La teoria del caos per spiegare Covid-19

Una crescita caotica ha influenzato l'evoluzione e la diffusione del virus

All'inizio della pandemia ha regnato il caos. E non solo fra le autorità sanitarie e politiche di fronte alla minaccia rappresentata dal nuovo coronavirus, ma anche nei meccanismi di diffusione dell'infezione.
Uno studio pubblicato sulla rivista Plos One da un team dell'Università di Padova diretto da Giorgio Palù ha evidenziato infatti il ruolo della teoria del caos.
In matematica, la teoria del caos afferma che nell'apparente casualità di sistemi naturali complessi ci sono dei precisi modelli sottostanti, in grado di spiegare le variazioni intervenute nei sistemi stessi quasi a ipotizzare un percorso evolutivo predeterminato.
I dati mostrano che l'evoluzione di Sars-CoV-2 dipende da una crescita caotica nella sua fase iniziale di espansione legata alle caratteristiche genetiche del virus. Nel corso dell'adattamento all'uomo, un numero ridotto di mutazioni su un genoma di 30.000 basi, con molte mutazioni identiche per tutte le varianti, è in grado di modificare la contagiosità e la letalità del coronavirus.
In pratica le mutazioni inizialmente più favorevoli diventano mutazioni "fisse" e sono specifiche per la maggiore adattabilità nonché sopravvivenza del coronavirus nell'essere umano. Se le mutazioni dipendessero dal caso allora non sarebbero più "fisse" e la probabilità che compaiono in tutte le varianti sarebbe praticamente zero. "La crescita caotica è evidente solo nella fase iniziale di espansione pandemica di SARS-CoV-2”, evidenzia Giorgio Palù. “Il fatto che altri virus altamente diffusivi e letali ma non pandemici quali SARS-CoV-1 e MERS-CoV ed Ebola non abbiano questo comportamento fa pensare che una crescita iniziale caotica sia il prerequisito necessario che garantisca a un virus emergente l'intrinseca capacità di diventare pandemico".
La scoperta realizzata dai ricercatori italiani “ha ricadute di sanità pubblica per il controllo di future emergenze epidemico-pandemiche".

14/09/2023 17:00:00 0


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