newsletter finesettimana #11

finesettimana #11 27 novembre 2020 a cura di Chiara Sabelli

Buon venerdì, questa settimana parliamo dell'aumento dei finanziamenti pubblici alla ricerca in Spagna, delle cinque regole d'oro per comunicare le prove scientifiche, di un sistema di deep learning che sintetizza in una frase il contenuto di interi articoli scientifici, del documentario sui bias degli algoritmi appena uscito negli Stati Uniti, della qualità dell'aria in Europa e sintetizziamo le notizie salienti sulla COVID-19. L'argomento che approfondiamo oggi è quello delle strategie ottimali per distribuire i vaccini contro COVID-19, che probabilmente cominceranno a essere distribuiti in Europa nel mese di gennaio. Chi dovrebbe avere priorità per il vaccino? Buona lettura e al prossimo venerdì (per segnalare questa newsletter agli amici ecco il link per l'iscrizione)

SEI PEZZI BELLI

1 Il governo spagnolo propone un sorprendente aumento di fondi pubblici per la ricerca Il Governo spagnolo presieduto dal socialista Pedro Sanchez ha proposto un consistente aumento di bilancio destinato al ministero della scienza per il 2021. Si parla del 60% in più rispetto al 2020, per un totale di 3,2 miliardi di euro. Se approvato dal Parlamento, si tratterebbe del finanziamento più alto mai ricevuto dalla ricerca pubblica in Spagna. 1,1 miliardi di questa somma provengono dal fondo NextGenerationEU, stanziato dalla Commissione Europea per far fronte alla crisi economica causata dalla pandemia. I ricercatori spagnoli hanno accolto con entusiasmo la notizia, ma sottolineano l'importanza che questo livello di fondi venga garantito per un periodo di tempo sufficiente per poter sostenere delle azioni di lungo periodo e ridare fiato alla scienza spagnola che più di altri settori ha sofferto i tagli dovuti all'austerity degli ultimi dieci anni [Nature] 2 Le cinque regole per comunicare le prove scientifiche Il Winton Centre for Risk and Evidence Communication dell'Università di Oxford ha individuato cinque principi da tenere a mente nella comunicazione della conoscenza scientifica su temi di interesse pubblico. Una comunicazione di successo, sottolineano i ricercatori, non è quella che spinge il pubblico verso una particolare decisione, ma piuttosto quella che chiarisce cosa è noto su un argomento e come questo debba influenzare il processo decisionale. I cinque principi sono: informare, non persuadere; includere tutte le prove disponibili, non solo quelle a favore delle nostre convinzioni; evidenziare ciò che non si sa e il grado di incertezza su quello che si sa; commentare la qualità delle prove disponibili; dare spazio ai dubbi più comuni sul tema per provare a prevenire la disinformazione [Nature] 3 Un'intelligenza artificiale sintetizza in una frase il contenuto di articoli scientifici È stata sviluppata dall'Allen Institute for Artificial Intelligence che la ha testata per ora sugli articoli dell'area di computer science. Il risultato è mostrato dal sistema di ricerca di pubblicazioni scientifiche messo a punto dallo stesso istituto e chiamato Semantic Scholar. Digitando, per esempio, l'espressione 'natural language processing' in questo motore di ricerca, vedremo apparire sotto il titolo degli articoli elencati tra i risultati una frase preceduta dall'acronimo TLDR, too long, didn't read. Questo strumento potrebbe aiutare i ricercatori a orientarsi in un'area incredibilmente produttiva in questo momento storico. Mentre finora si erano sperimentati dei sistemi cosiddetti 'estrattivi', capaci cioè di individuare le frasi più salienti all'interno dell'articolo, i progressi nei sistemi di analisi ed elaborazione del linguaggio naturale hanno permesso di passare a un approccio cosiddetto 'astrattivo', capace di formulare nuove frasi a partire da un'analisi del contenuto dell'intero articolo [MIT Technology Review] 4 È appena uscito negli Stati Uniti il documentario ‘Coded Bias’che racconta come gli algoritmi di machine learning possono essere razzisti Il documentario racconta la storia di Joy Buolamwini, ricercatrice nera dello MIT Media Lab, che si rende conto che i software per il riconoscimento facciale sono in grado di