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Titolo: -OT- articolo lungo ma interessante sull'epidemiologia

Copioincollo dal corriere.
 
Il titolo è un po' limitativo, in realtà l'articolo è una trattazione 
abbastanza ampia della storia dell'epidemiologia, io l'ho trovato 
interessante.
 
 
Coronavirus, quando finirà? La lezione (possibile) di un’oscura 
«influenza russa»
 
 
Inutile girarci intorno. La domanda è una, pur ramificata in tante 
sotto-domande: quando Covid-19 uscirà davvero dai nostri corpi e dalle 
nostre menti — dal nostro paesaggio sociale? Quando sarà possibile (ri) 
programmare-progettare le nostre vite in scenari che non siano slogati 
in asincronie e asimmetrie esasperanti (tra nazioni o tra regioni; tra 
generazioni; tra categorie di ogni ordine e grado)? Quando potremo 
muoverci con un minimo di riacquista naturalezza, fuori dalla rete di 
coreografie goffe e incerte tratteggiate per noi dall’impatto del 
patogeno sulle spiagge, nei ristoranti, negli uffici, nelle scuole, sui 
campi da calcio, con rintocchi da Nuovo mondo huxleyano?
 
Com’è noto, la risposta univoca e liberatoria (una data, anche 
sommaria, che segni un dopo vero, non l’ennesima stazione di questo 
massacrante «non più-non ancora») non c’è. Ci sono «indicazioni», anche 
marcate, dovute a feedback più o meno positivi: l’afflosciarsi della 
curva per contagi e decessi (con alcuni attriti residui, Lombardia in 
primis) e la minor virulenza non tanto del patogeno (la questione è 
controversa) quanto della patologia, dovuta al lockdown, al 
decongestionamento ospedaliero, a (tardive) profilassi di molte RSA…
 
Ma queste «indicazioni» (che pure sono state sufficienti a sdoganare 
forme di riapertura auto-organizzata e auto-legittimata, vedi le varie 
movide) a molti non bastano. Troppe ombre si allungano ancora sul 
percorso e all’orizzonte: sul breve periodo (gli spettri di recidive e 
nuovi focolai, come in Corea del Sud) e soprattutto sul lungo: le 
eventuali nuove ondate nell’autunno-inverno di quest’anno, in stile 
simil-spagnola (quindi, in teoria, più aggressive); o, peggio ancora, 
il ripresentarsi di queste ondate su cicli pluriennali, fino al 2024, 
come indica uno studio-chiave uscito su Science. Fino alla 
prefigurazione (Washington Post del 27 maggio) che inquadra il Covid-19 
in coabitazione con gli umani «per decadi», anche dopo l’eventuale 
messa a punto e diffusione di un vaccino. Il che — per inciso — non 
sarebbe necessariamente una «cattiva notizia», per echeggiare il famoso 
adagio del biologo-Nobel Peter Medawar, che definiva i virus «cattive 
notizie avvolte in una proteina». Il punto è che questi deficit 
previsionali non vengono visti come limiti intrinseci al set di scienze 
che cerca di contenerli, ma come colpe di quelle stesse scienze. O 
meglio, nello specifico, di quelle branche o discipline direttamente 
coinvolte in una pandemia: la virologia, colpevole di non saper 
decifrare con nitidezza cambiamenti di virulenza ovvero letalità del 
patogeno; l’immunologia, incapace di identificare la durata di immunità 
dei guariti e di produrre test sierologici efficaci; e — soprattutto — 
l’epidemiologia, la vera Cenerentola di questi mesi, l’oggetto 
prediletto dell’irrisione non solo popolar-populista, in quanto la 
«montagna» del suo apparato metodologico-operativo (la sovrabbondanza 
di imponenti e impotenti simulazioni algoritmiche) avrebbe prodotto il 
«topolino» di una profilassi a base di quarantene «medievali», 
distanziamento sociale, mascherina e lavaggio delle mani. È davvero 
così? O forse è il momento giusto — in questa dimensione limbica della 
pandemia — per andare a «vedere le carte» dell’epidemiologia (la sua 
storia ed evoluzione, la sua filosofia, i suoi stessi metodi)? Nella 
peggiore delle ipotesi, una simile verifica — su acquisizioni e 
fallimenti, punti di forza e debolezza — potrebbe portare alle stesse 
conclusioni del credo scettico, ma almeno con cognizione di causa. 
Nella migliore, a contemplare paesaggi nuovi o a vedere quelli consueti 
sotto una luce nuova, magari con qualche sorpresa proprio sulle 
possibili dinamiche di Covid-19 nei prossimi mesi e anni.
 
L’anno dei sentieri che si biforcano
 
Uno dei momenti decisivi nell’evolversi dell’epidemiologia è il 1906, 
quando i sentieri si biforcano come nel giardino del racconto di 
Borges. A svolta microbiologica appena avvenuta (con la riconduzione 
delle malattie infettive — grazie a scienziati come Pasteur, Koch, 
Lister — a specifici agenti patogeni), emergono due posizioni o visioni 
in parte contrapposte.
 
Da un lato, quella del medico inglese William Heaton Hamer del Royal 
College, che vede nelle epidemie uno «schema ciclico» (per esempio le 
ondate «ogni 18 mesi» del morbillo) ed è il primo a individuare nel 
numero di suscettibili (contagiabili) una «soglia» sopra o sotto la 
quale un episodio epidemico può esplodere o implodere. Non solo: nella 
sua ottica «puramente matematica», Hamer pensa che in una comunità la 
chiave sia il cosiddetto «principio dell’azione di massa», cioè la 
densità degli stessi suscettibili moltiplicata per quella degli 
infettivi; conta solo il loro potenziale contatto/contagio, con guariti 
e/o immuni sullo sfondo, come fattore non primario nel frenare la 
propagazione.
 
