Un modello previsionale per l'influenza suina

Grazie a GLEaM, (GLobal Epidemic and Mobility modeler), il Laboratorio di Epidemiologia Computazionale alla Fondazione ISI di Torino, responsabile Vittoria Colizza insieme al Laboratorio di Epidemiologia Computazionale persso il Center for Complex Networks and Systems Research, Indiana University School of Informatics, diretto dal Prof. Alessandro Vespignani sono in grado di generare proiezioni future sulla diffusione globale dell'epidemia di influenza messicana attualmente in atto. Il primo rapporto, presentato nel pomeriggio di ieri, mostra alcuni risultati iniziali di questo sforzo continuo. Nei prossimi giorni i due gruppi di ricerca, costituiti da un'equipe di circa dieci ricercatori, potranno fornire ulteriori mappe aggiornate dei rischi e proiezioni future sulla diffusione dell'epidemia.

Il team di ricercatori è composto da

Indiana University

Alessandro Vespignani (coordinamento scientifico, e supervisor del gruppo di Complex Networks and Systems presso la Fondazione ISI), Duygu Balcan, Bruno Goncalves, Hao Hu, Nicola Perra.

Fondazione ISI

Vittoria Colizza, Jose J. Ramasco, Wouter Van den Broeck, Daniela Paolotti, Paolo Bajardi, Chiara Poletto, Michele Tizzoni

GLEaM è un modellatore computazionale che integra i dati sociodemografici e sulla mobilità della popolazione in modelli stocastici sulle malattie, organizzati geograficamente per simulare il diffondersi delle epidemie su scala mondiale. 

Esclusioni di responsabilità

Sebbene pensiamo che queste informazioni possano risultare utili al fine di ottenere degli scenari possibili per il diffondersi della malattia, desideriamo chiarire un determinato numero di esclusioni di responsabilità che saranno di aiuto nell'inquadrare i risultati presentati nel contesto corretto.

Nella maggior parte dei casi, i dati provenienti da varie parti del mondo devono essere convalidati. Noi inseriamo nel modello dati relativi a ciò che sembra plausibile e confermato al momento, tuttavia gli scenari sono passibili di modifiche a seconda dei dati disponibili.

Prendiamo in considerazione sia uno scenario del ‘caso peggiore' sia uno scenario del ‘caso migliore'. Entrambi si basano su un determinato numero di ipotesi sui dati e su ciò che scopriamo dalle informazioni raccolte finora. Negli aggiornamenti futuri si integreranno le misure di contenimento in linea con le decisioni prese dalle autorità sanitarie. Il modello è usato perlopiù per fornire l'arrivo dei soggetti infetti per la prima volta e fornisce le mappe dei rischi che ci informano su quale sia la probabilità di rilevamento di casi infetti in una certa data. In questa fase precoce della malattia. Il numero di casi previsti è un numero caratterizzato da ampie fluttuazioni e come tale rappresenta l'esito più sensibile del modello. Il risultato si basa sui modelli computazionali e deve essere considerato esclusivamente come una fonte supplementare di informazioni, non certo come la realtà del diffondersi dell'epidemia.

Qui, forniamo i dati aggregati a livello di singoli paesi. A richiesta, è possibile fornire una maggiore risoluzione (aree urbane principali, stati ecc.)

Inizializzazione e taratura del modello

Presumiamo che l'epidemia abbia avuto origine in Messico. Inseriamo un primo gruppo di simulazioni con un cluster di infezioni il 18 marzo. Quindi, studiano le aree infette previste a partire dalla data del 26 aprile. Si presume che la malattia sia del tipo ILI (sia sintomatica sia asintomatica). Il numero riproduttivo viene regolato secondo uno scenario del 'caso peggiore' con oltre 1000 soggetti infetti in Messico e uno scenario del 'caso migliore' in cui il numero dei casi è dimezzato (presumendo che la maggior parte dei casi analizzati al momento risulterà negativo al test di laboratorio H1N1). Teniamo a precisare per amore di chiarezza, che in questo rapporto forniamo soltanto lo scenario del ‘caso peggiore'.

Predizione del modello a partire dal 26 aprile

Il modello calibrato fornisce le previsioni del rilevamento dei casi infetti in Messico, Stati Uniti, Canada, Regno Unito e Spagna. In tali paesi, sono stati confermati dei casi (secondo quanto illustrato nella seguente figura).

Inoltre, il modello fornisce la probabilità di osservare persone infette dei seguenti paesi:

Rischio di epidemia del paese (%)

• Francia 9
• Paesi Bassi 5
• Germania 9
• Brasile 4
• Costarica 7
• Cile 4
• Guatemala7
• El Salvador 4
• Cuba 7
• Perù 3
• Colombia 6
• Venezuela 2
• Panama 5

In alcuni dei paesi elencati sono stati riferiti casi di soggetti infettati, ma non ancora confermati come casi di H1N1 (influenza suina).

Previsione del modello del 26 aprile 2009

Mappe dei rischi con tre settimane di anticipo

Questo rapporto fornisce le mappe dei rischi per le seguenti date: 3 maggio, 10 maggio e 17 maggio.

Il rischio è quantificato dalla probabilità del rilevamento di un caso in una data zona secondo il nostro modello stocastico. Non spingiamo alcuna previsione oltre le tre settimane poichè occorre tener conto delle misure di contenimento che saranno messe in atto (pensiamo di produrre nuovi scenari ogni 24/48 ore).

Scenario del ‘caso peggiore'

Nelle seguenti figure, riportiamo le mappe dei rischi secondo l'evoluzione del modello nello scenario del ‘caso peggiore'. È importante sottolineare ancora una volta che l'evoluzione del modello è tarata con l'evoluzione precoce delle epidemie. È probabile che le avvertenze e le misure di contenimento siano efficaci e il modello debba essere nuovamente tarato nei prossimi giorni.

Probabilità di epidemia al 3 maggio 2009

Probabilità di epidemia al 10 maggio 2009

Probabilità di epidemia al 17 maggio 2009

I paesi evidenziati con il colore nero hanno già riportato dei casi confermati. La mappa riporta soltanto i paesi con una probabilità superiore all'1% di avere soggetti infettati a partire dalla relativa data. A richiesta, è possibile fornire il numero di casi previsti e del relativo intervallo di confidenza.