La Lombardia e Wuhan sono stati i due primi epicentri della pandemia di Covid-19 nel mondo. Si tratta di aree accomunate dalle stesse condizioni meteo-ambientali, di concentrazioni di popolazione e attività industriali. Già da mesi si parla dello smog come fattore che contribuisce al cattivo esito della malattia sui pazienti, che a causa della lunga esposizione all’inquinamento atmosferico si ritrovano più vulnerabili alle malattie respiratorie. Ora nuove conferme sul legame smog-Covid-19 arrivano da due ricerche condotte da un team italo-francese: i professori Cosimo Magazzino dell’Universita’ Roma Tre, Marco Mele dell’Universita’ Niccolo’ Cusano e Nicolas Schneider della Sorbonne di Parigi.
Piu’ la citta’ e’ attanagliata da smog e polveri sottili, piu’ il virus corre veloce, aumentando numero di contagi e carica virulenta, sostengono i ricercatori che hanno messo a punto un innovativo algoritmo che e’ stato in grado di analizzare i dati di tre principali citta’ della Francia (Parigi, Lione e Marsiglia), una italiana (Milano) e diverse indiane, scoprendo il legame inscindibile fra livelli di polveri sottili e aggressivita’ del virus. L’indagine, cosi’ apprezzata dall’OMS da spingere l’Organizzazione Mondiale della Sanita’ a invitare i docenti alla conferenza alla “COVID-19 Virtual Press Conference” in programma a gennaio 2021, nelle prossime settimane sara’ ampliata, focalizzandosi esclusivamente sul caso Italia. Secondo quanto dichiarato da Marco Mele, sara’ divisa “in zone in base ai livelli di inquinamento da PM10, PM2.5 e N2O e successivamente utilizzeremo un algoritmo “D2C” in grado di stimare con precisione il nesso di causalita’ predittiva tra queste variabili e la diffusione del coronavirus”.
Pubblicati su due riviste di riferimento per il mondo accademico-scientifico, “Applied Energy” e “Environmental Science and Pollution Research”, gli studi hanno evidenziato per la prima volta come, superato il valore soglia di Pm10 e Pm 2.5, si inneschi un meccanismo che agevola l’aggravamento e la morte da Covid-19. Una relazione che, attraverso la modellistica complessa di Machine Learning, lega insieme crescita economica, inquinamento e morti per Covid-19. L’algoritmo messo a punto da Marco Mele, Cosimo Magazzino e Nicolas Schneider contribuirebbe cosi’ a spiegare come mai in alcune parti d’Italia il virus si diffonda piu’ velocemente e sia, al contempo, piu’ aggressivo, impegnando seriamente il sistema sanitario locale. In queste ore, tra l’altro, la Corte di Giustizia europea ha condannato l’Italia per aver violato “in maniera sistematica e continuativa” i valori massimi di concentrazione di Pm 10.
“Il Covid-19 – spiega Marco Mele, docente dell’Universita’ Niccolo’ Cusano per le facolta’ di Economia e Giurisprudenza – colpisce prevalentemente le vie respiratorie. Le polveri sottili Pm 10 e Pm 2.5 potrebbero aver creato, attraverso l’effetto avverso sui polmoni, un terreno fertile sul quale il virus ha amplificato un processo di infiammazione, probabilmente, gia’ preesistente. In aggiunta, le polveri sottili possono assurgere – date le dimensioni specialmente del PM10- al ruolo di carrier del virus proprio come avviene nella diffusione aerosol tra le persone”. “Dal momento che le nostre ricerche hanno evidenziato che il livello di concentrazione delle polveri sottili ammesso dalla Direttiva (2008/50/EC – EU) e’ molto elevato in condizioni pandemiche da virus respiratori – consiglia il professore dell’Unicusano – sarebbe opportuno ridurre tale limite almeno di 10 punti. Pertanto, e’ necessario passare dai 40 microgrammi per metro cubo per il PM10 a 30 e da 25 microgrammi per metro cubo per il PM2.5 a 15“.
