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Digging deeper into genes to track infectious disease outbreaks

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Scoprire verità sull’influenza aviaria

L’influenza aviaria rappresenta un grande problema a livello pubblico e per la salute degli animali in tutto il mondo. Un progetto finanziato dall’UE sta scavando a fondo nella sua genetica per acquisire conoscenze relative all’evoluzione e alla trasmissione di questa malattia.

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Come la COVID-19, l’influenza aviaria (IA) è una malattia zoonotica che ha origine nella fauna selvatica. Questa patologia è inoltre in grado di effettuare la trasmissione interspecie in modo rapido, il che determina un grande onere socio-economico e la necessità di strategie iniziali di controllo volte a contenere le epidemie. Per prevenire e controllare in modo migliore la futura comparsa di malattie, è importante comprendere le modalità attraverso cui le patologie infettive compaiono e circolano all’interfaccia tra esseri umani e animali. Il progetto DIGDEEP, finanziato dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, si è prefisso di svelare le dinamiche di trasmissione dell’IA all’interfaccia pollame-uccello selvatico-essere umano avvalendosi di un’originale combinazione di approcci filodinamici ed epidemiologici. La filogenetica, che fonde processi di tipo evolutivo ed ecologico, fornisce informazioni uniche sul comportamento virale e, di conseguenza, consente di incrementare l’efficacia delle strategie di controllo. Attraverso questa formulazione il progetto si è innanzitutto proposto di generare le conoscenze di base necessarie a sviluppare strategie di controllo efficaci che siano adeguate alle caratteristiche dell’evoluzione e della trasmissione dell’IA, nonché a fornire informazioni utili per l’elaborazione del processo decisionale in ambito sanitario.

Risultati inaspettati

DIGDEEP ha studiato le implicazioni esercitate da parametri epidemiologici chiave nella diffusione dell’IA, come il numero di riproduzione di base e la quantificazione dei casi di salto di specie tra specie ospiti. Il progetto ha inoltre concentrato l’attenzione sulla stima del numero di casi non segnalati, la cui importanza risulta cruciale per una risposta ben informata. In una delle analisi condotte nell’ambito di DIGDEEP, i ricercatori hanno applicato strumenti filodinamici alle sequenze genetiche dell’IA raccolte nel corso della relativa epidemia senza precedenti avvenuta in Europa nel biennio 2016-2017. «Abbiamo dimostrato che la fase centrale dell’epidemia è stata in parte guidata da fenomeni di trasmissione dell’IA dagli uccelli selvatici agli allevamenti avicoli, mettendo in evidenza che il ruolo svolto da tali volatili era probabilmente più rilevante di quanto previsto e non si limitava all’esordio dell’epidemia stessa», dichiara Claire Guinat, la coordinatrice del progetto. In tal modo, i ricercatori hanno potuto informare i responsabili delle politiche in merito agli sforzi che è necessario compiere per garantire l’applicazione delle strategie di prevenzione volte a limitare la diffusione dell’IA tra gli uccelli selvatici e gli allevamenti di pollame nel corso del periodi ad alto rischio. Tra di esse figurano la restrizione dell’accesso agli spazi esterni e la fornitura di acqua potabile e mangime in quelli interni.

L’importanza della condivisione dei dati

Una delle sfide che il gruppo responsabile di DIGDEEP ha dovuto affrontare ha riguardato l’elevata domanda computazionale richiesta dagli approcci filodinamici. Tale difficoltà ha indotto i ricercatori a ridurre i parametri epidemiologici chiave che inizialmente intendevano dedurre semplificando i propri modelli di evoluzione dell’IA. Un altro inconveniente è stato rappresentato dalle limitazioni dell’accesso alle sequenze genetiche dell’IA nel corso delle epidemie e della loro condivisione. Sfortunatamente, non esistono al momento linee guida in grado di garantire che i dati vengano condivisi il più rapidamente e ampiamente possibile. «Per accedere ai dati di cui avevamo bisogno per condurre il progetto, ci siamo dovuti affidare alla nostra rete di collaboratori internazionali con cui abbiamo lavorato in passato», afferma Guinat. «Siamo fermamente convinti del fatto che siano necessari nuovi strumenti e pratiche per incentivare la cooperazione nell’ambito della condivisone dei dati.»

Conoscenze per la prevenzione

DIGDEEP sembra poter costituire un trampolino di lancio per la generazione delle conoscenze necessarie allo sviluppo di strategie di controllo efficaci che risultino adeguate alle caratteristiche dell’evoluzione e della trasmissione del virus. Tra queste strategie figurano la quarantena degli ospiti infetti, i divieti di spostamento in zone ad alto rischio di infezione e il rafforzamento della biosicurezza. Il gruppo di ricerca si propone di estendere il progetto per studiare zone geografiche in cui recenti fenomeni di comparsa dell’IA hanno provocato epidemie di lunga durata e vasta portata, come in Europa negli inverni del 2021 e del 2022 e in Asia nel corso degli ultimi anni. Più avanti, i ricercatori si prefiggono inoltre di occuparsi del rischio associato alle infezioni zoonotiche da IA. Basandosi su informazioni genetiche, gli studiosi tracceranno le mutazioni in grado di incrementare il rischio che l’IA passi da ospiti aviari a mammiferi.

Parole chiave

DIGDEEP, influenza aviaria, strategie di controllo, uccelli selvatici, allevamenti avicoli, uccelli

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