Uno studio particolarmente innovativo, quello condotto dai ricercatori dei Dipartimenti di Scienze Biomediche, Metaboliche e Neuroscienze e di Ingegneria Enzo Ferrari, che hanno pubblicato la prima analisi mai realizzata sulla effettiva associazione tra lockdown e contenimento del COVID-19 nella prima ondata (febbraio-giugno) 2020 sull’intero territorio italiano, nonché sulla rilevanza delle motivazioni per la mobilità (associata ad esigenze lavorative o di altro tipo) e del mezzo di trasporto utilizzato (stradale, ferroviario, aereo o di altra tipologia).
Autori della ricerca, promossa e coordinata da Unimore, sono per l’Ateneo gli igienisti del Dipartimento di Scienze Biomediche, Metaboliche e Neuroscienze (BMN) Prof. Marco Vinceti e Prof. Tommaso Filippini, docenti di Igiene e Sanità Pubblica e di Epidemiologia presso la Facoltà di Medicina; la modenese neolaureata in Fisica dott.ssa Erica Balboni, specializzanda in Fisica Sanitaria presso il Policlinico di Modena nonché assegnista di ricerca BMN, il Prof. Sergio Teggi, ordinario di Ingegneria Sanitaria-Ambientale presso il Dipartimento di Ingegneria Enzo Ferrari di Modena e responsabile scientifico dell’Osservatorio Geofisico di Modena. Del gruppo di ricerca hanno anche fatto parte il Dott. Patrizio Pezzotti, Direttore del reparto di Epidemiologia, Modelli Matematici e Biostatistica dell’Istituto Superiore di Sanità di Roma unitamente alla dott.ssa Stefania Bellino; il Prof. Kenneth Rothman, epidemiologo statunitense della Boston University; il Prof. Nicola Orsini, statistico italiano presso il Dipartimento di Global Health dell’Istituto Karolisnka di Stoccolma, e l’Ing. Fabrizio Ferrari, modellista della start-up milanese TerrAria.
Lo studio, dal titolo “Substantial impact of mobility restrictions on reducing COVID-19 incidence in Italy in 2020” è stato appena pubblicato sul “Journal of Travel Medicine”, prestigiosa rivista della Oxford University Press, leader nei settori della Sanità Pubblica, Malattie Infettive e Medicina e divenuta negli ultimi anni rivista di riferimento per lo studio delle relazioni tra mobilità e malattie dell’uomo. Gli autori hanno preso in esame l’intero traffico telefonico mobile nazionale, preprocessato dalla società svizzera Teralytics mediante il modello machine learning ‘Matrix’, e l’hanno inserito in un sofisticato modello statistico-matematico messo a punto dal Prof. Filippini, la Dott.ssa Balboni e il Prof. Orsini, integrante modelli di regressione del tipo ‘Newey-West’ e ‘natural cubic spline’.
Il modello di intelligenza Artificiale ha complessivamente analizzato ed elaborato un numero totale di movimenti telefonici nel periodo febbraio-giugno 2020 pari a ben 2,06 miliardi, cioè di ‘sganci’ e ‘riagganci’ a celle telefoniche diverse, valutando anche la frequenza e la localizzazione geografica di tali movimenti al fine di individuale le motivazioni del movimento stesso (legate allo spostamento verso e dal luogo di lavoro, o di altro tipo) e il mezzo di trasporto (auto/bus, treno, aereo, altro).
A tali dati il gruppo di ricerca ha aggiunto quelli di provenienza satellitare cioè dall’European Space Agency riferiti a variabili meteorologiche (temperatura e umidità) e all’inquinamento (particolato atmosferico) in ciascun ambito territoriale italiano, e i quattro principali indicatori sanitari associati al COVID-19 sempre su base provinciale e giornaliera: incidenza delle infezioni da SARS-CoV-2, ricoveri ospedalieri e più specificatamente in terapia intensiva per COVID-19, e decessi per tale patologia.
I risultati dello studio hanno messo in evidenza come il lockdown abbia portato a una riduzione dei movimenti fino al 90% nelle zone particolarmente colpite e in media all’80% in tutta Italia. Analizzando i dati su base provinciale, è stato possibile osservare che la riduzione i movimenti dal 10 febbraio al 9 marzo sia stato un fattore determinante per la diminuzione del tempo al picco delle curve epidemiche, facilitando la risoluzione dell’epidemia.
