Sapere Scienza

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Il lato positivo del Covid-19

4 Gennaio 2021 di 

È passato circa un anno da quando il virus Sars-Cov-2 ha fatto irruzione nelle nostre vite. Da allora, ha infettato più di 80 milioni di persone e provocato la morte di 1,75 milioni di individui, tanti quanti sono gli abitanti della Lettonia. La pandemia ha provocato una recessione globale, una perdita economica stimata intorno ai 17,3 mila miliardi di dollari, e intanto nei 37 Paesi dell’OCSE la disoccupazione è passata dal 5,3% del 2019 al 9,7%. In un tale scenario è obiettivamente difficile vedere degli aspetti positivi ma, a volerlo proprio trovare, uno c’è e consiste nell’enorme e inusitato impulso all’ingegno umano che tale situazione ha generato.

 

Le nuove tecnologie legate al Covid-19


Di conseguenza, il 2020 ha assistito alla comparsa di nuovissime tecnologie che, nella lotta contro il nuovo coronavirus, hanno avuto un impatto diretto e uno indiretto:

- il primo si riferisce alle applicazioni che hanno permesso di mitigare la diffusione dell’infezione o hanno fornito un supporto sostanziale al sistema sanitario nel gestire le difficoltà provocate dalla pandemia;
- il secondo coinvolge quelle tecnologie che sono state utili nel supportare il governo e il pubblico per affrontare la situazione.
Mentre alcune tecnologie hanno guadagnato le prime pagine di tutti i quotidiani e recentemente è diventato comune disquisire di vaccini a mRNA e gestione della catena del freddo, ad altre si è forse prestata meno attenzione, nonostante la loro importanza e il grande impatto che esse hanno avuto sul nostro quotidiano.

 

Modelli matematici e dati della pandemia


Mi riferisco ad esempio alla gestione e all’utilizzo dell’enorme mole di dati prodotti in questo periodo (dai dati di salute pubblica al tracciamento degli spostamenti, al consumo di dispositivi di sicurezza individuali, solo per citare alcuni esempi), che hanno generato un concreto interesse per i modelli matematici predittivi nell’ambito delle malattie infettive. Questi modelli sono stati utilizzati per prevedere il corso dell’epidemia, informare la pianificazione della preparazione alle catastrofi, prevedere le prospettive economiche e allocare risorse limitate, come dispositivi di protezione individuale (DPI) e forniture per test diagnostici. Al diffondersi della pandemia, i risultati delle analisi basate sulle grandi quantità di dati generate progressivamente hanno giocato un ruolo importante nel tracciamento dei movimenti delle persone, nel preallarme delle aree ad alto rischio, nello screening delle potenziali infezioni asintomatiche, nello sviluppo di farmaci, nel rilascio di informazioni e supporto politico. I dati sono anche diventati una base per l’attuazione di programmi di controllo preventivo e hanno svolto un ruolo importante nel promuovere la protezione e migliorare le condizioni di vita delle persone.

 

L’esempio di Taiwan


Paradigmatico è il caso di Taiwan: grazie all’analisi dei dati, si è potuto intervenire per prevenire e limitare la diffusione del contagio. L’infezione da Sars-CoV-2 nel Paese si è iniziata a diffondere lì poco prima del Capodanno durante il quale si prevedeva che milioni di cinesi e taiwanesi avrebbero viaggiato per le vacanze. Taiwan si è rapidamente mobilitata e ha istituito approcci specifici per l’identificazione dei casi, il contenimento e l’allocazione delle risorse per proteggere la salute pubblica, sfruttando il suo database nazionale di assicurazione sanitaria che ha integrato con il suo database sull’immigrazione e le dogane. Al rientro nel Paese da un viaggio all’estero, sulla base di eventuali sintomi clinici e della storia degli spostamenti che il viaggiatore aveva effettuato negli ultimi 14 giorni, venivano generati allarmi in tempo reale per aiutare l’identificazione di eventuali casi di Covid-19. Le persone a basso rischio (nessun viaggio verso le aree di allerta di livello 3) hanno ricevuto, tramite messaggio SMS sui loro cellulari, un lasciapassare per una più rapida autorizzazione all’immigrazione; gli individui a rischio più elevato (viaggi recenti in aree di allerta di livello 3) sono stati messi in quarantena a casa e monitorati tramite il telefono cellulare per garantire che rimanessero a casa durante il periodo di incubazione.

 

La riconversione industriale: esempi virtuosi


L’analisi prospettica dei dati, però, è servita anche a prevedere il fabbisogno in termini di dispositivi medici e di protezione e ha guidato molte industrie che utilizzano tecnologie complesse nella riconversione della loro produzione, che è stata resa possibile solo grazie a uno sforzo tecnologico importante. Ad esempio, birrai e distillatori (ad esempio Bacardi e Eight Oaks Farm) hanno modulato il loro sistema di produzione convertendolo alla fabbricazione di disinfettanti per le mani e antisettici a base di alcol; industrie automobilistiche come Ford, Mercedes e Tesla si sono trasformate in produttori di ventilatori e apparecchi per la ventilazione meccanica a pressione positiva continua (in inglese C-PAP, acronimo di Continuous Positive Airway Pressure); marchi di moda come Gucci, Prada e Zara hanno trasformato le loro linee di produzione per realizzare milioni di mascherine e camici.

 

I contributi dell’industria italiana


Fra i numerosi importantissimi contributi forniti dall’industria, ci piace ricordare l’ingegnoso supporto venuto da Isinnova, un’azienda italiana che è stata in grado di stampare in 3D una valvola* che ha permesso di collegare al convenzionale respiratore dell’ospedale una maschera da snorkeling progettata da Decathlon. Ciò ha permesso di far fronte temporaneamente alla penuria di maschere C-PAP.
Un grande contributo italiano si trova anche nella recentissima messa a punto di un sistema di Intelligenza Artificiale, validato su circa 520 radiografie raccolte durante la prima ondata di Covid-19, capace di stimare la probabilità dell’infezione polmonare da parte del virus in pazienti che si sottopongono a radiografia del torace. Questa analisi, che avviene tramite un confronto tra l’esame in corso e le immagini di riferimento, rileva quasi il 90% dei casi di polmonite da Sars-Cov-2, richiede meno di un minuto e il suo utilizzo può pertanto aiutare il radiologo a esaminare più rapidamente le radiografie e diagnosticare più velocemente i casi positivi.

 

Asintomatici: come identificarli con l’intelligenza artificiale

Grandi sforzi sono stati infatti dedicati (seppur con vari gradi di successo) alla identificazione precoce degli individui infetti e al tracciamento dei contagi; a questo proposito è emblematica l’elaborazione, da parte dei ricercatori del Massachusetts Institute of Technology, di un algoritmo che permetterebbe di riconoscere le persone infette ma asintomatiche grazie a un colpo di tosse nel cellulare. La loro tosse produce infatti un suono caratteristico, indistinguibile all’orecchio umano, ma che viene rilevato dall’intelligenza artificiale.
Stando ai test pubblicati a settembre, il suo tasso di successo è prossimo al 100% e potrebbe portare allo sviluppo di una app che, se approvata dalla FDA (l’organismo governativo statunitense che si occupa della regolamentazione dei prodotti farmaceutici e sanitari) sarebbe gratuita per smartphone e destinata allo screening di massa. Il suo utilizzo permetterebbe alle persone di controllarsi quotidianamente a casa, per scoprire autonomamente e ogni volta che lo desiderano se rischiano di aver contratto il virus e se devono sottoporsi al tampone diagnostico.

 

Una tecnologia positiva per migliorare la vita durante il Covid


La tecnologia generata ai tempi del Covid però, come detto, riguarda anche aspetti non direttamente correlati alla malattia, basti pensare alle numerose piattaforme che sono state inventate o implementate durante il lockdown per permettere la didattica a distanza (Google Classroom, Kaltura) o il cosiddetto smartworking, o le numerose app nate per generare benessere psicologico durante la pandemia, la cosiddetta “positive technology”. In particolare, diverse tecnologie positive – m-Health e app per smartphone, realtà virtuale social e stand-alone, videogiochi, exergames e tecnologie sociali – sono state messe a punto con lo scopo di migliorare la qualità affettiva, il coinvolgimento/attualizzazione e la connessione, che sono sfidati dalla pandemia e dai suoi effetti sociali ed economici.
Si potrebbero riempire pagine di esempi sorprendenti e geniali nati ai tempi del Covid-19: ad esempio, le modellizzazioni per progettare gli spazi chiusi in funzione della limitazione del contagio, scaturiti dalle scoperte sulla trasmissione del virus nell’aria; gli studi per produrre materiali refrattari al virus con cui costruire le maniglie delle porte e i sedili dei mezzi pubblici; i dispositivi per la sanificazione anti-Sars-Cov-2 delle cabine degli aerei, ecc. Molte di più se ne potrebbero scrivere sulle scoperte enormemente preziose che ci hanno permesso di fronteggiare fin qui il terribile aspetto clinico di questa pandemia, dall’identificazione del fino ad allora sconosciuto Sars-Cov-2 alla messa a punto dei vaccini (basati sulle nuovissime tecnologie degli acidi nucleici), passando per le migliaia di pubblicazioni scientifiche** messe a disposizione dei ricercatori sulle banche dati open access.
Ma essere esaustivo non è l’obiettivo di questo articolo, che desidera invece evidenziare l’aspetto positivo derivante dall’enorme sforzo che scienziati e studiosi di ogni ambito hanno messo in campo per far fronte a una terribile pandemia, dando prova della potenza dell’ingegno umano. Anche idee piccole o apparentemente irrilevanti su come reinvestire o applicare la tecnologia possono cambiare la nostra qualità di vita se non, addirittura, essere cruciali per la sopravvivenza dei malati.

 

 

 

* https://www.isinnova.it/easy-covid19/

** http://www.saperescienza.it/rubriche/scienza-e-societa/articoli-scientifici-come-il-covid-ha-cambiato-il-mondo-delle-pubblicazioni

 

 

 

Barbara Mognetti


Nata nel 1968 a Torino, dove si è laureata in Scienze Biologiche, ha proseguito gli studi a Ginevra e Parigi, e qui ha conseguito il Dottorato in Biologia Cellulare e Molecolare. Attualmente è ricercatrice dell’Università di Torino e vi insegna Farmacologia.

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