Dall’altro, abbiamo il medico scozzese John Brownlee (ospedale di 
Glasgow), che redige per la Royal Society di Edimburgo un 
impressionante regesto comparativo su oltre due secoli di patologie 
«locali» (dalla peste di Londra del 1665 — quella descritta da Defoe — 
alla scarlattina di Halifax del 1880). Anche lui studia le curve 
matematiche, adottando in più il metodo statistico del suo maestro Karl 
Pearson; ma — a differenza di Hamer— è convinto che quelle curve 
dipendano soprattutto dalle «condizioni del germe», da un «grado di 
infettività» che lo rende aggressivo in certe fasi (nel «period of 
energy» o «germinal vitality») e tenue o innocuo in altre, quando si 
affloscia come «un palloncino sgonfio».
 
Ora, è vero che il termine «infettività» è usato in molto ambiguo (si 
tratta della carica vitale? dell’efficienza di trasmissione? di un loro 
mix?) e che Brownlee esagera nel sostenere l’irrilevanza 
dell’interazione tra infettivi e suscettibili. Ma l’enfasi posta 
sull’agente patogeno ha il merito di ricordarci il legame tra la 
specificità molecolare dello stesso, la sua modalità di trasmissione e 
le relative implicazioni epidemiologiche e di trattamento 
«profilattico». È un legame che osserviamo bene nel caso del colera, a 
lungo combattuto — come nella pandemia all’inizio degli Anni ’30 
dell’800 — con severe quarantene, ad esempio quella che abbiamo 
descritto nella ricostruzione del «caso svedese». Quarantene — a 
posteriori — totalmente inutili, dato che la geniale ricostruzione 
medico-investigativa di John Snow nella Londra del 1854 (che individua 
il fattore di contagio nelle acque fognarie contaminate da escrementi) 
e l’isolamento dell’agente patogeno da parte di Koch nel 1882 (il 
vibrione già osservato da Filippo Pacini nel ’53, l’anno prima della 
scoperta di Snow) ne dimostrano la non-trasmissibilità «da uomo a 
uomo».
 
Eppure, il sentiero «biologico» di Brownlee resterà interrotto (o 
nascosto in una foresta) per lungo tempo, tanto che dobbiamo metterlo 
in stand-by e ricordarcene più avanti. Quello prevalentemente 
«matematico» di Hamer, invece, si dilaterà nella via maestra 
dell’epidemiologia. Con un piccolo paradosso. Gli «antefatti» di quel 
sentiero sono altrove: gli studi statistici di Bernoulli sul rapporto 
costi-benefici nel vaccino del vaiolo (poco dopo metà ‘700); o la prima 
applicazione alle curve epidemiche delle «catene o distribuzioni 
binomiali» (le stesse che interpretano le serie di lanci di monete o le 
estrazioni del lotto) da parte del misconosciuto medico russo Petr 
Dimitrovich En’ko (1889). Ma il primo, lungo e decisivo tratto è 
scavato da scienziati /medici tutti scozzesi, proprio come Brownlee.
 
L’origine del «fattore R»
 
Scozzese è infatti il Nobel Ronald Ross, che attraverso i suoi studi 
rivoluzionari sulla malaria arriva a formulare intorno al 1916 una 
complessa «teoria degli eventi». Intendendo con «evento» ogni fenomeno 
in grado di tramettersi da individuo a individuo entro una popolazione, 
si tratti di pettegolezzi, panico o virus (così come Bernoulli 
applicava i suoi «calcoli del rischio», oltre che al vaccino del 
vaiolo, al moto dei fluidi o alle assicurazioni), Ross perfeziona con 
le sue equazioni differenziali il concetto di «soglia» di Hamer, 
ribaltando Brownlee e sostenendo che ogni epidemia (colera, influenza, 
peste…) flette la sua curva non per la «perdita d’infettività del 
patogeno», ma per la discesa del numero di suscettibili sotto un certo 
numero.
 
Scozzesi sono poi il medico William O. Kermack e il biochimico Anderson 
G. McKendrick: il primo dalla biografia più tormentata (un passaggio 
nella RAF e la cecità a 26 anni per un’esplosione in viso di soda 
caustica, che lo costringerà a farsi leggere i testi dagli studenti), 
il secondo dall’iter più regolare (capo di Kermack al Royal College di 
Edimburgo, lo stesso di Brownlee). In uno studio-spartiacque del 1927, 
i due porteranno a un perfezionamento definitivo sia il concetto di 
«densità di soglia» (il minimum numerico di innesco epidemico in una 
comunità) sia la dinamica d’implosione, dimostrando come un’epidemia 
possa finire anche mantenendo un numero di suscettibili, nel momento in 
cui «scatta un certo meccanismo nel delicato gioco tra infezioni, morti 
e guarigioni (con immunizzazione)». Nel cercare di decifrare quel 
meccanismo, formulano il famoso modello-SIR (Suscettibili - Infettivi- 
guariti o Recovered) e paragonano più in generale un’epidemia a un 
incendio potenziale, con le equazioni che cercano di leggere la curva 
come un fuoco che possa «accendersi, restare acceso e alla fine 
spegnersi». E con un corollario non da poco: quello per cui «piccoli 
incrementi del tasso di infezione possono causare gravi epidemie»: il 
primo richiamo, di fatto, su «focolai» da spegnere sul nascere e sulla 
necessità delle «zone rosse».
 
