Home Salute Virus e parassiti Un'equazione può calcolare il rischio di trasmissione di COVID 19

Un’equazione può calcolare il rischio di trasmissione di COVID 19

Immagine: JOHNS HOPKINS UNIVERSITY.

Come la famosa equazione di Drake, la disuguaglianza CAT cerca di dare un senso alle molte variabili, comprese quelle ambientali, che possono influenzare la trasmissibilità di COVID-19.

Quali sono le possibilità di trovare civiltà avanzate oltre la Terra? Nel 1961, l’astronomo Frank Drake sviluppò una formula matematica per stimare la probabilità di trovare alieni intelligenti nella Via Lattea. La sua semplice equazione, composta da sole sette variabili, stimolò nuove discussioni su un fenomeno altrimenti sconcertante. Decenni dopo, la sua famosa formula continua a influenzare la ricerca della vita extraterrestre nell’universo.

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Ispirati dall’equazione di Drake, gli esperti di meccanica dei fluidi della Johns Hopkins Whiting School of Engineering hanno sviluppato una formula per rispondere alla domanda del momento: cosa determina le possibilità di qualcuno di catturare COVID-19?

In un articolo pubblicato su Physics of Fluids, i ricercatori presentano un modello matematico per stimare il rischio di trasmissione aerea di COVID-19. Gli approfondimenti di questo nuovo modello potrebbero aiutare a valutare quanto bene gli sforzi preventivi, come indossare la maschera e allontanamento sociale, ci stanno proteggendo in diversi scenari di trasmissione.

C’è ancora molta confusione sui percorsi di trasmissione di COVID-19. Ciò è in parte dovuto al fatto che non esiste un ‘linguaggio’ comune che renda facile comprendere i fattori di rischio coinvolti”, afferma Rajat Mittal, coautore dell’articolo e Professore presso il Dipartimento di Ingegneria Meccanica. “Che cosa deve realmente accadere per essere infettati? Se riusciamo a visualizzare questo processo in modo più chiaro e quantitativo, possiamo prendere decisioni migliori su quali attività riprendere e quali evitare“.

Ciò che sta diventando chiaro è che COVID-19 si diffonde più comunemente da persona a persona attraverso l’aria, tramite piccole goccioline respiratorie generate da tosse, starnuti, parlare o respirare, secondo un commento pubblicato da 239 scienziati su Clinical Infectious Diseases.

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Vedi anche:Immunità e COVID 19: cosa sappiamo

“Ma il rischio di contrarre l’infezione da COVID-19 dipende in gran parte dalle circostanze”, dice Mittal. Il modello del team considera 10 variabili di trasmissione, inclusi i tassi di respirazione delle persone infette e non infette, il numero di goccioline portatrici di virus espulse, l’ambiente circostante e il tempo di esposizione. Moltiplicate insieme, queste variabili producono un calcolo della possibilità che un individuo venga infettato da COVID-19.

La formula proposta è chiamata disuguaglianza di trasmissione aerea del contagio o disuguaglianza CAT in breve.

L'infografica della disuguaglianza CAT mostra un ospite infetto e una persona suscettibile

Immagine:CREDITO: MARISSA LANTERMAN / JOHNS HOPKINS UNIVERSITY

“La disuguaglianza CAT è particolarmente utile perché traduce il complesso processo di trasporto fluidodinamico in una serie di termini semplici che è facile da capire“, afferma Charles Meneveau, Professore di ingegneria meccanica e coautore dello studio. “Come abbiamo visto, comunicare la scienza chiaramente è di fondamentale importanza nella salute pubblica e nelle crisi ambientali come quella che stiamo affrontando ora”.

A seconda dello scenario, la previsione del rischio dalla disuguaglianza CAT può variare notevolmente. Prendi la palestra, per esempio. Abbiamo sentito tutti che fare esercizio al chiuso in una palestra può aumentare le tue possibilità di contrarre COVID-19, ma quanto è rischioso?

“Immagina due persone sul tapis roulant in palestra; entrambi respirano più forte del normale. La persona infetta espelle più goccioline e la persona non infetta inala più goccioline. In quello spazio ristretto, il rischio di trasmissione aumenta di un fattore 200 “, dice Mittal.

Il team aggiunge che il modello può essere utile per quantificare il valore di indossare la maschera e allontanamento sociale. Se entrambe le persone indossano maschere N95, il rischio di trasmissione è ridotto di un fattore 400, ovvero meno dell’1% è la possibilità di contrarre il virus. Ma anche una semplice maschera in tessuto ridurrà significativamente la probabilità di trasmissione, secondo il modello. Il team ha anche scoperto che la distanza sociale ha una correlazione lineare con il rischio; se raddoppi la distanza, raddoppi il fattore di protezione o riduci della metà il rischio.

Come con la maggior parte dei modelli COVID-19, alcune variabili sono note e altre sono ancora un mistero. Ad esempio, non sappiamo ancora quante particelle di virus SARS-CoV-2 inalate sono necessarie per innescare un’infezione. Anche le variabili ambientali, come il vento o i sistemi HVAC, sono difficili da definire.

Anche con queste incertezze, i ricercatori ritengono che il loro modello fornisca un quadro utile per comprendere come le nostre scelte possano aumentare o ridurre il nostro rischio di contrarre il virus. I modelli di malattie infettive sono generalmente progettati per essere compresi dagli esperti. Il modello sviluppato dal team, d’altra parte, è accessibile a tutti, dagli scienziati e ai responsabili politici alla persona media che cerca di valutare il proprio rischio.

Il team spera che adottare un semplice approccio matematico a un problema complesso stimoli nuove conversazioni sulla trasmissione di COVID-19, proprio come il modello di Drake ha ispirato nuove ricerche di vita aliena intelligente.

“Con più informazioni, è possibile calcolare un rischio molto specifico. Più in generale, il nostro obiettivo è presentare come tutte queste variabili interagiscono nel processo di trasmissione”, afferma Mittal. “Riteniamo che il nostro modello possa aiutare gli studi futuri che colmeranno queste lacune nella nostra comprensione di COVID-19 e forniranno una migliore quantificazione di tutte le variabili coinvolte nel nostro modello”.

Wen Wu, assistente Professore di ingegneria meccanica presso l’Università del Mississippi, è coautore di questo studio.

Fonte: HUB

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