Una ricerca dal Politecnico di Torino spiega come le epidemie si diffondono con i meccanismi dei Social

Una ricerca in collaborazione tra il Politecnico di Torino e la New York University Tandon School of Engineering sta rivoluzionando il processo di modellazione tradizionale, ottenendo previsioni più semplici da calcolare e più efficaci all’interno di un mondo iperconnesso.

Tutti i modelli predittivi correlano il movimento di una malattia alla popolazione nel corso del tempo, ma le simulazioni non sempre tengono conto in maniera efficace di un aspetto ovvio: la mobilità e l’attività variano tra le persone e queste variazioni hanno un impatto sulla probabilità di contrarre o diffondere la malattia.

Un nuovo approccio è stato esposto in un paper pubblicato sulla prestigiosa rivista Physical Review Letters da Alessandro Rizzo, professore associato del Dipartimento di Automatica e Informatica del Politecnico e visiting professor alla New York University Tandon School of Engineering, Lorenzo Zino, dottorando del Politecnico in matematica pura e applicata, e Maurizio Porfiri, professore di Ingegneria meccanica e aerospaziale alla New York University Tandon School of Engineering.

I ricercatori hanno verificato che alcune persone sono molto attive, altre meno, e nei risultati del loro modello spiegano come tali differenze possono influenzare la diffusione della malattia. Il loro approccio permette di individuare differenti sfumature di malattie, da un virus aereo altamente contagioso come l’influenza, che si espande velocemente tra persone con un’alta mobilità ma viene limitato da chi rimane in isolamento, a virus come l’HIV, con un lungo periodo di latenza e una lenta trasmissione.

“Il modo in cui ci muoviamo riflette il modo in cui contraiamo una malattia”, afferma Porfiri, che continua: “Abbiamo pensato di cambiare il punto di vista da cui si affronta la simulazione, perché è difficile capire come un piccolo focolaio possa evolvere in un’epidemia senza capire come i diversi livelli di attività delle persone aiutino la diffusione della malattia”.

Parecchi modelli tradizionali presuppongono un’omogeneità all’interno della comunità: “È come se le persone malate si trovassero tutte in un unico ambiente, connesse con un numero finito di persone e questo non è realistico”, afferma Rizzo. “Alcune persone hanno molte più connessioni di altre ed è possibile mettere in relazione la diffusione della malattia a quella di queste connessioni”.

La pubblicazione su Physical Review Letters è il primo risultato di una ricerca recentemente finanziata con un budget di 375 mila dollari per tre anni dalla National Science Foundation per studiare l’evoluzione del contagio, le dinamiche della malattia infettiva e le reti attraverso il quale essa si veicola. La ricerca è stata co-finanziata anche dalla U.S. Army Research Office (ARO) e dalla Compagnia di San Paolo.

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