Vlad Krasen
0 
4151
1192
L'attuale epidemia di Ebola nella Repubblica Democratica del Congo si è diffusa ad almeno 58 persone e ha ucciso quasi la metà di queste persone, secondo un aggiornamento di oggi (23 maggio) dell'Organizzazione mondiale della sanità (OMS). Questa è la nona epidemia di Ebola della nazione dal 1976, quando il virus mortale fu scoperto per la prima volta in un villaggio vicino al fiume Ebola del paese.
Ma cosa succederebbe se gli scienziati fossero in grado di prevedere i focolai di Ebola e fermarli prima ancora che iniziassero??
Questo è l'obiettivo di un gruppo di ricercatori, che sperano di prevedere i focolai di Ebola prima che inizino monitorando i modelli di migrazione di uno dei principali ospiti della malattia: i pipistrelli. I ricercatori hanno dettagliato il loro lavoro in un nuovo studio, pubblicato ieri (22 maggio) sulla rivista Scientific Reports. [5 cose che dovresti sapere sull'ebola]
"Tradizionalmente, gli scienziati che studiano la [diffusione] di malattie come l'Ebola hanno operato partendo dal presupposto che la malattia si muove in modo uniforme", ha detto il coautore dello studio Paolo Bocchini, professore di ingegneria civile e ambientale alla Lehigh University in Pennsylvania. "In realtà, le malattie che si diffondono dagli animali ospiti dipendono da come questi ospiti migrano".
Utilizzando le informazioni satellitari, insieme ai dati sui tassi di infezione, nascite e morti nei pipistrelli, Bocchini e i suoi colleghi ricercatori hanno sviluppato un modello che segue i modelli migratori dei mammiferi in Africa mentre perseguono le risorse in tutto il continente.
"Alimentando i modelli" con queste informazioni più i dati sulla disponibilità di cibo e riparo per i pipistrelli, il modello è stato in grado di "prevedere con precisione i punti caldi dell'epidemia corrispondenti alla migrazione dei pipistrelli durante l'epidemia di Ebola del 2014", ha detto Bocchini. (L'epidemia del 2014, avvenuta in Africa occidentale, ha causato più di 11.000 vittime.)
In altre parole, i ricercatori hanno utilizzato il loro modello per ipotizzare retroattivamente dove avrebbero dovuto verificarsi i focolai di Ebola in Africa nel 2014, sulla base della mappatura del movimento dei pipistrelli. E i modelli si sono dimostrati corretti: i focolai si sono effettivamente verificati nei punti caldi previsti.
Ad esempio, il modello prevedeva retroattivamente un picco di pipistrelli infettati da Ebola nel 2014 a Meliandou, un remoto villaggio della Guinea. Infatti, quando i ricercatori hanno analizzato le segnalazioni di Ebola nel villaggio durante lo stesso periodo di tempo, hanno scoperto che il loro picco previsto coincideva con i mesi in cui è iniziata l'epidemia..
Ora, "l'obiettivo è utilizzare questo modello per prevedere future epidemie di Ebola", ha detto Bocchini. "Se sai dove il rischio è più alto in un determinato periodo di tempo, puoi allocare specificamente le risorse a questi hotspot". [10 malattie mortali che si sono diffuse tra le specie]
Le risorse includono vaccini, campagne di salute pubblica, persino medici, ma queste risorse sono sempre limitate, ha aggiunto Bocchini.
Altri esperti concordano sul fatto che tali modelli predittivi potrebbero essere utili, in particolare in combinazione con altri metodi di controllo della malattia.
"Contact tracing", o modellazione che identifica e potenzialmente tratta individui che sono entrati in contatto con individui infetti, è stato finora il sistema principale per il controllo dell'Ebola, ha affermato Cameron Browne, assistente professore di matematica applicata presso l'Università della Louisiana a Lafayette , che non è stato coinvolto nel nuovo studio. La ricerca di Browne si concentra sulla modellazione matematica delle malattie infettive.
"L'identificazione di possibili ricadute da pipistrello a uomo è decisamente importante", ha detto Browne. "Spillover" si riferisce alla diffusione di una malattia da una specie all'altra; rintracciando i pipistrelli infetti, il nuovo modello di studio aiuta a prevedere le aree in cui è più probabile lo spillover.
"Una volta individuato un hotspot, tuttavia, deve ancora esserci una strategia di controllo", ha detto Browne. "In definitiva, è la sorveglianza attraverso la modellazione che sarà la chiave per il controllo della malattia, sia che si tratti di tracciare i contatti o di identificare gli animali che potrebbero causare un'epidemia".
Bocchini e i suoi colleghi ricercatori hanno ricevuto una borsa di studio dal National Institutes of Health per continuare il loro lavoro. Sperano di rendere il loro modello accessibile a tutti i paesi e hanno in programma di "applicare la tecnologia a epidemie più recenti e potenziali future", ha affermato..
"Pensiamo che questo metodo di modellazione potrebbe essere applicato anche ad altre malattie", ha detto Bochinni. "Nelle Americhe, questo modello potrebbe anche prevedere focolai di malattie come Zika", sebbene siano necessarie molte più ricerche su questo fronte.
Pubblicato originariamente su .