I ricercatori del Karolinska Institutet in Svezia e dell’Università di Basilea in Svizzera hanno prodotto un modello matematico che mostra che la diffusione del nuovo coronavirus può diminuire in estate e poi tornare in autunno e in inverno. L’analisi è stata pubblicata sulla rivista scientifica Swiss Medical Weekly. Anche se la diffusione dovrebbe diminuire in estate, non possiamo concludere che la pandemia sia contenuta perché un tale declino può essere temporaneo e dovuto a una combinazione di sforzi di controllo delle infezioni e variazioni stagionali nel modo in cui il virus si diffonde. Invece, può essere visto come un’opportunità per preparare i sistemi sanitari e investire nello sviluppo di vaccini e farmaci antivirali. I ricercatori hanno cercato di prevedere l’effetto delle variazioni stagionali nell’efficienza di trasmissione del nuovo coronavirus (SARS-CoV-2) sull’emisfero settentrionale. Nel loro modello matematico, tengono conto della probabilità che la diffusione del virus mostrerà la stessa variazione stagionale dei coronavirus respiratori comuni e strettamente correlati, vale a dire che si diffonde meglio in inverno. Uno scenario possibile è che ci sia un picco nella primavera 2020 nelle regioni temperate dell’emisfero settentrionale, un calo in estate e un nuovo picco nell’inverno 2020/2021. I ricercatori hanno utilizzato le cifre e i dati disponibili su SARS-CoV-2 e quattro coronavirus “comuni” correlati chiamati HKU1, NL63, OC43 e 229E. Poiché questi coronavirus correlati sono virus del raffreddore comuni, ci sono molti dati sulle loro variazioni stagionali. L’analisi dei risultati di oltre 52.000 campioni di pazienti dell’ospedale universitario di Karolinska mostra che l’infezione con uno dei quattro coronavirus “comuni”, HKU1, NL63, OC43 o 229E, era dieci volte più comune nel periodo da dicembre ad aprile di quanto non fosse da luglio a settembre. I ricercatori hanno quindi raccolto tutti i dati disponibili e utilizzato un cosiddetto modello SIR, che viene spesso utilizzato nella modellistica matematica delle malattie infettive. I ricercatori sottolineano che c’è molta incertezza nei vari parametri su cui basano la loro analisi e che bisogna ricordare che è solo un modello che tenta di esaminare scenari immaginabili. Ci sono molte cose che entrano in gioco nella diffusione di un virus e che non sono stati in grado di tenere in considerazione, come ad esempio quali misure pubbliche vengono prese e quanto sia efficace l’isolamento/la quarantena. Con la loro analisi, vogliono sottolineare che è importante ricordare la possibilità di stagionalità quando vengono valutati i dati sulla diffusione della pandemia.

Daniele Corbo

Bibliografia: “Potential impact of seasonal forcing on a SARS-CoV-2 pandemic”. Neher Richard A., Dyrdak Robert, Druelle Valentin, Hodcroft Emma B., Albert Jan. Swiss Medical Weekly

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