Variante Delta in declino da 10 giorni: Silvestri risolve l'enigma
Il virologo Silvestri risolve in cinque punti l'enigma della variante Delta che da dieci giorni è in declino in alcune zone del mondo
Da ormai dieci giorni i nuovi contagi da coronavirus sono in declino in alcune aree europee e nel Regno Unito. Laddove i nuovi focolai erano trainati dalla più contagiosa variante Delta, infatti, si assiste in questo periodo a una diminuzione dei casi che sta lasciando perplessi gli scienziati. A risolvere l’enigma, però, è il virologo italiano Guido Silvestri.
“Come sappiamo le ondate estive di Sars-CoV-2 nel Regno Unito e in Olanda sono in fase di netto declino da circa 10 giorni – ha ricapitolato Silvestri – nonostante l’assenza totale di ‘chiusure’ e il fatto che la variante Delta sia non solo molto infettiva, ma riesca anche a bucare i vaccini (che invece proteggono al 95% da malattia severa e morte)”.
Sono cinque le spiegazioni di “questo mistero epidemiologico“, secondo le parole del virologo Guido Silvestri, docente negli Usa alla Emory University di Atlanta e fondatore della pagina social “Pillole di ottimismo”.
Perché la variante Delta è in declino? Le cinque ipotesi di Silvestri
Secondo la prima possibilità suggerita dall’esperto c’è un “effetto stagione estiva“, ovvero il clima più caldo avrebbe un’influenza sulle possibilità di contagio grazie al tempo trascorso all’aria aperta e all’azione del sole che “disattiva” il virus.
“Le persone diventano più prudenti quando leggono che c’è un ondata in corso, anche senza restrizioni”, ha poi osservato l’esperto nella sua seconda ipotesi.
Terza possibilità, “la Delta è ‘controllata’ da qualche fattore genetico e/o immunologico che limita la disponibilità di soggetti suscettibili”, ha aggiunto Silvestri.
Quarta ipotesi, “un virus molto trasmissibile brucia rapidamente i suscettibili (e ne rimane a corto) in un dato ‘habitat’ epidemiologico”.
Infine, secondo l’ultima ipotesi del virologo, “la protezione dei vaccini verso l’infezione con Delta è stata sottostimata per una sorta di bias temporale nell’analisi”, ovvero i dati sono stati falsati dalle tempistiche con cui sono state effettuate le misurazioni.