Un team di ricerca internazionale ha messo a punto un modello matematico in grado di calcolare rapidamente le probabilità di trasmissione attraverso l’acqua contaminata a causa di una fuoriuscita.

 

Come specificato dall’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS), dal Ministero della Salute e dai CDC americani, il metodo principale di trasmissione del coronavirus SARS-CoV-2 è attraverso le goccioline respiratorie grandi (droplet) e piccole (aerosol) che espelliamo mentre tossiamo, starnutiamo, cantiamo, urliamo o semplicemente parliamo e respiriamo.

Tuttavia è noto che esistono anche altre vie per il contagio, seppur meno rilevanti, come per esempio il contatto con superfici contaminate o la cosiddetta trasmissione fecale-orale. Le feci dei pazienti contagiati dal patogeno, infatti, risultano ricche di particelle virali, e nel caso in cui dovessero contaminare acqua e alimenti possono anch’esse scatenare un’infezione.

Poiché non sono rari gli sversamenti delle acque reflue nei fiumi e in altri bacini idrici – come accade per un danno alle tubature o dopo un’alluvione che determina allagamenti -, un team di ricerca internazionale ha messo a punto un modello matematico in grado di calcolare rapidamente le probabilità di trasmissione attraverso l’acqua contaminata a causa di una fuoriuscita. Per mettere a punto il modello gli scienziati si sono basati su dati di popolazione, tassi di infezione, caratteristiche ambientali e uso dell’acqua.

A sviluppare il modello scienziati britannici dell’Università di Exeter, che hanno collaborato a stretto contatto con i colleghi del Łukasiewicz-Institute of Electron Technology di Varsavia, dell’Università di Agraria di Cracovia e del Bendable Electronics and Sensing Technologies (BEST) Group dell’Università di Glasgow.

I ricercatori, coordinati da Jamie D. Shutler, hanno determinato che gli sversamenti di acque reflue nei fiumi che scorrono in Paesi con alti tassi di infezione possono diffondere dosi infettive di carica virale superiori a 40 copie per 100 millilitri di acqua. Gli scienziati sottolineano che la carica virale diminuisce dopo le fuoriuscite e che la sopravvivenza delle particelle del coronavirus è legata alla temperatura (a temperature più basse resistono più a lungo).

Gli autori dello studio sottolineano che durante la pandemia si sono verificati sversamenti significativi di acque reflue in Georgia, Florida, New York e in Spagna, e in queste circostanze il sistema idrico potrebbe aver innescato la trasmissione del virus sia alle persone sia alla fauna selvatica suscettibile; attraverso ingestione diretta di acqua contaminata, generazione di aerosol potenzialmente infettivi o uso dell’acqua per il trattamento degli alimenti. Un rischio analogo sarebbe presente anche nelle baraccopoli, nei campi profughi e in tutti quegli insediamenti umani (principalmente temporanei) dove i sistemi fognari e sanitari non sono ritenuti adeguati.

Gli scienziati sottolineano che le interazioni della popolazione con l’acqua dei fiumi dovrebbe essere ridotta al minimo dopo gli eventi di sversamento, specialmente quando le fuoriuscite coincidono con la generazione di aerosol, si legge nell’abstract dello studio. “È importante identificare e interrompere tutte le vie di trasmissione praticabili se vogliamo fermare eventuali future epidemie”, ha dichiarato in un comunicato stampa Shutler, del Penryn Campus dell’Università di Exeter (Cornovaglia).

Per questo il modello matematico potrà essere utile per tutte le comunità in cui sussiste rischio di allagamenti e dove la rete fognaria e i servizi igienici non risultano adeguati. “Speriamo che le compagnie idriche o le ONG utilizzino il nostro semplice foglio di calcolo, disponibile gratuitamente, per stimare il rischio di trasmissione dopo una fuoriuscita. Possono utilizzare le informazioni ottenute per informare la popolazione”, ha concluso Shutler.

I dettagli della ricerca “Rapid Assessment of SARS-CoV-2 Transmission Risk for Fecally Contaminated River Water” sono stati pubblicati sulla rivista scientifica specializzata ACS EST Water.

 

 

 

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Foto crediti: Envato Elelents (ove non diversamente specificato)

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