rilevare il suo volto solo se indossa una maschera bianca. Questo accade perché la gran parte di essi viene allenata su archivi di immagini che sono per la maggioranza volti di uomini bianchi. Nel seguire il viaggio di Buolamwini dalle prime ricerche fino all'audizione davanti al Congresso sulle tecnologie per il riconoscimento facciale, Shalini Kantayya, la regista, lega insieme una serie di storie locali e internazionali che mostrano come i sistemi di machine learning utilizzati nei campi più diversi, dalla selezione del personale alla giustizia e la prevenzione del crimine, siano capaci di perpetuare, amplificandole, le ingiustizie già presenti nella nostra società [The New York Times] 5 In Europa tre cittadini su quattro sono esposti a livelli di inquinamento dell'aria sopra i limiti di sicurezza Il rapporto annuale dell'agenzia europea per l'ambiente sulla qualità dell'aria, pubblicato lunedì, mostra che nell'ultimo decennio le cose sono nettamente migliorate: tra il 2009 e il 2018 il numero di morti annuali collegate all'esposizione al particolato fine, il più pericoloso per la salute, è diminuito di 60 000 unità nel totale dei 28 stati membri dell'Unione, passando da 477 000 del 2009 a 417 000 del 2018. Questa buona notizia non deve però distrarre dall'altro dato denunciato dal rapporto: la concentrazione del particolato fine nell'aria respirata dal 77% dei cittadini europei è superiore ai limiti di sicurezza fissati dall'Organizzazione Mondiale della Sanità [Le Monde] 6 Aggiornamenti COVID-19    × Lunedì sono stati pubblicati i primi risultati di efficacia per il vaccino sviluppato da AstraZeneca insieme all'Università di Oxford. Apparentemente l'efficacia maggiore, circa il 90%, è stata registrata tra i soggetti che hanno ricevuto mezza dose alla prima iniezione e un'intera dose solo al richiamo. Ma il gruppo su cui è stata calcolata è troppo piccolo e non include persone sopra i 55 anni. Gli scienziati e gli investitori sono perplessi e la compagnia probabilmente ripeterà lo studio, senza però ritardare la richiesta di autorizzazione alle agenzie del farmaco [The Guardian]    × Come funziona la sperimentazione di un vaccino? Come si verifica la sua sicurezza? Un'intervista ad alcuni partecipanti e una riflessione sui meccanismi di compensazione per i danni da vaccino e su come questi influiscono sul loro prezzo [Five Thirty Eight]    × L'Organizzazione Mondiale della Sanità sconsiglia l'uso di remdesivir per COVID-19 [The British Medical Journal]    × Tre nuovi studi rinforzano l'ipotesi che la mutazione nota con il nome di 614G, rilevata per la prima volta all'inizio di gennaio nella Cina orientale, potrebbe aver reso il virus più capace di infettare gli esseri umani e la pandemia più difficile da contrastare [The New York Times] CHI DOVREBBE AVERE PRIORITÀ PER IL VACCINO? Lunedì sono stati resi pubblici i primi dati di efficacia del vaccino sviluppato dalla società AstraZeneca in collaborazione con l'Università di Oxford, il terzo ad aver completato il suo studio di fase 3. I primi due sono quelli prodotti da Pfizer con BioNTech e da Moderna, che hanno dichiarato nelle scorse settimane un'efficacia del 95% nell'evitare infezioni sintomatiche da SARS-CoV-2. Pfizer e BioNTech hanno inviato all'FDA la documentazione per l'approvazione in condizioni di emergenza il 20 novembre scorso. Secondo le informazioni rese pubbliche finora, l'efficacia del vaccino di AstraZeneca e Oxford è del 70% in media, ma tra coloro che hanno ricevuto, sembra per errore, nella prima somministrazione mezza dose e solo nella seconda un'intera dose, l'efficacia sembra salire al 90%. Questi risultati hanno suscitato perplessità tra gli scienziati e gli investitori. Pare infatti che il gruppo in cui è stata misurata un'efficacia del 90% sia molto ristretto, circa 3 000 soggetti, e non contenga persone sopra i 55 anni. Ieri la società farmaceutica ha annunciato che ripeterà lo studio di fase 3 con il dosaggio apparentemente più efficace (mezza dose nella prima somministrazione e un'intera dose nella seconda) su un campione più grande e più rappresentativo, ma che questo non ritarderà il processo di approvazione da parte