[Il PDF completo del rapporto è disponibile di seguito]
La modellazione in epidemiologia può servire come un'utile alternativa alla realtà, poiché è spesso impossibile osservare e registrare tutte le interazioni reali attraverso sistemi altamente complessi. Tentando di ridurre il sistema a una serie di equazioni o distribuzioni basate sulla probabilità, è possibile produrre risultati che potrebbero riflettere, in misura utile, ciò che può accadere in determinate condizioni in natura. È molto più economico e veloce che condurre uno studio osservazionale di lunga durata in diversi contesti epidemiologici.
L'attrattiva di trasformare anni di massicci studi paralleli in pochi secondi di elaborazione ad alta potenza è ovvia. Tuttavia, essendo completamente dipendenti sia dalla progettazione del programma sia dai parametri di input che il programma è incaricato di elaborare, gli output dei modelli sono più simili a un quadro dipinto da esseri umani che a una registrazione cinematografica di un fenomeno naturale. Come un dipinto bidimensionale, può fornire un'approssimazione utile della realtà se l'artista lo desidera ed è sufficientemente abile. In alternativa, può fornire un quadro che porta l'osservatore a vedere cose che non si verificano in natura, esagerando certi aspetti e minimizzandone altri, che per progettazione o per caso possono suscitare emozioni o reazioni che l'osservazione diretta potrebbe non produrre. Pur fornendo importanti spunti, è al massimo una rozza imitazione.
La modellazione delle malattie umane diventa ancora più complicata quando si intende prevedere eventi rari a livello di popolazione, poiché le condizioni e le risposte che promuovono o mitigano le malattie cambiano notevolmente nel tempo. In passato, le malattie infettive uccidevano circa la metà di tutti i bambini prima dei 10 anni, ma la mortalità è ora relativamente rara nei paesi più ricchi, principalmente a causa dei cambiamenti nell'igiene, nelle condizioni di vita, nell'alimentazione e nell'avvento degli antibiotici. Eventi di mortalità di massa come il Black Death, probabilmente a causa dei batteri Yersinia pestis, sono ora estremamente improbabili perché le condizioni ambientali che le hanno promosse sono meno diffuse e l'infezione è prontamente curata con comuni antibiotici. Affidarsi a tali eventi storici per prevedere la probabilità di attuali rischi per la salute sarebbe come prevedere la sicurezza dei moderni viaggi aerei in base alle prestazioni dei progetti originali degli aerei dei fratelli Wright.
Sin dall'inizio dell'epidemia di Covid-19, e in effetti alcuni anni prima, c'è stata una crescente enfasi della sanità pubblica internazionale sul rischio di epidemie e pandemie. Sebbene ciò possa sembrare incongruo alla luce della costante riduzione globale complessiva della mortalità per malattie infettive negli ultimi 30 anni, la preoccupazione ha portato a richieste di finanziamenti senza precedenti e a un importante riorientamento di diverse agenzie sanitarie internazionali. Un rapporto pubblicato nel 2024 dal progetto REPPARE presso l'Università di Leeds, Politica razionale contro il panico, ha dimostrato che il rischio era stato travisato nei report di diverse agenzie internazionali chiave coinvolte nello sviluppo di politiche di prevenzione, preparazione e risposta alle pandemie (PPPR). Una ragione significativa è stata la mancata considerazione dei progressi nell'assistenza sanitaria e dei progressi tecnologici per rilevare e registrare le epidemie.
Con la fine della fase acuta della pandemia di Covid-19, molti paesi stanno rivedendo la loro risposta di sanità pubblica e la priorità e il modo in cui affrontare il rischio di pandemia futura. Gli stati membri dell'Organizzazione mondiale della sanità continuano le discussioni sulla proposta Accordo pandemico e accettazione di emendamenti recenti al Regolamento Sanitario Internazionale. Contemporaneamente, sono già state istituite diverse nuove istituzioni PPPR, tra cui una nuova Fondo pandemico, Rete internazionale di sorveglianza degli agenti patogeni, e un Piattaforma di contromisure mediche, tutti quanti stanno aggiornando i loro casi di investimento e i requisiti finanziari.
Modellazione predittiva di Metabiota, azienda ora assorbita da Ginkgo Bioworks, ha contribuito in modo significativo alla conversazione sul rischio pandemico e sulla necessità di maggiori finanziamenti. Ha costituito una delle due principali fonti per la valutazione del rischio nel G20 High Level Independent Panel (HLIP) rapporto nel giugno 2021, che ha avuto un impatto determinante nell'informare il Gruppo delle Nazioni del G20 supporto per l'agenda PPPR dell'OMS. REPPARE precedentemente affrontato preoccupazioni riguardanti l'interpretazione degli output del modello basati su un articolo di Prati e altri (2023) che includeva la paternità di Metabiota (Ginkgo Bioworks). Ginkgo Bioworks ha ora fornito un rapporto più dettagliato alla Commissione reale neozelandese sulle lezioni apprese dal COVID-19 – Stima della mortalità futura da patogeni di potenziale epidemico e pandemico – in seguito denominato rapporto Bioworks.
Il report di Bioworks mira a prevedere la minaccia di epidemie e pandemie per la salute umana. Il rischio viene stimato tramite simulazioni di epidemiologia computazionale e modelli di eventi estremi per stimare la mortalità da epidemie e pandemie "a bassa frequenza e alta gravità" da malattie respiratorie, in particolare influenza pandemica, nuovi coronavirus e febbri emorragiche virali (VHF).
