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Perché le proiezioni sulle onde del Covid si fanno sempre più complicate

SCIENZA – Iniziata all’inizio di giugno, questo martedì 26 luglio, possiamo dire che la 7° ondata di COVID-19 in Francia ha raggiunto il suo picco. Dal lato dei casi positivi come i ricoveri ospedalieri, gli indicatori sono scesi, come si può vedere nel l’immagine qui sotto.

Buone notizie (se il trend continua), perché questo picco relativo alla variante BA.5 proprio simile a quella associata a BA.2, molto lontana dalla prima “onda Omicron” causata da BA.1. Buone anche le notizie, perché mentre la situazione in Portogallo e Sud Africa ha permesso di non preoccuparsi troppo, è stata la prima ondata per la quale il Consiglio Scientifico (e quindi il governo) non ha avuto un modello su cui appoggiarsi.

E per ora, anche l’Institut Pasteur non ha un modello per le ondate future che arriveranno senza dubbio una volta che l’estate sarà finita e la nostra immunità lentamente diminuirà.

Questo non ha impedito il Consiglio Scientifico, nel suo ultimo avviso pubblicato il 19 luglio e dettagliato in una conferenza stampa, per lavorare su tre scenari per l’autunno. Ma queste traiettorie sono molto generiche: un ritorno delle varianti esistenti, una variante discendente da Omicron o, peggio, una variante molto diversa e forse molto più pericolosa.

I modelli stanno diventando troppo complessi

Ma perché il Consiglio Scientifico non ha più previsioni da anticipare? “Questa onda BA.5 è stata la prima in cui non abbiamo avuto un modello, perché negli ultimi due anni abbiamo iniziato con modelli semplici, che gradualmente sono diventati più complessi sull’impatto epidemico di varianti, vaccini e declino dell’immunità”, spiega Simon Cauchemez, modellista dell’Institut Pasteur e membro del Consiglio Scientifico: “Questi modelli eccessivamente complessi sono oggi incerti”.

Fare proiezioni sulle curve Covid-19 (maggiori dettagli in questa intervista a Simon Cauchemez del 2020), vengono formulate ipotesi sul virus (infettività, durata dell’infezione, gravità, ecc.) e sulla popolazione target (numero di persone contagiate, numero di contatti a rischio, età, ecc.).

All’inizio dell’epidemia tutto era (purtroppo) semplice: quasi chiunque poteva contrarre il Covid-19. Anche dopo la prima ondata che ha colpito solo il 5% della popolazione. C’erano solo due modi per arrivare in cima. Oppure lasciare che il virus si diffonda fino a quando non ci sono abbastanza persone da infettare (causando la morte di decine o addirittura centinaia di migliaia di persone). Oppure prendi misure per limitare i nostri contatti ad alto rischio per interrompere le catene di trasmissione del coronavirus.

Ma da allora le cose si sono evolute in molti modi. In primo luogo, grazie ai vaccini, che ci hanno dato una protezione molto significativa contro le forme gravi e, in modo più leggero e volatile, contro le infezioni. C’erano anche le varianti che dovevano essere integrate nei modelli. Questa nuova serie di mutazioni ha reso il virus più contagioso? Meno virulento? Stai scappando dal vaccino? A una precedente infezione?

“Sappiamo poco dell’immunità crociata tra varianti”

Tutti questi parametri hanno reso le proiezioni più complesse, ma i modellisti hanno comunque visto le cose chiaramente. “Fino ad allora potevi semplificare mettendo le persone in scatole. Persone vaccinate con una dose, due dosi, un richiamo, persone con immunità naturale”, spiega Samuel Alizon, direttore della ricerca presso il CNRS, specialista in modelli di malattie infettive. “Ma le onde Omicron hanno fatto esplodere le categorie.”

Con l’avvento della variante altamente contagiosa dell’Omicron, la maggior parte dei paesi occidentali, che sono stati ampiamente vaccinati, stanchi di ripetute incarcerazioni e incapaci di sviluppare misure di frenata non coercitive, hanno scelto di far passare l’epidemia. Così facendo abbiamo accettato un’ondata di casi molto ampia, da ricovero, ma con un bilancio molto più basso rispetto alle precedenti varianti su popolazione non vaccinata. C’era anche speranza vaga e assurda che questa ondata sarebbe stata l’ultimacreando “immunità di gregge”, impedendo la circolazione del coronavirus.

