Co-infezioni virus-batteri negli esseri umani: modelli meccanicistici

24.09.2025 | Popular Science

Le co-infezioni virali e batteriche possono amplificare la gravità della malattia attraverso complessi meccanismi biologici e i modelli matematici sono strumenti cruciali per comprendere queste minacce. Non è chiaro, però, con quale precisione riescano a catturare la biologia sottostante.

Mani Dhakal e colleghi hanno svolto una revisione sistematica con l’obiettivo di affrontare una domanda centrale: in che modo  le ipotesi matematiche alla base di questi modelli rappresentano in modo adeguato i noti meccanismi biologici? Seguendo le linee guida PRISMA, sono stati esplorati con attenzione i database PubMed, Scopus e Dimensions alla ricerca di lavori pertinenti focalizzati sui modelli meccanicistici di co-infezioni virus-batteri nell’uomo.

 Il team ha estratto dati sugli obiettivi dello studio, la struttura del modello, le ipotesi sulle interazioni biologiche, le misure di controllo (se valutate) e le fonti empiriche utilizzate per i parametri chiave. Alla fine, gli esperti hanno selezionato 72 documenti da includere in questa analisi. I modelli esaminati sono costantemente costruiti sulla premessa consolidata che la co-infezione altera la gravità della malattia e la suscettibilità dell’ospite.

Queste dinamiche si basano principalmente su scorciatoie matematiche di alto livello, come l’applicazione di “fattori moltiplicativi” statici ai tassi di trasmissione o progressione. L’analisi quantitativa ha anche rivelato approcci discutibili; ad esempio, il 79% di questi studi si basa su fonti non empiriche per i valori dei parametri, inclusi quelli di interazione.

Gli Autori concludono che esiste una pratica apparentemente ingiustificata nella modellazione delle co-infezioni nella quale complessi processi biologici sono semplificati in ipotesi numeriche fisse, spesso senza supporto empirico.

Questa pratica limita l’affidabilità predittiva dei modelli attuali e, pertanto, appare chiara la necessità urgente di parametrizzazione basata sui dati di collaborazione interdisciplinare per colmare il divario tra la complessità biologica e la pratica di modellazione. In questo modo si potrebbe migliorare così la rilevanza della modellazione delle co-infezioni per la salute pubblica.

Fonte: Pathogens. 2025

https://www.mdpi.com/2076-0817/14/8/830

IT-NON-12573-09-2026

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