delle autorità farmaceutiche. Ma l'incognita del dosaggio migliore per il vaccino di AstraZeneca e Oxford è solo una delle tante a cui ci troviamo difronte in questo momento. Per nessuno di questi tre vaccini sappiamo infatti come varia con l'età il grado di protezione conferita - per il vaccino antinfluenzale si osserva una  perdita di efficacia sopra 60 anni. Né sappiamo se ci proteggeranno anche dall'infezione, impedendoci di trasmettere il virus oltre a limitare l'insorgenza della malattia. Non sappiamo neanche quanto durerà l'immunità conferita, così come del resto non sappiamo quanto tempo sono immuni le persone che si sono infettate e sono poi guarite. Insomma, abbiamo poche certezze. Ma siamo certi del fatto che i vaccini (questi primi tre come gli altri in fasi più iniziali di sperimentazione) sono la nostra migliore chance per sopprimere questa pandemia che da ormai nove mesi ci costringere a rispettare regole rigide di distanziamento e igiene, che sta sfibrando i nostri operatori sanitari, e che a oggi ha causato la morte di quasi 1 425 000 persone, più di 52 mila solo in Italia. È importante quindi non sprecare questa chance. Sappiamo che all'inizio la disponibilità delle dosi di vaccino sarà limitata. In Italia, ad esempio, se il vaccino di Pfizer e BioNTech venisse approvato, a gennaio arriverebbero 3,5 milioni di dosi, sufficienti a vaccinare 1,7 milioni di persone (ciascuna con una prima iniezione e poi un richiamo a distanza di alcune settimane). La domanda è quindi chi vaccineremo per primo? Per rispondere, diversi gruppi di ricercatori nel mondo si sono imbarcati in un'impresa ardua: simulare lo sviluppo delle campagne vaccinali durante l'evolversi dell'epidemia da COVID-19 e capire qual è la strategia più efficace per ridurre il numero di decessi o di nuove infezioni. In ciò che segue ragioneremo sulla minimizzazione del numero di decessi. Nelle campagne vaccinali ci sono due strategie che concorrono a minimizzare il numero di decessi, una diretta che prevede di vaccinare prima i gruppi con il più alto tasso di mortalità dovuto alla malattia, e l'altra indiretta in cui invece si immunizzano prima le fasce della popolazione maggiormente responsabili per la trasmissione dell'infezione. Uno studio, pubblicato nel 2009 sulla rivista Science, ha mostrato, ad esempio, che durante una pandemia influenzale in cui si ha accesso a una quantità sufficientemente elevata di dosi di vaccino, vaccinare prima i bambini tra i 5 e i 19 anni e gli adulti tra i 30 e i 39 anni è la strategia più efficace per minimizzare il numero di morti. Se si è a corto di vaccini è meglio dare priorità agli anziani. Nel caso del COVID-19 sappiamo che il tasso di mortalità per le persone con più di 60 anni è notevolmente più alto rispetto alle persone più giovani, e che il gruppo maggiormente responsabile per la trasmissione è quello dei giovani adulti, sia perché hanno un maggior numero di contatti sociali sia perché sviluppano raramente forme gravi della malattia. Quasi tutti gli studi sulle strategie di somministrazione dei vaccini anti-COVID concordano che è ottimale dare priorità alle fasce più anziane della popolazione, vaccinando poi le persone più giovani man mano che aumenteranno le dosi disponibili. Questo risultato è sostanzialmente indipendente dall'efficacia del vaccino e dal tipo di immunità che questo conferisce (solo alla malattia o anche all'infezione e dunque alla contagiosità, come accennavamo all'inizio). La strategia di vaccinare i più anziani per primi sembra essere la migliore in popolazioni con profili demografici molto diversi. Uno studio, pubblicato su medRΧiv all'inizio di settembre da un gruppo di ricercatori della University of Colorado Boulder e della Harvard T. Chan School of Public Health, ad esempio, ha mostrato che vaccinare prima gli anziani è ottimale in Belgio, negli Stati Uniti, in India, in Spagna, nello Zimbabwe e in Brasile. Per ottenere questo risultato gli studiosi hanno simulato l'evoluzione del contagio servendosi di un modello matematico chiamato SEIR. Si tratta di un sistema di equazioni che descrive la dinamica congiunta di quattro popolazioni: quella dei suscettibili (S), quella degli esposti (E, coloro che sono infetti ma non ancora contagiosi), quella degli infetti (I) e quella dei guariti (R). Ciascuna di queste popolazioni è stratificata per età e ha una diversa probabilità di infettarsi, di sviluppare la malattia e di morire. Come sappiamo, ognuno di questi parametri è affetto da grande incertezza per quel che riguarda COVID-19, anche se col tempo stiamo acquisendo un numero di dati sempre maggiore e migliorando le nostre conoscenze. Ad esempio per quel che riguarda il tasso di mortalità tra gli infetti, un lavoro recentemente pubblicato su Nature, ha fatto dei passi avanti mettendo insieme i dati di sieroprevalenza e quelli sui decessi, piuttosto che affidarsi alle stime sul numero dei contagi avvenuti durante la prima ondata che, come sappiamo, è stato fortemente sottostimato. La variazione con l'età della suscettibilità, ovvero la propensione a infettarsi se si entra in contatto col virus, è stata analizzata, tra gli altri, da quest'altro studio pubblicato a giugno su Nature Medicine, che ha stimato che la suscettibilità delle persone sotto i 20 anni è circa la metà di quella sopra i 20 anni. Oltre a rappresentare le caratteristiche di ciascuna fascia di età rispetto alla malattia, c'è bisogno di simulare anche i suoi comportamenti sociali, visto che per modellizzare la dinamica del contagio è cruciale sapere con quante e quali persone ciascun individuo entrerà in contatto. Tanta complessità è frequentemente sintetizzata in questo tipo di modelli da una matrice, risultato di un poderoso studio del 2008 pubblicato su PLOS Medicine e di un suo aggiornamento del 2017 che tiene conto delle variazioni dei comportamenti sociali e delle caratteristiche demografiche da paese a paese. A questa struttura si aggiunge l'effetto del vaccino che può essere più o meno efficace, può variare la sua azione a seconda dell'età e può proteggere dalla malattia o dall'infezione. E infine la presenza o meno di misure di distanziamento sociale e di igiene che sono ancora imposte in diversi paesi del mondo per tenere sotto controllo il contagio. Nello studio della University of Colorado Boulder, si considera il caso in cui la vaccinazione avviene prima che il virus cominci a circolare nella popolazione assumendo che non siano applicate misure di distanziamento sociale e dunque l'indice di riproduzione del virus, Rt, sia costantemente pari al suo valore nudo R0=2,6. In questo scenario ipotetico i ricercatori trovano che dare priorità alle persone sopra i 60 anni è sempre la strategia vincente se si intende ridurre al massimo i decessi, tranne nel caso di un vaccino capace di bloccare sia la malattia che l'infezione ma con un'efficacia notevolmente più bassa sopra gli 80 anni e con un numero di dosi disponibili sufficienti a coprire il 25% della popolazione. Un risultato leggermente diverso è quello che ottengono i ricercatori del Fred Hutchinson Cancer Research Center di Seattle, che limitano la loro analisi alla popolazione dello stato di Washington. Nello scenario ipotetico in cui all'inizio della campagna vaccinale il 20% della popolazione è già stato infettato e non sono attive misure di distanziamento sociale, trovano che nel caso di un vaccino con efficacia superiore al 60% e se il numero di dosi disponibili è sufficiente a coprire il 60% della popolazione, allora è preferibile cominciare a vaccinare prima le persone tra 0 e 50 anni e poi passare ai più anziani. C'è un altro risultato interessante del loro lavoro che vale la pena sottolineare. In una situazione in cui nessuna misura di distanziamento sociale viene osservata, è necessario vaccinare il 70% della popolazione con un vaccino efficace al 60% per spegnere l'epidemia. Per un vaccino efficace al 70% "basta" vaccinare il 50% della popolazione. Anche un gruppo di ricercatori dell'università di Warwick ha studiato il problema della strategia ottimale di vaccinazione, concentrandosi sul caso del Regno Unito. Il loro modello, descritto in questo articolo, è forse più realistico di quelli che abbiamo visto finora, perché parte dall'ipotesi che la vaccinazione inizierà con la trasmissione del virus ancora in corso e non