Napoli, 14 Ottobre – La combinazione dei dati sulla prevalenza degli anticorpi, i risultati dei test PCR, la sorveglianza genomica e la mobilità della popolazione dagli smartphone ha permesso ai modellisti di malattie infettive di spiegare l’evoluzione delle prime tre ondate di Covid-19 che hanno colpito il Kenya dall’inizio della pandemia.
La modellazione intrapresa congiuntamente dall’Università di Warwick e dal KEMRI-Wellcome Trust Research Program in Kenya spiega la pandemia di COVID-19 in Kenya come onde sequenziali di trasmissione attraverso diversi gruppi socio-economici, seguite dall’infezione potenziata dall’introduzione di nuove varianti.
Studio approfondito
Lo studio è stato pubblicato sulla rivista Science e ha ricevuto finanziamenti attraverso la Joint Initiative on Research in Epidemic Preparedness and Response, una collaborazione tra Wellcome e il Foreign, Commonwealth and Development Office (FCDO), nonché finanziamenti dal National Institute for Health Ricerca (NIHR).
La previsione della diffusione futura di COVID-19 richiede una comprensione dei modelli passati. Il team ha utilizzato un modello matematico per testare le spiegazioni per le prime tre ondate epidemiche di COVID-19 in Kenya.
Il lavoro, intrapreso congiuntamente dagli scienziati dell’Università di Warwick e dal KEMRI-Wellcome Trust Research Program in Kenya, per la prima volta ha riunito i dati dell’indagine sugli anticorpi COVID-19, i dati dei casi di PCR, i dati delle varianti genomiche e i dati sulla mobilità di Google, cercando di trovare una spiegazione alle ondate di COVID-19 in Kenya. L’obiettivo era quindi fornire previsioni basate sulle politiche sulle onde future nel paese sulla base dei risultati del modello.
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I gruppi socioeconomici inferiori sono stati identificati come vulnerabili alla SARS-CoV-2 nel Sud del mondo a causa della residenza in insediamenti informali ad alta densità di popolazione, dell’accesso ridotto ai servizi igienico-sanitari e della dipendenza dall’occupazione informale che richiede mobilità quotidiana. Al contrario, coloro che appartengono a gruppi socio-economici più elevati con sicurezza sul lavoro possono lavorare da casa, a distanza fisica e accedere facilmente all’acqua e ai servizi igienici, riducendo così la trasmissione.
La cause
I risultati della modellazione mostrano che la prima e la seconda ondata di infezioni sono spiegate dalle differenze nella mobilità e nei tassi di contatto tra gruppi socio-economici alti e bassi all’interno del Kenya. Nella fase iniziale dell’epidemia (da marzo 2020), gli individui appartenenti a gruppi socioeconomici elevati sono stati in grado di ridurre la mobilità e i tassi di contatto, ma gli individui appartenenti a gruppi socioeconomici inferiori non lo sono stati. Ciò ha provocato la trasmissione tra individui in gruppi socioeconomici inferiori che è stata osservata come la prima ondata nei centri urbani. Quando questi individui si sono ripresi dall’infezione e sono diventati immuni, almeno temporaneamente, la prima ondata si è conclusa.
Al momento della seconda ondata (da ottobre 2020), gli individui appartenenti a gruppi socioeconomici elevati avevano aumentato i tassi di contatto e la mobilità. Ciò ha portato alla trasmissione tra individui nei gruppi socioeconomici elevati che è stata osservata come la seconda ondata, e inoltre la seconda ondata ha coinvolto le aree rurali e urbane. Sembra che la seconda ondata si sia poi conclusa quando gli individui hanno eliminato il virus e sono diventati, almeno temporaneamente, immuni. Tuttavia, le nuove varianti Beta e Alpha introdotte in Kenya erano più contagiose e hanno portato a una terza ondata tra i gruppi socioeconomici sia alti che bassi (da marzo 2021).
Le varianti
Ondate multiple sono state osservate in molti altri paesi africani che non sembrano essere completamente spiegate dalla tempistica delle restrizioni, e poiché hanno in comune anche raggruppamenti socio-economici simili nei centri urbani, gli scienziati ipotizzano che queste spiegazioni possano applicarsi più ampiamente . Comprendere la causa di tali ondate multiple è fondamentale per prevedere la domanda di ospedalizzazione e la probabile efficacia degli interventi, inclusa la strategia di vaccinazione.
Il dottor Samuel Brand dello Zeeman Institute for Systems Biology and Infectious Disease Epidemiological Research (SBIDER) e della School of Life Sciences dell’Università di Warwick ha dichiarato: “Questo è uno dei primi studi a prendere in considerazione previsioni dettagliate delle dinamiche di Covid-19 in più onde nell’Africa subsahariana tropicale. Riteniamo che questo stabilisca un nuovo standard per il tipo di lavoro di modellazione della salute pubblica che può essere condotto in tempo reale nei paesi in via di sviluppo».
Il dottor John Ojal del KEMRI-Wellcome Trust Research Program ha dichiarato: “Ci sono studi di modellizzazione molto dettagliati di questa natura nei paesi ad alto reddito, ma non ce ne sono stati in precedenza nell’Africa tropicale sub-sahariana”.
Il professor Matt Keeling, direttore dello Zeeman Institute presso l’Università di Warwick, ha dichiarato: “Gli studi nei paesi ad alto reddito trovano che l’ipotesi di una miscelazione uniforme della popolazione funziona bene nello spiegare la trasmissione di SARS-CoV-2 in quei paesi. Chiaramente, questo non è sempre il caso, come mostrato nel nostro studio sul Kenya, e la variazione nella diffusione per gruppo socio-economico potrebbe prevalere in altri contesti a basso reddito”.
Il professor Edwine Barasa, direttore dell’hub di Nairobi, KEMRI-Wellcome Trust Research Program ha dichiarato: “Non sono sorpreso dai risultati di una marcata disparità di trasmissione per gruppo socio-economico in Kenya, dove c’è una percentuale molto alta della popolazione urbana che lavora nel settore informale che non si può permettere il lusso di ridurre i contatti ma ha bisogno di trovare lavoro giorno per giorno”.
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