Scozzese, infine, è il malariologo George MacDonald del Ross Institute, 
che nel 1934-35 si trova a Ceylon per affrontare un’atipica esplosione 
di malaria (un terzo della popolazione contagiata e 80.000 morti): 
atipica perché la patologia — di casa nell’isola — si è sempre 
manifestata in piccoli focolai periodici, soprattutto nei bambini, 
immunologicamente più esposti. Vent’anni dopo, rientrato a Londra, 
MacDonald cercherà di risolvere l’enigma incrociando decine di 
variabili sugli umani e sui vettori (le zanzare) per scovare quei 
minimi, ma decisivi cambiamenti «nei fattori fondamentali di 
trasmissione»; ovvero quei «piccoli eventi dalle grandi conseguenze» 
rimarcati da Kermack-McKendrick. Riuscirà a trovarli: un aumento di 
densità di Anopheles cinque volte il normale (conseguenza di una lunga 
siccità) e la loro accresciuta longevità, che permette di 
pungere-infettarsi-ripungere. Ma, soprattutto, sarà proprio quello 
studio a fargli trovare il parametro-chiave delle sue ricerche: il 
«numero riproduttivo di base» ovvero il numero di infezioni che 
coinvolgono una comunità come conseguenza della presenza di un singolo 
caso primario non immune». Si tratta dell’ormai arcinoto R (dove R sta 
per reprodution rate, tasso di riproduzione, da non confondere con l’R 
del SIR, recovered=guarito), scandito dalla sua algebra tirannica (qui 
raccontata da Paolo Giordano): se è < a 1,0, l’epidemia si insabbia; se 
è di poco >, si espande; se è di molto >, esplode.
 
 
Con MacDonald, l’epidemiologia si avvicina al suo Graal matematico; per 
arrivarci, la leadership della disciplina dovrà passare dalla Scozia 
all’Australia.
 
Il serpente nell’erba matematica
 
Poco più di un mese fa, il 28 aprile, è scomparso a 84 anni — dopo una 
lunga convivenza con l’Alzheimer — Robert May. È un altro paradosso: 
May esce di scena in un sostanziale silenzio mediatico proprio nel 
momento in cui il pianeta sta lottando contra la prima pandemia del 
millennio anche — se non soprattutto — grazie a certe sue 
intuizioni/acquisizioni.
 
Origini nordirlandesi da parte di padre e scozzesi (manco a dirlo) da 
parte di madre, May è australiano come due altre figure-chiave nello 
studio dei patogeni: Frank Mcfarlane Burnet (Nobel per gli studi sulla 
selezione clonale con cui i linfociti rispondono agli «invasori») e 
Frank Fenner, virologo autore di un capitale studio sulla mixomatosi, 
che troveremo più avanti. Figlio di un brillante penalista, May si 
laurea in fisica teorica a Sydney per poi studiare matematica applicata 
a Harvard, disciplina che approfondisce (dal ’71) a Princeton, dove 
comincia a dialogare con biologi e ecologi sulla dinamica delle 
popolazioni, in particolare col geniale Robert MacArthur, che morirà 
prematuramente lasciando proprio a May la cattedra di zoologia. In quel 
contesto, May torna a una (alla) sua antica ossessione, già «scolpita» 
sul retro di una lavagna in un corridoio di Sydney come «problema per 
gli studenti»: «che cosa cavolo succede quando lambda diventa maggiore 
del punto di accumulazione?». Traduzione: cosa succede quado il tasso 
di incremento di una popolazione, poniamo di pesci — la sua tendenza ad 
aumentare e poi a esplodere — supera un certo punto critico?
 
May nota infatti che al variare del parametro di crescita, il «sistema» 
muta (si deforma) in modo inspiegabile. A parametro basso, lo stato è 
stazionario: alzandolo, comincia a oscillare tra due e poi quattro 
valori; alzandolo ancora, diventa imprevedibile e caotico, introducendo 
«un’inattesa irregolarità». Perché quel caos da una semplicissima 
equazione deterministica, la cosiddetta «equazione logistica delle 
differenze finite»? Trasferendo il problema su un grafico — secondo il 
suggerimento di Edward Lorenz, lo scopritore dell’«effetto farfalla» e 
uno dei padri della «teoria del caos» — May si imbatte in una sorpresa 
ulteriore: oltre il «punto di accumulazione» — quando la periodicità 
cede al caos — si aprono comunque delle «finestre di regolarità», 
«cicli stabili» , col modello di variazione della popolazione che si 
ripete per lo più in periodi dispari (tipo ogni 3 o 7 anni). È quello 
che May chiamerà «il serpente nell’erba matematica», dove l’erba sta a 
indicare il «rumore» entro cui si isola una figura riconoscibile. Tutti 
quegli studi torneranno utili quando May incontrerà nel 1975 a York — 
durante un convegno sulla «stabilità ecologica» — Roy M. Anderson, 
allora responsabile di «epidemiologia delle malattie infettive» 
all’Imperial College di Londra (passerà poi a Oxford). È un fortunato 
crossing over: May — fisico-matematico con la passione 
biologico-ecologica — si imbatte in un parassitologo con vocazione 
matematica: tanto che i due — da lì in poi inseparabili per un 
ventennio — porteranno l’epidemiologia all’ultimo «salto», con decine 
di contributi che andranno a confluire nel monumentale Infectious 
Diseases of Humansdel 1991.
 
