Premessa: tutti i modelli sono sbagliati,\u00a0diceva<\/a><\/strong> lo statistico George Box, ma alcuni sono utili.<\/p>\n Si \u00e8 provato a prevedere “alla buona” la diffusione delle epidemie da quando si \u00e8 scoperto, pi\u00f9 di un secolo fa, che l’agente infettivo della malaria era portato da una zanzara. Adesso ci sono computer, algoritmi, nuove tecniche statistiche e nuovi tipi di dati (perfino tweet) con i quali costruire modelli di previsione e mappe di rischio, per esempio quelle<\/a> di Google\/UC San Francisco per la malaria.<\/p>\n Durante l’epidemia di Ebola, sulle riviste scientifiche erano state pubblicate\u00a0proiezioni locali<\/a><\/strong> e alcune internazionali<\/a><\/strong>. I margini d’incertezza erano ancora molto ampli, ma le epidemie di Ebola sono rare, i dati pochi.<\/p>\n *<\/p>\n Aedes albopictus<\/em> (zanzara tigre), uno dei vettori della dengue<\/p>\n Luned\u00ec il premio Nobel per la medicina andava a cure per le malattie infettive tropicali; marted\u00ec usciva sui PNAS<\/em>\u00a0una ricerca<\/a><\/strong> commissionata dalla fondazione Gates a un gruppo delle universit\u00e0 della Florida e di Pittsburgh. Mostra che la dengue <\/a><\/strong>– una febbre trasmessa da una zanzara, come la malaria – si diffonde<\/a><\/strong> dall’America latina al Mediterraneo orientale con l’aumento della temperatura. Sulla mappa disegna “onde” che dalle megalopoli del Sud est asiatico, per esempio, si propagano verso le zone rurali. Si vede bene quando c’\u00e8 il Ni\u00f1o, l’oscillazione calda della corrente del Pacifico. Come per il clima, il riscaldamento globale fa da “forzante”, scrivono i ricercatori, e aggrava la situazione.<\/p>\n Il Ni\u00f1o\u00a0\u00e8 iniziato da qualche mese<\/a><\/strong>, l’onda di dengue pure<\/a><\/strong>.\u00a0Non c’\u00e8 una cura, per\u00f2 a saperlo in anticipo ci sono misure per limitarne la diffusione, per esempio distribuire zanzariere intrise di insetticida, prosciugare le pozze d’acqua stagna dove le zanzare si riproducono ecc. (1)<\/p>\n A un\u00a0convegno<\/a><\/strong> che si teneva a Erice, il prof. Capasso diceva che i modelli consentono di “anticipare”, di “prevedere” la diffusione di un’epidemia nel tempo, nello spazio e anche nella societ\u00e0, qualunque sia l’agente infettivo. Cos\u00ec ci \u00e8 venuto in mente di invitarlo. Gli chiediamo di spiegare quanto sono affidabili o realistici (skilled) i modelli epidemiologici. Quali ricerche si fanno per migliorarli? Cosa ci va dentro? Come sono “validati”? Quali sono i parametri pi\u00f9 importanti? Come si fa a sapere se il prossimo virus dell’influenza sar\u00e0 molto dannoso, per esempio?<\/p>\n Sono modelli utilizzati da chi? E come? E con quali risultati? E… altre domande se ce la facciamo. <\/span><\/p>\n Streaming<\/a>, podcast <\/a>dopo, sms\u00a0331 62 14 013<\/strong>,\u00a0FaceBook<\/a> e\u00a0mail oche at radiopopolare.it<\/p>\n (1) Stesso tema in copertina dell’Economist<\/em>, ma non l’abbiamo fatto apposta! Editoriale<\/a> e\u00a0“briefing”<\/a>\u00a0con un sacco di dati, rif. anche il paper di S. Bhatt et al. <\/a>su Nature<\/em>\u00a0che segnalavo ieri, con un modello per stimare la regressione della malaria in Africa subsahariana.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cari orechietti di radio pop, dalle 12.50 alle 13.30, con Filippo riassumiamo le news della settimana, e poi intervistiamo il matematico\u00a0Enzo Capasso\u00a0della Statale di Milano, il direttore del Centro Adamss (ADvanced Applied\u00a0Mathematical and Statistical Sciences), e autore del manuale Mathematical structures of epidemic systems. 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