Il vaccino funziona? Chiediamolo ai dati

Da qualche giorno, sul nostro sito è presente la nuova dashboard sulle vaccinazioni. Analizziamo l’andamento della campagna vaccinale italiana nel confronto internazionale e in quello interno tra le varie regioni, ma soprattutto cerchiamo di capire a che punto siamo rispetto ai due obiettivi fondamentali per la salute pubblica. Il primo, e più ambizioso, è quello di conseguire una sostanziale immunità di gregge coprendo il 70 per cento della popolazione; il secondo, meno risolutivo ma fondamentale per ridurre l’impatto dell’epidemia, è quello di coprire tutti gli operatori sanitari e i cittadini over 65.

Da qui, poi, vogliamo lavorare sui dati per provare a rispondere alle domande che ci sembrano più urgenti. La prima è questa: è possibile capire dai dati qual è l’efficacia del vaccino? 

Per quanto l’Italia al momento sia una delle nazioni europee in cui le vaccinazioni procedono più rapidamente, al momento siamo quasi arrivati al 2 per cento della popolazione: troppo poco per avere un campione sufficientemente ampio. La risposta può venire invece dai dati su Israele, dove la campagna di vaccinazione, iniziata a fine dicembre scorso, procede a una velocità incredibile. Finora, il 25 per cento della popolazione ha ricevuto la prima dose e il 5 la seconda.

Col modello SIR 2.0, che abbiamo utilizzato con successo sin dall’inizio di questo progetto per prevedere lo sviluppo della ondata in Italia (pubblicato su arXiv), è possibile prevedere l’andamento della curva degli infetti attivi. Utilizzando i dati dal 21 Dicembre (giorno di inizio delle vaccinazioni in Israele) il modello risulta in accordo con i dati reali, con un errore medio inferiore al 3 per cento. In particolare, otteniamo una stima dell’indice Rt di 1.67. 

Per monitorare l’efficacia delle vaccinazioni, quindi, aggiungiamo al modello iniziale una nuova componente (V – Vaccinati) che, sulla base all’efficacia dichiarata dai produttori, considera il 95 delle persone vaccinate come parte dei Rimossi, ovvero non è prevista la possibilità che possano trasmettere il virus. 

È una assunzione verosimile? Probabilmente no. Al momento, nei trial pubblicati da Oxford/Astrazeneca, Pfizer/BioNTech e Moderna su prestigiose riviste scientifiche, non è presente alcuna informazione riguardo la capacità dei vaccini di bloccare la trasmissione. Per valutare la trasmissione, è necessario monitorare tramite tamponi tutti gli individui sottoposti al trial (sommando i tre studi pubblicati si arriva ad oltre 100mila individui) e tracciare tutti i contatti per capire se l’infezione possa essere stata trasmessa dal vaccinato o da altri contatti. Uno sforzo enorme, che attualmente è difficilmente attuabile in qualsiasi nazione al mondo. Nonostante ciò, il vaccino non perde la sua fondamentale importanza. Infatti, come sottolineato da Scientific American, le vaccinazioni degli altri virus nel passato hanno mostrato che, anche se i vaccini non arrestano completamente la diffusione della malattia, possono comunque contenerla con successo. 

Considerando questa incertezza riguardo la capacità di bloccare la trasmissione, possiamo sfruttare il nuovo modello SIRV per valutare i diversi scenari: la curva verde rappresenta l’andamento degli infetti senza un vaccino mentre la curva rossa mostra l’andamento con un vaccino efficace al 95 per cento che blocca totalmente la trasmissione, ossia che adotta una prospettiva di massimo ottimismo. 

L’area che ci interessa, dunque, è lo spazio compreso tra questi due estremi, in cui si possono proiettare diversi scenari, corrispondenti a gradi di efficacia del vaccino ma anche di trasmissibilità dei vaccinati. 

La nostra speranza è che la curva reale sia il più vicino possibile a quella rossa e che la comunità scientifica scopra di più sulla trasmissibilità, riducendo così l’area di incertezza. Il tempo, i dati e il lavoro che la comunità scientifica internazionale potrà fare su questi dati in questo tempo, ci aiuteranno a capire.

Info Autore
Vincenzo Nardelli
PhD Student, Università degli Studi Milano Bicocca. Molisano. Sin da giovane ho la passione per il coding e per la rete. La mia ricerca si focalizza sulla statistica spaziale utilizzando big data non strutturati e dati web. Ho partecipato a progetti di ricerca internazionali in cui abbiamo provato a risolvere problemi complessi. Ho fondato l’associazione Data Network per la diffusione della data literacy.
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Vincenzo Nardelli
PhD Student, Università degli Studi Milano Bicocca. Molisano. Sin da giovane ho la passione per il coding e per la rete. La mia ricerca si focalizza sulla statistica spaziale utilizzando big data non strutturati e dati web. Ho partecipato a progetti di ricerca internazionali in cui abbiamo provato a risolvere problemi complessi. Ho fondato l’associazione Data Network per la diffusione della data literacy.
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