Le tante novità introdotte da Anderson-May sono riconducibili a due, 
decisive. In tutti i modelli epidemiologici che abbiamo visto (Hamer 
1906; Ross 1916; Kermack-McKendrick 1927; MacDonald 1956) la 
popolazione-ospite è ritenuta stabile, costante: se si diffonde 
un’epidemia di morbillo in una città di 200.000 abitanti, l’evolversi 
dello schema SIR (suscettibili, infettivi, guariti) non muterà quel 
numero, con un’ipotetica compensazione, per esempio tra morti e 
nascite. In Anderson-May, quel numero diventa invece una «variabile 
dinamica»: nel corso di un’epidemia troppi fattori lo alterano: le 
vittime stesse; una possibile riduzione della natalità; le emergenze 
sanitarie (gli «ospedali sovraffollati», proprio come con Covid- 19), e 
molto altro. Tra quei fattori di alterazione — chiave nella chiave — 
viene considerata per la prima volta anche la «coevoluzione» tra ospite 
e parassita, base per le prime 2 variabili (su 5) del loro modello 
finale: il «tasso di trasmissione» del patogeno e «il tempo di recupero 
degli ospiti che non soccombono all’infezione». Intrecciandosi alle 
altre 3 (mortalità legata allo specifico del patogeno, mortalità legata 
ad altre cause, consistenza — cangiante— della popolazione ospite) 
vanno a comporre il citato Graal epidemiologico, la cui sintesi 
matematica e simbolica è l’aggiornamento del «numero riproduttivo di 
base» di Mac Donald mutato da R in R0, ormai noto come una rockstar.
 
Ma la metafora del Graal, perfetta per la mistica, è evanescente nella 
scienza, in cui ogni teoria è falsificabile, o almeno passibile di 
revisioni e/o integrazioni.
 
La collina dei conigli
 
Una delle acquisizioni più notevoli nella visione di Anderson-May è la 
smentita della «sciocchezza» secondo cui «un parassita si evolve fino a 
diventare innocuo per il suo ospite».
 
Per consolidarla, i due mostrano la perfetta aderenza del loro modello 
epidemiologico alla «smentita delle smentite» sul campo, il caso 
straziante del mixomavirus nei conigli, oggetto di uno studio ormai 
classico del citato virologo Frank Fenner.
 
In breve: nel 1859 (anno di uscita dell’Origine delle specie di Darwin) 
il proprietario terriero australiano Thomas Austin importa nella sua 
immane tenuta 24 conigli selvatici europei, che in un contesto 
ecologico favorevole si moltiplicano all’impazzata in tutto il 
continente, arrivando in meno di un secolo — nonostante il 
«contrappeso» della caccia — a ben 600 milioni di esemplari, via via 
più nocivi nel loro competere (per erba e acqua) coi conigli locali e 
il bestiame. Il governo autorizza allora l’importazione dal Brasile di 
un poxvirus, il mixoma, che nei conigli sudamericani produce solo 
piccole ulcere, ma che impatta su quelli europei/australiani — cioè su 
un’altra specie e in un altro contesto ecologico — con una letalità 
iniziale del 99,6%, producendo ulcere estese e la morte in 2 settimane.
 
Seguendo per 30 anni (1950-1980) l’evolversi del virus e della 
malattia, Fenner scopre come nel tempo si diversifichino numerosi 
ceppi, raggruppati in 5 principali, e come la selezione naturale 
estingua o quasi l’I e il II (più aggressivi) e il IV e il V (più 
innocui), favorendo (in ben due terzi dei casi) il III, ovvero un ceppo 
sempre ad alta letalità (67%), ma più efficiente degli altri nel 
rapporto letalità-trasmissibilità. E cioè: dato che il mixoma è un 
virus vettoriale (con la zanzara che lo preleva dalle ulcere), il ceppo 
più efficiente è quello che produce nei conigli lesioni abbastanza 
estese e abbastanza durature da consentire il prelievo più consistente 
per il maggior tempo possibile. I ceppi I e II uccidono troppo in 
fretta; il IV e il V fanno guarire troppo in fretta le lesioni; «solo i 
virus del ceppo III» — scrive Fenner — «rimanevano altamente infetti 
per tutto il periodo di sopravvivenza negli animali desinati a morire e 
per un tempo più lungo della media in quelli destinati a guarire»:
 
 
Prima morale: nella competizione tra ceppi virali viene sempre 
selezionato quello col livello di virulenza che massimizza la 
trasmissione (e quindi la riproduzione). Che quel livello risulti — per 
noi — più o meno aggressivo o letale è irrilevante nella neutralità del 
processo evolutivo.
 
Seconda morale — riassunta da Quammen in Spillover —: la regola aurea 
per un virus di successo non è quindi «non uccidere il tuo ospite», ma 
«non tagliare i ponti prima di averli attraversati». A cui va aggiunta 
una postilla non trascurabile.
 
Come non c’è un’evoluzione verso la «benignità», non c’è — tra virus e 
umani— nemmeno l’approdo a forme di simbiosi o mutualismo (come succede 
invece con i batteri, vedi quelli della nostra flora intestinale). I 
virologi parlano, semmai, di «armistizio», legato a diversi fattori, 
tra cui i mutamenti contestuali (ecologici) o la durata dell’immunità.
 
Anticipata in uno studio pionieristico dallo zoologo Gordon Ball (nel 
lontano ’43), la smentita di quell’assunto è uno dei tratti-chiave 
anche di un libro-spartiacque del biologo evoluzionista americano Paul 
Ewald, Evolution of Infectious Disease (Oxford, 1994). È un testo che 
ha il merito di provare a integrare nell’epidemiologia il pensiero 
evoluzionistico e quegli aspetti «qualitativi» delle scienze biologiche 
(genetica e ora genomica, immunologia, zoologia) trattati per lungo 
tempo come semplici variabili matematico-statistiche, prettamente 
quantitative.
 
