Da Wired.it :
Un’analisi matematica dimostra che gli eventi di superdiffusione hanno un peso nella trasmissione del coronavirus molto maggiore di quanto previsto fino ad ora. Lo studio su Pnas
Dagli eventi sportivi alle cerimonie. Gli eventi di superdiffusione, ovvero quando una persona positiva al coronavirus ne infetta molte altre, hanno un peso enorme nella diffusione complessiva della Covid-19. A riferirlo sono stati i ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (Mit), che attraverso specifiche analisi matematiche e statistiche hanno dimostrato come la superdiffusione, o per dirla in inglese superspreading, abbia un impatto molto maggiore del previsto. Il loro studio è stato appena pubblicato sulle pagine di Pnas.
Per capirlo, i ricercatori hanno preso in considerazione circa 60 eventi di superdiffusione, 45 registrati dall’attuale pandemia e altri 15 documentati nella letteratura e risalenti all’epidemia del 2003, dimostrando che le occasioni in cui una persona ne infetta almeno altre 6 sono molto più comuni di quanto previsto. Dai dati, infatti, è emerso che nella maggior parte di questi eventi, sono state contagiate tra le 10 e le 55 persone, mentre in due, entrambi nel 2003, sono state infettate più di 100 persone.
Come spiegano i ricercatori, per il coronavirus il cosiddetto numero di riproduzione di base, R0, che indica la potenziale trasmissibilità di una malattia infettiva, è di circa 3: vale a dire, quindi, che ogni persona infettata dal coronavirus lo diffonderà in media ad altre tre persone. Tuttavia, questo parametro varia notevolmente da persona a persona, in quanto alcuni soggetti non diffondono la malattia a nessun altro, mentre altri, i super-diffusori appunto, possono infettare decine di persone (nel nuovo studio, questi ultimi sono stati definiti come individui che trasmettono il virus a più di sei persone). Date le distribuzioni statistiche comunemente utilizzate in cui un positivo infetta altri tre individui, eventi in cui la malattia si trasmette a decine di persone sono considerati estremi, molto improbabili. Ad esempio, una distribuzione “normale” potrebbe assomigliare a una sorta di campana con un picco vicino a tre e con una coda che si assottiglia rapidamente in entrambe le direzioni. In questo scenario, quindi, la probabilità di un evento estremo diminuisce in modo esponenziale man mano che il numero di infezioni si allontana dal tre.
Ma non è questo il caso degli eventi di super diffusione del coronavirus: utilizzando strumenti matematici della teoria dei valori estremi (una branca della statistica applicata nel mondo della finanza) i ricercatori sono riusciti a quantificare il rischio dei cosiddetti eventi “fat-tail” (situazioni che formano una coda larga, invece che assottigliata) e a dimostrare che anche se gli eventi di super diffusione sono estremi, è comunque probabile che si verifichino. “Abbiamo dimostrato che la probabilità di eventi estremi decade più lentamente di quanto ci si aspetterebbe”, spiegano i ricercatori. “Eventi di superdiffusione grandi, ovvero tra 10 e 100 persone contagiate, sono molto più comuni di quanto avevamo previsto”.
Inoltre, i ricercatori ha messo a punto un nuovo modello matematico di trasmissione della Covid-19, dimostrando che limitare gli incontri a 10 persone, o anche meno, potrebbe ridurre significativamente il numero di eventi di superdiffusione e abbassare il numero complessivo di infezioni da coronavirus. “Gli eventi di superdiffusione sono probabilmente più importanti di quanto la maggior parte di noi avesse inizialmente ipotizzato”, commenta James Collins, co-autore dello studio. “Se riuscissimo a controllarli, avremmo molte più possibilità di gestire questa pandemia”. Un modo per farlo, concludono i ricercatori, sarebbe proprio quello di impedire a chiunque di interagire con più di 10 persone contemporaneamente.
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