Una ricerca condotta alla Northwestern University ha portato a una nuova teoria utile per capire la diffusione globale delle epidemie. Lo studio potrebbe non solo aiutare ad identificare l’origine di un’epidemia ma potrebbe anche migliorare significativamente la capacità di predire i percorsi globali attraverso i quali una malattia potrebbe diffondersi.

 “Con questa nuova teoria, possiamo ricostruire l’origine di una ‘outbreak’ con maggiore precisione, calcolare la velocità di diffusione dell’epidemia e prevedere quando un fronte di epidemia arriverà in un qualunque luogo del pianeta” dice il fisico teorico Dirk Brockmann, che ha partecipato a questo studio mentre lavorava al Northwestern Institute on Complex Systems (NICO) “questo potrebbe aiutare a migliorare possibili strategie di intervento”.

Brockmann, al momento professore alla Humboldt-Universitaet di Berlino, ha collaborato con il collega Dirk Helbing, professore all’ETH di Zurigo per sviluppare la teoria. La ricerca è stata pubblicata sulla rivista Science.

Il nuovo approccio di Brockmann e Helbing per comprendere la dinamica delle malattie globali si basa sulla nozione intuitiva che, nel nostro mondo fortemente connesso, le distanze geografiche convenzionali non sono più la variabile principale ma devono essere rimpiazzate dalle “distanze effettive”. “Dalla prospettiva di Francoforte (in Germania) altre aree metropolitane come Londra, New York o Tokyo non sono in effetti più distanti di città tedesche geograficamente vicine come Brema, Lipsia o Kiel” ha detto Brockmann.

Quando un virus sconosciuto compare in vari luoghi nel mondo, gli scienziati sono chiamati a rispondere alle seguenti domande: da dove ha avuto origine la nuova malattia? Dove ci si deve aspettare nuovi casi? Quando dobbiamo aspettarceli? E quante persone contrarranno la malattia?

Per contenere l’ulteriore diffusione – e le conseguenze potenzialmente devastanti – una valutazione rapida è essenziale per lo sviluppo di strategie efficienti di contenimento. Simulazioni informatiche altamente sofisticate, che provano a predire lo sviluppo probabile dell’epidemia nel tempo ed il suo processo di diffusione, sono strumenti importanti per la previsione di scenari differenti. Tali simulazioni al computer, tuttavia, richiedono strumentazioni potenti e lunghi tempi di esecuzione; inoltre, necessitano della conoscenza di parametri specifici di ciascuna malattia, che tipicamente non sono noti per malattie infettive nuove.

Nel loro lavoro i ricercatori mostrano che le distanze effettive possono essere calcolate a partire dalle intensità di traffico nel network dei trasporti aerei globali. “Se il flusso dei passeggeri da un punto A ad un punto B è grande, la distanza effettiva è piccola e viceversa” ha spiegato Helbing. “La sola cosa che abbiamo dovuto fare è stata trovare la formula matematica giusta per descriverla”.

Con questo tipo di fondamento matematico, Brockmann e Helbing sono riusciti a visualizzare la diffusione geografica delle malattie passate, come la SARS nel 2003, o l’influenza H1N1 nel 2009. Pattern dinamici precedentemente complessi e privi di struttura apparente si sono trasformati così in pattern di onde semplici, concentrici e regolari, che possono essere catturati matematicamente con facilità.

“In futuro, speriamo che il nostro approccio possa migliorare sostanzialmente i migliori modelli esistenti al momento per la diffusione delle malattie” ha detto Brockmann. “Crediamo che la nostra teoria ci aiuterà anche a capire meglio altri importanti fenomeni di contagio, come la diffusione di virus informatici, di informazioni e di mode, o fenomeni di contagio nei social network,” ha aggiunto Helbing.

 A cura di Alice Sepe