Da Bernoulli a Ross e persino alle «teorie del caos» che hanno ispirato 
il lavoro di May, le «curve epidemiologiche» sono state indagate 
attraverso quella che si definisce in gergo «indifferenza al 
substrato», cioè a prescindere dalla materia (organica o no), dalle 
proprietà e dalle dinamiche degli oggetti in questione: cicli economici 
o tornadi, dicerie o — appunto — sciami virali. Invece i virus 
andrebbero indagati — anche sul piano epidemiologico — non solo nella 
loro specificità rispetto ad altri oggetti, ma anche rispetto ad altri 
patogeni (funghi o batteri) e nella loro unicità molecolare 
(genetico-genomica, di tipologia di trasmissione, di relazione col 
sistema immunitario dell’ospite, e così via) a livello di specie e di 
ceppi, che ne determinano il «comportamento» al punto da indirizzare le 
valutazioni predittive e le relative profilassi. Come abbiamo già visto 
per le «inutili» quarantene applicate a un virus non trasmissibile da 
uomo a uomo come il colera. È il riaffiorare dalla foresta del sentiero 
«biologico» avviato — pur nella sua ingenuità — da più di un secolo fa 
da John Brownlee. Un sentiero che in tutte le sue branche (virologia, 
immunologia, zoologia, genetica-genomica) va ormai definitivamente 
ricongiungendosi a quello matematico-statistico, che pure sta 
acquisendo (si legga L’algoritmo e l’oracolo di Alessandro Vespignani e 
Rosita Rijtano) straordinari strumenti di calcolo-computazione, e 
ulteriori ne acquisirà coi computer quantistici.
 
Sentieri che (ri)convergono: Covid 19 dalla «spagnola» alla «russa»
 
Tutti vorremmo sapere.
 
Se davvero il patogeno stia esaurendo la sua spinta, secondo l’ingenuo 
dettato di Brownlee (che qualche clinico o virologo sembra — troppo 
disinvoltamente — assecondare); se almeno — in coerenza coi passaggi 
appena svolti — la selezione stia favorendo ceppi più funzionali alla 
trasmissione ma meno virulenti (argomento, al momento, a dir poco 
controverso); se infine — come si accennava in apertura —, simili 
mutazioni caratterizzeranno eventuali nuove «ondate» autunnali- 
invernali o negli anni a venire.
 
Alla ricercata disperata di «invarianze» epidemiologiche, fino adesso è 
stata evocata soprattutto la «spagnola», con esiti sfocati e frustranti 
per vari motivi, a partire dallo iato che separa un ortomyxovirus 
influenzale (H1N1) da un betacoronavirus come Sars-CoV-2.
 
Non a caso il citato studio di Science (14 aprile; revisione 22 maggio) 
svolge la sua proiezione sull’andamento di Sars-CoV-2 prendendo come 
modelli — per maggiore prossimità molecolare — proprio due 
betacorovirus umani «del raffreddore»: HCoV-HKU1 e — soprattutto 
—HCoV-OC 43. Quel «soprattutto» è legato a un suo possibile risvolto 
virologico-evoluzionistico poco noto, che potrebbe rivelarsi di un 
certo peso.
 
A rigore, non sono infatti conosciuti precedenti pandemici di 
coronavirus: gli unici ad aver solo «abbozzato» un outbreak in quella 
direzione (subito troncato) sono stati, com’è noto, Sars-CoV (2003-04: 
il virus «della Sars») e Mers-CoV (2012). Eppure, nel 2005 — nel corso 
del suo PhD sui coronavirus, uno dei tanti sull’onda dei sequenziamenti 
genici di Sars-CoV — la biologa belga Leen Vijgen studia coi colleghi 
proprio il virus umano di OC43, scoprendone le similarità con quello 
bovino (BCoV); e risalendo lungo l’albero comune — attraverso i calcoli 
dei tassi di mutazione che diano conto delle divergenze genetiche — 
trova il loro primo «antenato comune» intorno al 1890, anno del 
probabile spillover («salto di specie») dalla mucca all’uomo.
 
Si dà il caso — ecco il punto — che il 1890 (in realtà l’’89) sia 
l’anno d’esordio di una pandemia durata fino al ’95 e denominata 
«influenza russa» in quanto a lungo ricondotta a sottotipi di influenza 
A (H2N2 o H3N8), ma senza mai trovare conferme definitive; e che 
diversi studiosi riconducono invece ora proprio a HCoV-OC43, 
eleggendola a prima pandemia da coronavirus.
 
Anche qui — sia chiaro — siamo ancora nella teoria (manca la «pistola 
fumante»). Eppure, fatte salve le specificità geo-dinamiche (l’innesco 
a Bukhara nel maggio ’89 e l’approdo a San Pietroburgo tra ottobre e 
novembre prima di irradiarsi in Europa e in America) e quelle 
«storico-vettoriali» (il contagio attraverso la neonata rete 
ferroviaria), la diversa distribuzione dei decessi (tra 270 e 360.000 
del milione complessivo in Europa, a fronte dei 13.000 in Usa), 
numerose — e a vari livelli — sono le analogie con Covid-19: la cadenza 
delle ondate (con 5 settimane tra il paziente 1 e il picco); il 
politropismo virale che coinvolge anche il sistema nervoso, con perdita 
di gusto e olfatto; la prevalenza, alla lunga, di vittime anziane, 
specie per complicanze cardiovascolari-renali (a differenza della 
«spagnola», che colpirà — specie nella seconda ondata — giovani maschi 
tra 18 e i 30 anni); la pressione sanitaria nelle fasi di picco (vedi, 
trai tanti esempi nelle capitali europee del tempo, le «baracche» nei 
cortili degli ospedali francesi). E non dissimile, a ben guardare 
(anche se condiviso con molte altre epidemie) è il passaggio zoonotico, 
coi pipistrelli dello Yunnan sostituiti dal bestiame afflitto da 
pleuropolmoniti in tutto il mondo, e i molti abbattimenti — tra 1870 e 
1890 — che espongono allevatori e contadini al contatto con le 
secrezioni respiratorie.
 
