potrebbero avere un impatto (per es.: stagionalità dei coronavirus). Io credo che quella scelta rappresenti il giusto confine tra scienza e politica. Non pretendo che debba essere universalmente accettata, ma è la mia filosofia. Provo a spiegarla, cominciando a raccontare sinteticamente come ho presentato i risultati del modello al Comitato Tecnico Scientifico per la prima volta il 9 aprile 2020. Ho fatto la lista di quello che conoscevamo (per es.: trasmissibilità, tempi chiave dell’epidemia, suscettibilità all’infezione, severità, ecc.), anche se con tanta incertezza intorno alle stime, e ho detto: il modello tiene conto solo di questo. Non c’è nulla di quello che non sappiamo, e infatti il modello non contiene alcun parametro libero arbitrario. Il risultato era che, al meglio di quelle conoscenze, R\(_0\) avrebbe potuto salire sopra 1 con certe riaperture. Non sarebbe mai salito enormemente (diciamo al massimo vicino a 1.2), ma questa crescita avrebbe creato dei problemi nel medio-lungo termine in termini di saturazione delle terapie intensive. Avere delle indicazioni che R\(_0\) sarebbe restato sotto soglia era necessario per riaprire in relativa sicurezza, specie in quel periodo (inizio aprile). Ma per questo serviva una riduzione di circa il 20% della trasmissione. Questo lo abbiamo mostrato facendo simulazioni dove assumevamo una riduzione della trasmissibilità grazie all’uso delle mascherine. Ma io, in assenza di evidenza scientifica, non ho mai detto che le mascherine avrebbero funzionato, riducendo la trasmissione, ad esempio del 20%, l’ho solo preso come ipotesi di lavoro. Penso che in caso contrario avrei fatto male il mio mestiere. Lì finiva la scienza e iniziava la politica. Sta alla politica assumersi il rischio di certe scelte, scommettere sulle mascherine, il distanziamento sociale, la stagionalità dei coronavirus, migliori cure, ecc. Certo, si può e se ne deve evidenziare le limitazioni (per es.: fattori su cui non sappiamo dire nulla di quantitativo) dello studio ma, ripeto, lì finisce il compito della scienza, almeno secondo me.

Faccio ora un esempio, non casuale. Assumiamo di dover valutare certe politiche di riapertura delle scuole a settembre. Oggi sappiamo alcune cose su COVID-19 e bambini, ma ne ignoriamo ancora tante, tantissime. Ma supponiamo per un momento di sapere tutto tranne una cosa, e cioè quanto trasmettono gli asintomatici (cioè la maggior parte dei bambini infetti) rispetto ai sintomatici. Credo che tutti concordiamo che non c’è evidenza scientifica solida su questo aspetto – sul fatto che i bambini in generale trasmettano poco o tanto non si va oltre l’aneddotica al momento – ed è invece un aspetto rilevantissimo per valutare l’impatto delle scuole sulla trasmissione di COVID-19. Certo, si potrebbero fare ipotesi sul diverso grado di trasmissione degli asintomatici. Ma ne risulterebbero scenari in cui tutto è possibile, diventando così un lavoro poco utile. Se dovessi occuparmi di questo, assumerei, oggi, che non c’è differenza di trasmissione. So benissimo anch’io che i sintomatici trasmettono di più (il colpo di tosse favorisce la trasmissione), ma per fare scienza non ci si può limitare a considerazioni qualitative. Servono numeri, stime. Purtroppo, ad oggi, sappiamo solo che la “carica virale” (la quantità di virus che viene rilevata coi tamponi) non è statisticamente differente tra sintomatici e asintomatici. Quindi, il potenziale di trasmissione è lo stesso. E non sappiamo molto di più. Fatte le simulazioni con queste assunzioni, se R\(_0\) fosse maggiore di 1 mi limiterei a dire che serve un’ulteriore riduzione della trasmissione per avere qualche grado di sicurezza. E qui finirebbe il mio compito. Scommettere su cose di cui si sa poco o nulla, in questo caso il fatto che gli asintomatici trasmettano meno (in termini quantitativi), è compito della politica, non mio. E continuerei a fare questa assunzione fino a quando qualcuno mi dirà, su base scientifica, che gli asintomatici trasmettono 1, 1/2, 1/3, 1/4, … rispetto ai sintomatici. E il modello non sarebbe da considerarsi sbagliato se qualcuno un giorno ci dirà che gli asintomatici trasmettono 1/2 rispetto ai sintomatici, anche se io ho assunto che trasmettono allo stesso modo e ho ben chiarito quale sia la mia ipotesi.

Non ho parlato di scuola a caso. Credo che tutti concordiamo che, anche se COVID-19 ci darà tregua per tutta l’estate, come ci auguriamo tutti, l’autunno sarà carico di incertezze (a scanso di equivoci, ribadisco incertezze, non ho nessuna sfera di cristallo). Di sicuro ripartirà la scuola. Nessuno può sapere oggi se sarà un problema grande o piccolo, ma credo che tutti conveniamo che qualche problema lo comporterà rimettere in moto milioni di bambini e ragazzi. Il possibile effetto della stagionalità del coronavirus tenderà eventualmente ad indebolirsi. Passeremo più tempo al chiuso. Ricomparirà l’influenza stagionale, che col suo effetto confondente renderà quanto meno più difficile la diagnosi rapida di COVID-19 e l’investigazione epidemiologica. Io credo che questa sia la vera domanda oggi. E credo che bisogna prepararsi col più largo anticipo possibile. E l’inizio di tutto è cercare di capire cosa potrà succedere, incrementalmente, ma mano che acquisiamo nuova conoscenza, con l’aiuto di tutti, ognuno con le sue conoscenze. Silvestri nel suo recente post ha detto, e concordo pienamente, che discutere in termini finalmente seri e pacati fa bene a tutti. Che questo sia possibile, sono più fiducioso oggi di ieri. E me lo auguro di cuore.

Concludo con un piccolo appunto sulla comunicazione scientifica. Non ricordo bene il giorno in cui è stato divulgato il rapporto ex-confidenziale, forse il 30 aprile. Ma so di sicuro che fino a 1 minuto dopo la pubblicazione del report da parte della stampa (il Messaggero per primo?), per me quel report era da intendersi confidenziale. Era compito della politica, non mio, garantire la riservatezza di quel documento e non spettava a me, ma alla politica, prendersi la responsabilità di spiegarlo alla popolazione, e collegarlo alle scelte politiche fatte, dopo che era stato dato in pasto alla stampa in quel modo. La politica avrebbe dovuto spiegare che lo scenario delle 150.000 terapie intensive non è mai stato considerato realistico da nessuno e non ha avuto nessuna influenza sulle scelte fatte in seguito. Io, come ho già avuto modo di dire, avrei potuto e anche voluto spiegarlo prima delle scelte politiche, per trasparenza. A quel punto, invece, dopo la pubblicazione non autorizzata, provate ad immaginare cosa poteva valere la mia parola.

Stefano Merler
Fondazione Bruno Kessler
responsabile dell’Unità di Ricerca “Dynamical Processes in Complex Societies”

[L’immagine di copertina è presa dal sito Our World in Data e presenta il numero totale confermato di morti di Covid-19  per milione di abitanti, divisi per paesi dall’inizio dell’epidemia a oggi.]

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.