assume un livello di sieropositività elevato come nel caso dello studio del Fred Hutchinson Cancer Research Center. L'evoluzione del contagio viene infatti simulata fino alla fine del 2020 per stimare quale sarà la più credibile distribuzione della popolazione tra i quattro gruppi del modello SEIR sulla base dei dati su infezioni e decessi relativi alla prima ondata. A quel punto parte la vaccinazione con l'ipotesi che siano ancora rispettate delle misure di distanziamento sociale, che vengono modellizzate scalando al ribasso il numero di contatti sociali delle diverse fasce di età. I risultati sottolineano l'importanza di continuare a rispettare il distanziamento sociale durante la campagna vaccinale per limitare il numero di decessi. Infatti l'unico tipo di vaccino capace di evitare una terza ondata nel 2021 in assenza di misure di distanziamento sociale dovrebbe essere in grado non solo di evitare l'insorgere della malattia, ma anche di bloccare l'infezione e quindi la capacità di trasmissione con un'efficacia superiore all'80% e dovrebbe essere somministrato al 70% della popolazione. Con vaccini che non proteggono dall'infezione ma solo dalla malattia, un risultato simile si può ottenere solo mantenendo in piedi misure di distanziamento sociale che contengano l'Rt a 1,8 e solo se l'efficacia è superiore al 90% e viene vaccinata una frazione consistente della popolazione. Con livelli di efficacia inferiori, diciamo intorno al 50%, pur vaccinando il 70% della popolazione il numero di morti della terza ondata sarebbe paragonabile a quello della prima ondata (ricordiamo che questi lavori sono tutti precedenti alla seconda ondata che si sta verificando in Europa dal mese di ottobre e dunque non ne tengono conto). Per quanto riguarda le priorità, anche questo lavoro trova che nella maggior parte degli scenari considerati la strategia migliore è quella che vaccina prima gli anziani e le persone con altre patologie pregresse. Solo per vaccini la cui efficacia varia con l'età e scende sotto il 20% per chi ha più di 80 anni è conveniente cominciare dalle persone tra 40 e 60 anni. L'importanza del distanziamento sociale è evidenziata anche in un altro lavoro, realizzato da un gruppo di ricercatori di University of California, Davis e Georgia State University, e pubblicato su medRΧiv all'inizio di ottobre. In questo caso i ricercatori distinguono, all'interno di ciascuna classe di età, i lavoratori essenziali da quelli non essenziali. Le loro attività gli impediscono infatti di rispettare le regole di distanziamento sociale più rigide imposte, per esempio, durante i lockdown (si tratta, tra gli altri, degli operatori sanitari, di chi lavora nel settore alimentare, degli insegnanti). Il modello prevede che la vaccinazione avvenga nell'arco di sei mesi e che ogni mese venga vaccinato il 10% della popolazione. Per minimizzare il numero di decessi la strategia ottimale prevede di vaccinare prima i lavoratori essenziali tra 40 e 59 anni, poi le persone sopra i 75 anni, successivamente chi ha tra i 60 e i 74 anni e solo alla fine i lavoratori essenziali tra i 20 e i 39 anni. "Questi gruppi", commentano gli autori, "sono un misto tra i gruppi ad alta mortalità e quelli ad alta capacità di trasmissione". Questo approccio permetterebbe di evitare tra le 7 000 e le 37 000 morti in più rispetto al caso in cui il vaccino venisse somministrato al 10% della popolazione ogni mese indipendentemente dall'età e dal tipo di lavoro che svolge. Gli studi che abbiamo passato in rassegna finora hanno tutti un punto di vista nazionale. Ma cosa succede se si considera il problema della vaccinazione a livello globale? Questa domanda è al centro del Report 33 redatto dall'Imperial College COVID-19 response team. In questo lavoro i ricercatori considerano l'effetto che le vaccinazioni avrebbero in quattro tipi di paesi: ad alto reddito, a reddito medio-alto, a reddito medio-basso e a basso reddito. Ciascuno di questi ha caratteristiche demografiche diverse, strutture sociali diverse e un livello diverso di accesso alle cure sanitarie. Tenendo in considerazione tutti questi fattori e assumendo che il vaccino sia capace di bloccare