Se la speculazione fosse esatta, se ne potrebbe cavare una proiezione 
virologico-epidemiologica favorevole, dato che HCoV-OC43 è oggi (o 
meglio: al momento) un «banale» virus del raffreddore (con le 
virgolette a indicare come anche in quella veste rappresenti, per 
anziani e immunodepressi, comunque una complicanza); nel senso che 
anche Sars-CoV- 2 — oltre a potersi inabissare come Sars-CoV — potrebbe 
evolvere, cioè mutare, in quella direzione (come potrebbe diventare, 
beninteso, più aggressivo).
 
Nella cornice di queste possibilità, lo studio di Science (esempio 
tangibile dell’attuale complessità e finezza epidemiologica 
nell’intrecciare modelli matematico-statistici post-Anderson-May — ne 
esistono a decine —, scienze biologiche e scienze umane, utili a capire 
i comportamenti sociali e le loro conseguenze) può dare diverse 
indicazioni.
 
In generale, sulla ciclicità: modulandola soprattutto proprio su 
HCoV-OC43, disegna possibili recidive fino al 2025, con cadenza non 
dissimile, guarda caso, a quella dell’influenza (che pure Science non 
cita, limitandosi a trattare OC43 come virus «da raffreddore»). Nel 
particolare — per cercare di avvicinane durata e intensità — affina un 
quadro con cui abbiamo familiarizzato.
 
Dando per acquisite asincronie geografiche (estati e inverni nei vari 
emisferi) e incidenze climatiche (i possibili picchi negli 
autunni-inverni), individua le variabili principali sul piano 
dell’immunità, da valutare (con test sierologici affidabili) sia per 
estensione nella popolazione che per durata individuale: fattori 
ambivalenti, in quanto determinanti per diradare-perimetrare i 
lockdown, ma — se troppo accentuati — a rischio di compromettere la 
messa a punto del vaccino e quindi la prevenzione di recidive annuali 
(come per l’influenza): senza dimenticare possibili immunità incrociate 
(immunità a altri coronavirus «del raffreddore», proprio come OC43 che 
la estendano a Sars-CoV-2) o la sovrapposizione di eventuali recidive 
di Covid-19 con l’influenza stagionale.
 
Altre variabili sono date dal tracciamento, informatico e/o manuale 
(integrato eventualmente dai tamponi): anche questo un fattore-chiave 
nel poter diradare- allentare i lockdown, ma la cui scarsa estensione o 
inefficienza obbliga alla strategia alternativa di potenziare o almeno 
monitorare i reparti di terapia intensiva, al fine di prevenire i 
sovraccarichi già visti.
 
L’algoritmo e l’oracolo
 
Quello appena scorso è un quadro previsionale — non bisogna 
dimenticarlo — che sconta due condizionamenti di fondo: il fatto che 
l’indagine epidemiologica sui coronavirus non abbia precedenti nella 
metrica degli «intervalli seriali» (che non esistano cicli indicativi 
come invece per l’influenza, tranne — eventualmente — la pandemia 
«russa» riconducibile a HCoV-OC43); e la dipendenza di ogni proiezione 
epidemiologica dai feedback resi via via dall’evolvere 
dell’epidemia-pandemia: un continuo aggiornamento-ridisegnamento 
(beninteso non esente da errori; vedi i calcoli di Neil Ferguson 
dell’Imperial College) scambiato da parte dell’opinione pubblica per 
incertezza o contraddittorietà, e magari accostata alle «dissonanze 
cognitive» prodotte dal narcisismo incrociato di certi virologi o 
infettivologi.
 
E qui veniamo al nodo decisivo. Quella stessa parte di opinione 
pubblica — accentuando per l’epidemiologia il pregiudizio e la 
sbrigatività nutriti per la scienza in genere — dà per scontato (o 
ridimensiona come «scoperta dell’acqua calda») acquisizioni e procedure 
che scontate non sono per nulla, lamentando invece (con un mix di 
fastidio e sarcasmo) l’assenza di certezze e soluzioni sui tanti 
«fronti aperti» di un oggetto o un processo indagato (in una pandemia, 
ma non solo).
 
Prendiamo le «banalità profilattiche» della Fase-1 di cui si diceva in 
apertura («il topolino» prodotto dalla montagna degli algoritmi 
epidemiologici). È vero, la quarantena è una pratica «medievale» (nasce 
a Dubrovnik nel 1377, nella coda della Morte Nera veneziana); ma ora 
sappiamo quando applicarla e quando no (vedi, di nuovo, il colera) e in 
che termini di durata e estensione in rapporto all’evolversi di 
un’epidemia. Lo stesso vale per la «distanza di sicurezza»: ce n’è 
traccia intuitiva già nell’Antico testamento (Levitico), come antidoto 
alla lebbra; ma è solo nel 1930 che un giovane ricercatore di Harvard, 
William Wells, stabilisce in «sei piedi» la distanza anti-contagio per 
i droplet di tbc; e se in questi mesi aggiornamenti continui l’hanno 
modulata su Covid-19 (secondo le informazioni che arrivavano su 
modalità di contagio e carica virale) è stato per aumentare la nostra 
sicurezza. Persino una protezione «elementare» come la mascherina 
(riconducibile alle grevi strutture a becco dei «medici della peste» 
secenteschi) appare nella sua modernità per forma e materiali solo nel 
1897 (sul volto del chirurgo francese Paul Berger), per estendersi a 
uso anti-contagio nel 1911 durante la peste polmonare cinese (nel 
design di Wu Lien-teh del Chinese Imperial College, poi adottato 
durante la spagnola). Quanto al lavaggio delle mani, anche i meno 
avvertiti dovrebbero conoscere la storia sublime e tragica di Ignác 
Semmelweiss, medico ungherese che — pur tra osteggiamenti «baronali» 
che lo porteranno al manicomio — riesce a far adottare quella 
profilassi a medici e studenti di ostetricia, salvando migliaia di vite 
dalla febbre puerperale. Non a caso, Cèline gli dedicherà la tesi di 
laurea.
 