Ma la realtà ha di nuovo superato molto rapidamente le magre speranze. Questa immunità naturale, come già sapevamo, non dura per sempre. Si attenua e scompare nel tempo (anche se sembra stabilizzarsi contro le forme gravi dopo tre dosi o tre infezioni).

E questa è una grande parte del problema. “Mentre l’immunità vaccinale è facile da monitorare e controllare, l’immunità naturale è meno nota”, spiega Samuel Alizon. Certamente con il moltiplicarsi delle varianti e delle situazioni. In quale scatola dovrebbe una persona vaccinata, infettata 3 mesi dopo, che ha avuto un richiamo a gennaio? Come si confronta la sua immunità con una persona infettata nel 2020, vaccinata 2 volte nel 2021 e poi reinfettata con BA.1 nel gennaio 2022? O contro BA.2 a marzo?

“Sappiamo poco dell’immunità crociata tra le varianti, ad esempio, abbiamo visto che BA.5 può eludere parte dell’immunità causata da un’infezione da BA.1”, spiega Samuel Alizon. Tutte queste scatole diventano quindi molto difficili da gestire in modo che un modello epidemiologico possa fornire proiezioni accurate senza il rischio di perdersi completamente.

Semplifica senza distorcere

Tuttavia, è sempre necessario anticipare il più possibile. “La pandemia non è ancora finita. Abbiamo a che fare con un virus con un’evoluzione genetica difficile da prevedere”, ha avvertito Jean-François Delfraissy, presidente del consiglio scientifico, in introduzione alla sua ultima opinione.

Ma possiamo anche adattare i calcoli a questa nuova situazione? “I modelli di oggi sono troppo complessi e quindi instabili. È necessario trovare un compromesso con modelli più frugali, tenendo conto di questi diversi profili immunitari. È un work in progress”, spiega Simon Cauchemez.

In un articolo pubblicato il 15 giugno, Samuel Alizon e due colleghi hanno testato un nuovo concetto nel tentativo di spiegare il declino dell’immunità. “L’idea è di includere nel modello da quanto tempo gli individui sono stati in uno stato particolare, ad esempio da quanto tempo è stata la loro ultima dose di vaccino”, spiega. “Uno dei risultati è che anche in assenza di una nuova variante ci sono grandi ondate annuali associate all’inverno e alla (limitata) diminuzione dell’immunità”.

Sorprendentemente, gli scenari in cui l’intera popolazione viene vaccinata contemporaneamente ogni autunno portano a un picco più pronunciato rispetto a quando viene offerto un richiamo solo agli anziani e ai vulnerabili (anche se più persone vaccinano, meno decessi). I ricercatori ne spiegano il motivo: vaccinando tutti contemporaneamente, l’immunità è sincronizzata. È chiaro che improvvisamente abbiamo molte persone che diventano nuovamente suscettibili alle infezioni. Un’altra lezione dello studio, osserva il ricercatore: “Inoltre, i cosiddetti interventi non farmaceutici (miglioramento della qualità dell’aria, indossare una mascherina, ecc.) possono avere un’efficacia paragonabile alle campagne di vaccinazione annuali. In definitiva, la migliore efficacia si ottiene combinando questi interventi e potenziatori del vaccino”.

Ovviamente, questo tipo di proiezione generale ha dei limiti. “Più a lungo ci proiettiamo nel lungo termine, più qualitativo diventa il modello”, afferma Samuel Alizon. Tuttavia, ciò che le autorità sanitarie vogliono sono proiezioni “quantitative”. In parole povere, diciamo che un modello qualitativo cerca di rappresentare l’andamento generale della curva Covid-19 nel lungo periodo secondo diverse ipotesi. Il modello quantitativo cercherà di anticipare il numero di persone contagiate o ricoverate in ospedale. “Ma una volta passato il mese, questi modelli quantitativi diventano complicati date le molte incognite e devi ancora esplorare scenari diversi”.

Infine, non dobbiamo dimenticare che, ovviamente, non siamo impotenti nel monitorare questa pandemia. “Dovremo essere vigili sul prossimo aumento perché è molto difficile dire le date e l’entità dei picchi. Oggi osserviamo ciò che sta accadendo con i nostri vicini ed è molto istruttivo”, ha affermato durante la conferenza stampa Arnaud Fontanet, epidemiologo e membro del Consiglio scientifico. Tuttavia, la futura variante dominante potrebbe non avere origine in Francia. Se saremo in prima linea sarà difficile, dovremo considerare la possibilità di un’affluenza leggermente più dirompente”.

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