Per la prima volta, è stato inoltre possibile stimare l’entità del rischio associato ai singoli mezzi di trasporto e al relativo coefficiente di riempimento, un aspetto di particolare rilevanza in termini di sanità pubblica per il COVID-19 e infezioni/patologie similari. Per l’uso del treno, in particolare, gli autori hanno potuto per la prima volta stimare il coefficiente di riempimento che è sufficiente e necessario adottare per ridurre al massimo il contagio, pari al 55-60%. Infine, è stata stimata efficace una riduzione minima dei movimenti non legati al lavoro pari al 50%, mentre per i movimenti lavorativi qualsiasi riduzione ha portato ad un’abbreviazione del tempo al picco.
“Si è trattata di una ‘avventura’ scientifica di particolare fascino per noi – dichiara il Prof. Marco Vinceti -, grazie alla fiducia originariamente ricevuta dal Ministero dell’Università col finanziamento FISR, alla disponibilità alla collaborazione di ricercatori italiani e stranieri di formazione e competenza così diverse ma così fortemente congruenti ed integrate nel progetto di ricerca. Per igienisti ed epidemiologi, poter fruire dell’uso dei cosiddetti Big Data, nello specifico i dati della telefonia mobile e quelli satellitari meteorologici e di inquinamento, e metterli in relazione con esiti sanitari di particolare rilievo per il COVID-19 per calcolare indicatori di immediata utilizzabilità in sanità pubblica, quali l’entità delle restrizioni appropriate per ciascun mezzo di trasporto e motivazione di spostamento, rappresenta motivo di particolare soddisfazione”.
“In assenza di altre “armi” contro la diffusione del virus – commenta il Prof. Tommaso Filippini -, la presente indagine, condotta per la prima volta a livello nazionale, mostra non solo l’efficacia dei lockdown, ma fornisce possibili indicazioni su come differenziare eventuali interventi e restrizioni al fine di salvaguardare la salute pubblica in caso di future pandemie: ad esempio favorire, ove possibile, il lavoro agile in modo da ridurre gli spostamenti dovuti ad attività lavorative oppure a quale livello sia sufficiente ridurre la mobilità ferroviaria. Questo studio è stato possibile grazie al costante lavoro di raccolta di dati sanitari da parte dei Dipartimenti di Sanità Pubblica e delle Aziende Sanitarie, impegnate in prima linea nella lotta alla pandemia, unito all’innovazione dell’uso di big data quali i dati satellitari e di telefonia, e dimostra ancora una volta l’importanza della ricerca in Sanità Pubblica per capire le dinamiche della diffusione della pandemia.”
“Oltre agli importanti risultati in ambito sanitario – sottolinea Il Prof. Sergio Teggi – questo studio conferma l’importanza della multidisciplinarità per il metodo scientifico. Le conclusioni a cui si è giunti sono il frutto di una stretta collaborazione di ricercatori di diversi enti di ricerca, anche internazionale, specializzati in vari settori scientifici che spaziano dalla medicina, all’ingegneria ambientale. Questa varietà di competenze ha permesso l’analisi integrata di dati molto eterogenei come l’andamento dei casi di positività al virus, dati satellitari di qualità dell’aria e mobilità della popolazione.”
Lo studio è stato sostenuto dal Ministero della Università e della Ricerca grazie ad un finanziamento concesso alla proposta progettuale presentata dal Prof. Vinceti ai sensi del bando nazionale del Fondo integrativo speciale per la ricerca (FISR) emanato a maggio 2020, denominato ‘bando FISR-2020 contro il COVID’. Tale bando ha inteso sostenere le “proposte progettuali di ricerca di particolare rilevanza strategica, finalizzate ad affrontare le nuove esigenze e questioni sollevate dalla diffusione del virus SARS-CoV-2 e dell’infezione Covid-19”. Nell’area cosiddetta ‘Life Science’, l’esito di questo bando FISR ha premiato 70 tra le diverse centinaia di progetti presentati da gruppi di ricerca di università ed altre istituzioni nazionali, attribuendo la seconda posizione a questo progetto Unimore.