E a cornice di tutto questo, tutt’altro che «scontata» è anche la 
scelta pro o anti-quarantenista, che in altro articolo abbiamo 
ricondotto anche all’identità politico-economica e 
storico-antropologica di ogni Paese. Non era scontato, cioè — davanti 
alla «coperta corta» del dilemma «health or wealth», salute o economia 
— «chiudere» o tentare vie più arrischiate come quella della Svezia. 
Può darsi che il lockdown italiano (del Paese — non scordiamolo - che 
ha fatto da avamposto occidentale alla pandemia) sia stato eccessivo e 
«tirannico». Ma nel dubbio, sarà forse utile rileggersi una 
«microstoria» esemplare della spagnola in America: la chiusura di Saint 
Louis — sotto la guida di un medico geniale e avveduto come Max C. 
Starkloff — versus l’«apertura totale» di Philadelphia. Perché è vero 
che — oltre a subire minori danni economici — alla seconda ondata 
Philadelphia avrà un po’ di morti meno della città del Missouri (dovuti 
a una sorta di immunità di gregge); ma l’ecatombe della prima — a 
fronte del numero basso di decessi dovuti alla strategia di Starkloff — 
chiuderà il saldo delle vite risparmiate nettamente a favore di Saint 
Louis.
 
Ogni critica alla scienza, ai suoi errori, alle sue ambiguità, ai suoi 
deficit di chiarezza — è persino umiliante ricordarlo — non è solo 
auspicabile, ma necessaria, specie in una democrazia non vuotamente 
formale. Ma perché quella critica sia tale occorre un’opinione pubblica 
informata, all’altezza del compito. Chi invece sbeffeggia gli algoritmi 
pretendendo ciò che non possono offrire (l’infallibilità dell’oracolo) 
è meglio guardi altrove; dalla scienza non potrà trovare risposte che 
lo soddisfino. Non è necessario scomodare Dio; basterà rivolgersi a un 
Pappalardo qualsiasi.
 
Fonti
 
Oltre al fedele compagno di questi mesi — David Quammen, Spillover, 
Adelphi, 2014-2017 qua e là integrato e corretto — questo articolo ha 
utilizzato i seguenti testi:
James Gleick, Caos, Rizzoli (ultima edizione BUR, 2018); Alberto 
Gandolfi, Formicai, imperi, cervelli, Bollati Boringhieri, 1999, ultima 
edizione 2008; Alessandro Vespignani, Rosita Rijtano, L’algoritmo e 
l’oracolo, Il Saggiatore, 2019; Paul Ewald, Evolution of Infectious 
Disease, Oxford, 1994; Fred Brauer, Carlos Castillo-Chavez, Zhilan 
Feng, Mathematical Models in Epidemiology, Springer, 2019.
Il modello previsionale sui prossimi mesi e anni di COVID-19 (Stephen 
M. Kissler e altri) è uscito su Science il 14 aprile 2020 (versione 
riveduta il 22 maggio).
Il contributo di Leen Vijgen (e altri) sul coronavirus HCoV-OC43 come 
possibile agente patogeno dell’«influenza russa» del 1890-95 è uscito 
sul Journal of Virology del febbraio 2005. Sullo stesso argomento si 
può leggere l’articolo del fisico-divulgatore Mark Buchanan, The Print, 
15 maggio 2020.
 
-- 
El f�tbol es uno de los mayores cr�menes de Inglaterra.

 interessante.
 
Interessante. Più o meno conferma la sensazione che abbiamo avuto 
tutti: non ci capiscono un cazzo. L'epidemiologia ha più a che vedere 
con l'analisi post evento, che pre: serve a capire che cosa sia 
successo.
Un epidemiologo è come un esperto di baseball: non sa dirti quale 
squadra vincerà, ma ti sa dire un sacco di dati su precedenti partite.
 
Nel frattempo, ci affidiamo a quello che ha funzionato in altre 
occasioni e osserviamo con il massimo di prudenza compatibile con il 
funzionamento dell'economia.

 successo.
 
LOL si, direi che hai riassunto molto bene la sensazione che emerge da quell'articolo
 

Il bulletto del quartierino Johnnie Walker - RedBlack Label 
(
l.vit...@bicnet.it
) ha detto:

"E dovete solo ringraziare se vi diamo soluzioni che si usavano già 
cinquecento anni fa o anche prima: ora sappiamo perché funzionano!"

Scriveva Gabriel Pontello (Ifix Tcen Tcen) Friday, 05/06/2020:

comunque a me impressiona molto che a metà ottocento non si sapesse 
praticamente niente, storie come quella di Semmelweiss sono pazzesche, 
a pensarci un momento.
 
Sarà che invece la meccanica teorica era già consolidata e formalizzata 
in modo raffinatissimo da cento anni, ma mi sgomenta pensare che in 
altri rami della conoscenza si fosse praticamente a zero.
 
Il pensiero che segue immediatamente è: "chissà cosa penseranno di noi 
tra 200 anni".


 zero.
 
Dal 1850 al 1914 c'e' stato l'eta' dell'oro della medicina clinica con la mitizzazione del buon dottore, perche' un po'
per volta si scoprivano le cose (il microscopio, le colorazioni, la
chimica, i germi, l'immunologia) e ogni scoperta spiegava quelle
vecchie e indicava nuove idee. la gente capiva che la medicina era
sulla buona strada. Quando poi la medicina ha cominciato a funzionare
veramente e sempre, a quel punto l'idillio e' finito e la gente ha
iniziato a denunciare i medici per malasanita'. 
 
 
 
 
 
-- 
verita' gli atomi e il vuoto
 
 
-- 
Questa e-mail è stata controllata per individuare virus con Avast antivirus.
https://www.avast.com/antivirus
 
 

 tra 200 anni".
 
“Stavo riguardando gli eventi di inizio millennio”
 
“Ah sì?”
 
“Tu pensa che a quell’epoca , nel primo decennio e poco più in champions
c’era anche il milan”
 
“maddai”
 
“sì! addirittura ne vinse un paio”
 
“ROTFL”
 
“HAHAHAHAHAHAHAHAHA”
 
 
-- 
R. Saclà

 “HAHAHAHAHAHAHAHAHA”
 
:'( :'( :'(


 iniziato a denunciare i medici per malasanita'. 
 
LOL ad un certo punto qualcosa dev'essere andato proprio storto (e 
forse anche i medici hanno qualche colpa)


 forse anche i medici hanno qualche colpa)
 
Va bene cosi', e' segno che adesso la medicina e' proprio una scienza e
non un'arte.
 
Quando un architetto ti progetta una casa, tu gli sei grato
perche' la casa sta su, oppure ti incazzi se la casa crolla? Ovviamente
oggi ti aspetti che la casa stia su. ma non e' stato sempre cosi':
quando i maestri mediovali (magister, ut supra = magut) tiravano su una
cattedrale, non si sapeva mai come finiva: se la cattedrale stava su,
erano degli artisti. 
 
Analogamente, adesso che la medicina clinica e' una cosa seria basata
sulle acquisizioni scientifiche della biologia, e anche la terapia
di corsia e' ormai standardizzata tramiti protocolli da cui risulta la
strategia migliore ecc. ecc., ebbene adesso tu hai delle ragionevoli
aspettative che tutto questi approcci portino alla guarigione. Se il
paziente schiatta, qualcuno avra' sbagliato. Denuncia. 
 
Sembra paradossale, ma in realta' le denunce sono la prova della
raggiunta scientificita' della medicina. 


 La fisica c'era anche prima, era di tipo aristotelico e non funzionava.
 
Orpo. Mi sembra esagerato. La scienza era piuttosto rigorosa in periodo
classico ed ellenistico. La fisica matematica nacque lì, probabilmente con
archimede il primo grande impulso. La fisica teorica prima ancora: cone
diceva il prof Lanz (professore di fisica teorica) la geometria greca fu il
primo passo compiuto dalla fisica teorica. E si trattava sempre di studi
con applicazioni pratiche. Mi taccio poi della scienza prima dei greci
(egizi, mesipotami, indiani e cinesi) che conosco meno ma che ha reso
possibili opere grandiose che dubito fossero fondate sul “tanto al chilo”
dell’esperienza spiccia. Per non parlare delle conoscenze astronomiche che
anticipavano di un millennio i rivoluzionari del 1500/1600. 
 
 
 
-- 
R. Saclà

 mesipotami
 
potavano solo nei mesi dispari. 
 
-- 
R. Saclà

 raggiunta scientificita' della medicina. 
 
capisco cosa vuoi dire, ma mi pare che nella medicina (e in misura 
minore, nell'ingegneria) ci si basi il più possibile sulla scienza, ma 
resti sempre uno spazio (che va riducendosi) di pratica empirica, 
intuizione, ecc.
 
hai davanti il paziente che sta male e non sempre possiedi una risposta 
supportata al 100% da evidenze scientifiche, però non rinunci ad un 
certo numero di pratiche empiriche che ritieni possano essere d'aiuto. 
O sbaglio?
 
Le denunce in parte saranno sicuramente giustificate da negligenza o 
altro, ma in parte mi sembrano non tanto diverse da quelle sporte verso 
i geologi che non hanno previsto il terremoto.


 verso i geologi che non hanno previsto il terremoto.
 
i due terzi delle denunce dipendono da una negligenza, reale o
percepita. Tu puoi sapere che il paziente non ha speranze, ma non puoi
rifiutarti di accorrere alla chiamata urgente "perche' tanto e'
inutile".


 
https://it.wikipedia.org/wiki/Macchina_di_Anticitera
 
 
2200 anni fa costruivano queste cose O____o
Minchia.

 Minchia.
 
l'ho vista coi miei occhi al Museo Archeologico dell' Acropoli, non la
conoscevo e non ci volevo credere. 
 
Per un po' di tempo si e' pensato che fosse un tarocco, tipo le
mille reliquie mediovali, invece pare che sia genuina. 
 
Detto questo, strumenti astronomici a suon di ruote dentate sono state
piuttosto comuni, anche grazie alle teorie tolemaiche a base di
cerchi ed epicicli. Nel '500 molti comuni ricchi avevano sul campanile
dei veri computer. Hai mai sentito parlare di tale Janello Torriani? 
 
Quello che fa adesso la Patek, con le macchine CNC, le facevano gia'
gli artigiani del Jura, tutto a mano, limando dente per dente negli
inverni sepolti nella neve. la differenza e' che il patek te lo puoi
comprare anche tu, mentre quei complicati fatti a mano erano il lavoro
di una vita dell'artista, e potevano comprarli solo i re.


 200 anni".
 
saranno alle prese con i complottisti contro il teletrasporto
 
ci vogliono teletrasportare per impiantarci i microcccipp!1!!1

 E d'altra parte la matematica non può avere lo stesso ruolo.
 
Il problema delle scienze della vita è che si limitavano ad osservare 
fenomeni macroscopici, senza capire il perché delle cose.
 
E' stato con la rivoluzione fisica del concetto di atomo che si è 
potuto iniziare a capire e spiegare quel che accadeva in chimica, 
biologia, medicina ecc.
Prima (direi fino al 1880-90, circa) ci si limitava a guardare e 
immaginare.