La frequenza relativa e la dimensione delle epidemie previste possono essere osservate nel grafico sottostante del report Bioworks. Mentre quasi tutti gli eventi hanno una mortalità relativamente bassa, come lo sono state tutte le pandemie moderne di origine naturale confermata, il principale motore delle morti "attese" annualizzate medie deriva da eventi rari ma massicci di una dimensione che il mondo non ha visto dallo sviluppo della medicina moderna.
Il rapporto Bioworks conclude che una media di 2.5 milioni di decessi sono attribuibili annualmente a queste epidemie respiratorie acute (1.6 milioni solo per l'influenza pandemica). Molti troveranno questi risultati poco plausibili. Non c'è stata una mortalità annuale per influenza di questo tipo in un secolo, e solo due volte nel secolo scorso, nel 1957-8 e nel 1968-9, il tasso di mortalità ha raggiunto quella che il modello suggerisce essere la media. L'OMS ritiene che il Covid-19, se incluso come focolaio naturale, abbia una mortalità segnalata di poco più di sette milioni in tre anni.
Per VHF, il rapporto stima una media di 26,000 a livello globale e 19,000 nell'Africa subsahariana. Questo è più alto di quanto registrato in precedenza in qualsiasi anno. Il più grande nella storia recente, l'epidemia di Ebola del 2014, ha causato solo 11,325 mortiSi prevede che la febbre emorragica supererà i 100,000 decessi ogni 25 anni con una probabilità del 48%, un evento che potrebbe non essersi mai verificato nella storia umana.
Due importanti sviste portano a questi risultati. In primo luogo, il modello trascura i cambiamenti nella società e nella medicina degli ultimi secoli, che hanno visto una crescita media globale aspettativa di vita aumentano da meno di 30 anni a oltre 70, e oltre 80 anni in alcuni paesi più ricchi (vedi sotto). Quindi, infezioni batteriche come la peste (Y. pestis), e malattie come il colera e il tifo associate a scarsa igiene si presume abbiano un tasso di recidiva e un'entità rilevanti per le massicce epidemie storiche. L'influenza spagnola nel 1918-19 ha causato una mortalità considerevole a causa di infezioni batteriche secondarie, che hanno una probabilità molto minore di ripresentarsi grazie all'avvento degli antibiotici moderni.
In secondo luogo, il modello non riesce a tenere conto dell'avvento di diagnosi moderne come PCR, test antigenici e sierologici point-of-care e sequenziamento genetico, e della migliore capacità di registrare e trasmettere tali informazioni. Pertanto, si presume che l'aumento delle segnalazioni rifletta un reale aumento della frequenza delle epidemie piuttosto che riflettere in gran parte una migliore capacità di rilevamento. Il modello presuppone quindi una continuazione di questo aumento negli anni futuri.
Considerati gli enormi cambiamenti avvenuti nella medicina negli ultimi 100 anni e la continua costante diminuire nella mortalità per malattie infettive, le ipotesi alla base delle previsioni del modello sembrano poco plausibili. Mentre i futuri progressi in medicina sono difficili da misurare, sembra ragionevole supporre che i progressi nelle pratiche igieniche, nella nutrizione, nell'alloggio, nella diagnostica, negli antibiotici e nei vaccini nel secolo scorso continueranno con un'ulteriore mitigazione del rischio negli anni a venire. Mentre la resistenza antimicrobica può verificarsi, è un problema prevalentemente per le infezioni endemiche più che per le epidemie e i progressi nelle contromisure antimicrobiche continueranno.
La modellazione di questo tipo è diventata altamente influente nello sviluppo delle politiche. Con l'aumento della potenza di calcolo, è stato allettante pensare che l'accuratezza predittiva aumentasse. Tuttavia, un modello con ipotesi e parametri di input non realistici arriva semplicemente a un risultato non plausibile in un periodo più breve.
Come esercizio accademico, la modellazione può aiutare a sollevare questioni a cui rispondere con una ricerca seria. Tuttavia, quando applicata in modo errato e sopravvalutata come guida per la politica, rischia di distogliere risorse finanziarie e umane dai veri oneri di malattia verso quelli spuri. Ciò si tradurrà in un aumento della mortalità, poiché gli esiti delle attuali malattie infettive endemiche ad alto carico, come malaria e tubercolosi, rimangono fortemente dipendenti dalla disponibilità di assistenza ufficiale allo sviluppo (ODA, o "aiuto estero"). L'ODA per il supporto nutrizionale, fondamentale per migliorare i risultati sanitari, è sceso del 20% negli ultimi quattro anni. Sulla base di previsioni tra cui quella discussa qui, l'equivalente di quasi il 50% degli APS pre-Covid è proposto per la preparazione e la risposta alla pandemia. Ciò ridurrà gli interventi essenziali altrove.
I progressi tecnologici hanno contribuito alla riduzione delle malattie infettive, tra cui la mortalità pandemica. Un uso improprio della tecnologia tramite un uso inappropriato dei modelli potrebbe annullare molti di questi importanti guadagni. Per analogia, non giudichiamo la probabilità di sopravvivere a un viaggio aereo transatlantico in base alla probabilità che le coperture delle ali in tela si strappino. Né dovremmo valutare la probabilità di sopravvivere a future pandemie in base all'era della medicina medievale.
Note:
Il rapporto completo è disponibile qui: https://essl.leeds.ac.uk/downloads/download/254/when-models-and-reality-clash-a-review-of-predictions-of-epidemic-and-pandemic-mortality
I rapporti REPPARE sul rischio pandemico e sul finanziamento per l'agenda di preparazione e risposta alla pandemia sono disponibili all'indirizzo: https://essl.leeds.ac.uk/directories0/dir-record/research-projects/1260/reevaluating-the-pandemic-preparedness-and-response-agenda-reppare
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