Cene di lavoro, pomeriggi con gli amici e aperitivi in compagnia sono state inserite tra le occasioni sociali durante le quali virus e batteri si diffondono maggiormente. Un modello matematico ‘made in Italy‘ è in grado di prevedere l’andamento di un’infezione o un’epidemia, tenendo conto anche di questo aspetto. “La maggior parte della letteratura scientifica esistente presuppone che le epidemie si diffondano molto più rapidamente o molto più lentamente di quanto individui costruiscono connessioni sociali“, afferma l’italiano Maurizio Porfiri, professore presso il Dipartimento di Ingegneria meccanica e aerospaziale e il Dipartimento di Ingegneria biomedica della New York University, e autore del lavoro insieme a colleghi del Politecnico di Torino. “Tuttavia questo è raramente vero, in quanto le persone oggi possono percorrere qualsiasi distanza in poche ore, diffondendo efficacemente molti agenti patogeni“.
Nel suo studio, che sarà pubblicato sul ‘Siam Journal on Applied Dynamical Systems‘, Porfiri – insieme ai collaboratori Lorenzo Zino e Alessandro Rizzo del Politecnico di Torino – indica le connessioni tra l’attività sociale delle persone e la diffusione di epidemie, attraverso un modello matematico. “Il nostro modello tiene conto del fatto che alcuni soggetti sono più attivi nella creazione di contatti rispetto ad altri“, spiega Porfiri. “Le interazioni tra individui, che tendono a raggrupparsi nel tempo, con brevi picchi di attività elevata che si alternano a periodi di attività moderata più lunghi, non possono essere trascurate” per spiegare il diffondersi dei patogeni.
Gli autori hanno sviluppato un modello matematico variabile nel tempo, analizzando gli effetti di queste dinamiche sociali sulla trasmissione epidemica. “Dimostriamo che trascurare le interazioni fra i singoli nello studio della diffusione epidemica può causare una drammatica sottostima della gravità di un’infezione“, sottolinea Zino. “Comprendere il ruolo cruciale” di queste dinamiche sociali all’inizio di un’epidemia “è la chiave per formulare accurate previsioni sull’evoluzione delle epidemie e supporta tecniche efficaci di vaccinazione e contenimento” dei patogeni.