l'infezione con un'efficacia del 70%, il team dell'Imperial College raggiunge due conclusioni. La prima: anche se le popolazioni dei paesi più ricchi hanno età media più alta e dunque popolazioni a rischio elevato più numerose rispetto ai paesi più poveri, la ridotta disponibilità di cure sanitarie di alto livello nei paesi più poveri fa sì che l'allocazione di vaccini che salva il maggior numero di vite è quella che distribuisce le dosi in proporzione alla grandezza delle popolazioni. La seconda conclusione: in paesi a reddito alto e medio-alto se sono disponibili vaccinazioni per una percentuale tra il 20% e il 40% della popolazione totale, è più efficace vaccinare prima il gruppo dai 5 ai 25 anni e dai 40 ai 60 anni, privilegiando quindi la strategia di protezione indiretta dei gruppi più fragili rappresentati dagli anziani. In paesi a reddito medio-basso e per una disponibilità di dosi tra il 20% e il 40% della popolazione, la strategia ottimale prevede di vaccinare una parte dei giovani fino a 25 anni e una parte degli over 50. Questo probabilmente è dovuto alla struttura delle società dei paesi a reddito medio-basso che prevede un maggior mescolamento tra gruppi di età diverse che si trovano anche a vivere nella stessa casa. Studiando questi lavori si capisce che sono quattro le variabili importanti per valutare l'efficacia delle vaccinazioni nel limitare i morti. Che tipo di vaccino avremo: sarà efficace solo nel bloccare la malattia o ci proteggerà anche dall'infezione e dunque ci impedirà di trasmettere il virus? Quale sarà il numero di riproduzione dell'epidemia quando saranno somministrati i vaccini? Se osserveremo ancora il distanziamento sociale sarà sufficiente vaccinare meno persone con vaccini anche meno efficaci per spegnere l'epidemia. Questi due punti sono fondamentali e vengono sintetizzati chiaramente da questi grafici tratti dallo studio dell'Imperial College. Gli altri due fattori importanti saranno la variazione di efficacia con l'età e la quantità di dosi disponibili. Ma i modelli matematici, per quanto si sforzino di raccogliere il maggior numero di tratti di realtà, sono sempre insufficienti quando si considerano problemi come l'equità, la giustizia sociale e più in generale l'etica. Il SAGE Working Group on COVID-19 vaccines dell'Organizzazione Mondiale della Sanità ha pubblicato a metà settembre questo documento in cui traccia il quadro di valori di riferimento per la distribuzione dei vaccini contro COVID-19. L'allocazione dei vaccini deve tenere conto dei principi di equità a livello globale, assicurando che anche i paesi a basso e medio reddito vi abbiano accesso, ma anche a livello nazionale, tenendo in considerazione le comunità che per fattori sociali, medici e geografici subiscono maggiormente i danni della pandemia. Un esempio, in questo senso, è la comunità afro americana degli Stati Uniti che ha subito perdite incredibilmente maggiori rispetto a quella bianca soprattutto a causa di un accesso limitato alle cure mediche. Il gruppo di esperti richiama anche l'importanza del principio di reciprocità che prevede di proteggere maggiormente coloro che per garantire il benessere degli altri sono più esposti al rischio di ammalarsi, come medici, infermieri e lavoratori essenziali. L'ultimo dei valori elencati è la legittimità, ovvero l'importanza di assicurare la massima trasparenza del processo di distribuzione dei vaccini, coinvolgendo tutti i paesi e tutti i maggiori portatori di interesse, oltre che garantire che il pubblico possa valutare l'operato dei decisori. Questo sarà fondamentale per conquistare la fiducia dei cittadini, senza la quale nessuna strategia vaccinale può avere successo. Per suggerimenti e commenti scrivere a: [email protected] Per donare alla Newsletter clicca qui Se invece non vuoi più ricevere la newsletter clicca qui PS: per tenere Scienza in rete fuori dallo spam aggiungi la nostra mail [email protected] tuoi contatti (per Gmail, vai a contacts.google.com e clicca su "crea contatto"). Se Scienza in rete finisce nelle promozioni di Gmail, trascinala nella casella della tua posta in entrata per non perdere mai un numero! Segui Scienza in rete By: