Malattie contagiose interagenti come l'influenza e la polmonite seguono gli stessi complessi schemi di diffusione delle tendenze sociali. Questa nuova scoperta, pubblicato in Fisica della natura , potrebbe portare a un migliore monitoraggio e intervento quando più malattie si diffondono contemporaneamente in una popolazione.

"L'interazione delle malattie è la norma piuttosto che l'eccezione, "dice Laurent Hébert-Dufresne, uno scienziato della complessità dell'Università del Vermont che ha co-diretto la nuova ricerca. "Eppure quando li modelliamo, è quasi sempre una malattia isolata".

Quando i modellisti di malattie mappano un'epidemia come il coronavirus, Ebola, o l'influenza, li trattano tradizionalmente come patogeni isolati. Sotto queste dinamiche cosiddette "semplici", è generalmente accettato che la dimensione prevista dell'epidemia sarà proporzionale alla velocità di trasmissione.

Ma secondo Hébert-Dufresne, professore di informatica all'Università del Vermont, e i suoi coautori, Samuel Scarpino alla Northeastern University, e Jean-Gabriel Young presso l'Università del Michigan, la presenza anche di un solo contagio in più nella popolazione può spostare drasticamente le dinamiche da semplici a complesse. Una volta avvenuto questo spostamento, cambiamenti microscopici nella velocità di trasmissione innescano salti macroscopici nella dimensione dell'epidemia prevista, un modello di diffusione che gli scienziati sociali hanno osservato nell'adozione di tecnologie innovative, gergo, e altri comportamenti sociali contagiosi.

Star Wars e starnuti

I ricercatori hanno iniziato a confrontare i contagi biologici e i contagi sociali nel 2015 presso il Santa Fe Institute, un centro di ricerca transdisciplinare in cui Hébert-Dufresne stava modellando il modo in cui le tendenze sociali si propagano attraverso il rinforzo. Il classico esempio di rinforzo sociale, secondo Hébert-Dufresne, è "il fenomeno attraverso il quale dieci amici ti dicono di andare a vedere il nuovo film di Star Wars è diverso da un amico che ti dice la stessa cosa dieci volte".

Come più amici che rafforzano un comportamento sociale, la presenza di più malattie rende un'infezione più contagiosa di quanto sarebbe da sola. Le malattie biologiche possono rafforzarsi a vicenda attraverso i sintomi, come nel caso di un virus dello starnuto che aiuta a diffondere una seconda infezione come la polmonite. O, una malattia può indebolire il sistema immunitario dell'ospite, rendendo la popolazione più suscettibile a un secondo, Terzo, o ulteriore contagio.

Quando le malattie si rafforzano a vicenda, accelerano rapidamente attraverso la popolazione, poi svaniscono quando finiscono i nuovi host. Secondo il modello dei ricercatori, lo stesso modello super-esponenziale caratterizza la diffusione delle tendenze sociali, come i video virali, che sono ampiamente condivisi e poi cessano di essere rilevanti dopo che una massa critica di persone li ha visti.

Dengue e antivaxxer

Una seconda scoperta importante è che gli stessi schemi complessi che sorgono per le malattie interagenti sorgono anche quando un contagio biologico interagisce con un contagio sociale, come nell'esempio di un virus che si diffonde in concomitanza con una campagna anti-vaccinazione. Il documento descrive in dettaglio un focolaio di Dengue del 2005 a Porto Rico, e Hébert-Dufresne cita un ulteriore esempio di un'epidemia di Dengue nel 2017 a Porto Rico, dove la mancata considerazione accurata dell'interazione tra i ceppi di Dengue ha ridotto l'efficacia di un vaccino contro la Dengue. Questo a sua volta ha scatenato un movimento anti-vaccinazione, un'epidemia sociale, che alla fine ha portato alla rinascita del morbillo, una seconda epidemia biologica. È un classico esempio di complessità del mondo reale, dove emergono conseguenze indesiderate da molti fenomeni interagenti.

Sebbene sia affascinante osservare un modello di diffusione universale attraverso sistemi sociali e biologici complessi, Hébert-Dufresne nota che presenta anche una sfida unica. "Guardando solo i dati, potevamo osservare questo schema complesso e non sapere se un'epidemia mortale fosse stata rinforzata da un virus, o da un fenomeno sociale, o qualche combinazione."

"Speriamo che questo apra le porte a modelli più entusiasmanti che catturino le dinamiche di contagi multipli, ", afferma. "Il nostro lavoro dimostra che è tempo che la comunità dei modelli di malattie vada oltre il guardare ai contagi individualmente".

E il nuovo studio potrebbe far luce sulla diffusione del coronavirus. "Quando si fanno previsioni, come per l'attuale epidemia di coronavirus che si verifica in una stagione influenzale, diventa importante sapere quali casi hanno infezioni multiple e quali pazienti sono in ospedale con l'influenza, ma spaventati a causa del coronavirus, " dice Hébert-Dufresne. "Le interazioni possono essere di natura biologica o sociale, ma sono tutte importanti".