Lo studio, pubblicato sulla prestigiosa rivista “Journal of Biomedical Informatics” dal gruppo di Bioingegneria dell’Unisi, è partito da una tesi di laurea che ha raccolto ed elaborato dati pubblici sul Covid-19
SIENA. Da Siena arriva la realizzazione di un modello matematico per comprendere meglio le dinamiche della pandemia e prevedere in anticipo gli effetti di misure di contenimento come vaccinazioni e lockdown, guidando così la politica verso scelte ottimali per la popolazione. Il gruppo di Bioingegneria dell’Università di Siena ha appena pubblicato sulla prestigiosa rivista internazionale “Journal of Biomedical Informatics” un modello a compartimenti per lo studio e la previsione degli effetti delle epidemie, con particolare attenzione alla pandemia da Covid-19 in Italia. Si tratta in particolare di un’estensione del cosiddetto modello SIRD (Susceptible-Infected-Recovered-Deceased), in versione tempo-variante e stratificato per classi di età e sesso, sviluppato a partire dalla tesi di laurea in Ingegneria Gestionale di Riccardo Gimignani, che ha raccolto, organizzato ed elaborato dati pubblici sul Covid-19 (provenienti dalla Protezione Civile e dall’Istituto Superiore di Sanità).
“Questo modello può aiutare a comprendere meglio le dinamiche del fenomeno pandemico, per gruppi di età e sesso – affermano Paolo Barbini e Gabriele Cevenini, ordinari di Bioingegneria a Siena, coautori dell’articolo ed esperti di modellistica dei sistemi biomedici/sanitari e di metodi di aiuto alla decisione clinica – inoltre, è in grado di prevedere in anticipo gli effetti di misure di contenimento quali le vaccinazioni o i lockdown e guidare così i decisori verso scelte ottimali che vadano ad agire sulle classi più infettive o più a rischio. L’uso dei modelli a compartimenti stratificati per gruppi di popolazione, combinato con tecniche di contenimento guidate e mirate, può rappresentare un sistema efficace per frenare tempestivamente, limitare i danni, o addirittura bloccare sul nascere, pericolose epidemie/pandemie quali quella del Covid-19 attualmente in corso”.
“È estremamente importante avere dati pubblici di buona qualità e soprattutto stratificati per gruppi di popolazione, per consentire a tale modello di esprimere al massimo le sue potenzialità – evidenzia Alessandra Cartocci, dottoranda di GenOMeC presso il dipartimento di Biotecnologie Mediche dell’Università di Siena e primo autore dell’articolo – i dati attualmente disponibili sono migliorabili e incompleti, tant’è vero che, per poter usare il modello SIRD distribuito, abbiamo dovuto filtrarli e ricostruirli in parte. E’ molto importante far notare che il modello può simulare qualsiasi azione di contenimento a partire dalla condizione iniziale, cioè la situazione pandemica immediatamente prima dell’azione stessa, e ne ottimizza gli effetti operando appropriatamente tra le fasce della popolazione.
“In questo momento – continua Alessandra Cartocci – stiamo utilizzando il modello per una tesi di laurea in Medicina, in cui ci proponiamo di valutare gli effetti dei vari vaccini disponibili nei prossimi mesi. Le simulazioni del modello farebbero intendere che, se si adottano strategie ottimizzate, con l’attuale ritmo di vaccinazioni, la pandemia in Italia può essere totalmente azzerata tra la fine di luglio e l’inizio di agosto 2021. In particolare, se si privilegia la tutela della salute, minimizzando i decessi, occorre completare le vaccinazioni in rigoroso ordine inverso di età. Se viceversa si vuole azzerare il prima possibile gli infetti, la strategia ottimale è più variegata e coinvolge vaccinazioni nelle classi dei più giovani (16-30 anni), intermedie (40-60) e più elevate di età (sopra i 90 anni)”.
