Diffusione e stagionalità coronavirus COVID-19

Analisi della temperatura e della latitudine per prevedere la potenziale diffusione e stagionalità per coronavirus COVID-19, causato da SARS-CoV-2.

Riassunto

Un numero significativo di malattie infettive mostra modelli stagionali nella loro incidenza, inclusi i coronavirus umani. Ipotizziamo anche SARS-CoV-2. Ad oggi, la Malattia di Coronavirus 2019 (COVID-19), causata da SARS-CoV-2, ha stabilito una significativa diffusione della comunità nelle città e nelle regioni solo lungo una stretta distribuzione est-ovest all'incirca lungo il corridoio di 30-50 N” a modelli meteorologici costantemente simili (5-11°C e bassa umidità specifica e assoluta). Vi è stata una mancanza di significativa istituzione della comunità in luoghi previsti che si basano solo sulla vicinanza della popolazione e su un'ampia interazione della popolazione attraverso i viaggi. Abbiamo proposto un modello semplificato che mostra una zona a maggior rischio di diffusione COVID-19. Utilizzando la modellistica meteorologica, si potrebbe prevedere le regioni che hanno maggiori probabilità di essere maggiormente a rischio di diffusione significativa della comunità di COVID-19 nelle prossime settimane, consentendo la concentrazione degli sforzi di sanità pubblica sulla sorveglianza e il contenimento.

Background

Molte malattie infettive mostrano uno schema stagionale nella loro incidenza. Un onere gravoso per i sistemi sanitari in tutto il mondo, l'influenza è l'esempio caratteristico. Il virus dell'influenza mostra significative fluttuazioni stagionali nelle regioni temperate del mondo, ma mostra comunque una minore stagionalità nelle aree tropicali. Nonostante la moltitudine di possibili meccanismi proposti per spiegare questa variazione, la nostra attuale comprensione di questo fenomeno è ancora superficiale.

La malattia di Coronavirus 2019 (COVID-19), causata da SARS-CoV-2, inizialmente è arrivata all'attenzione in una serie di pazienti aventi polmonite con eziologia sconosciuta nella provincia cinese di Hubei, e successivamente si è diffusa in molte altre regioni del mondo attraverso i flussi turistici. A causa della vicinanza geografica e di importanti collegamenti di viaggio, la modellistica epidemiologica dell'epicentro ha previsto che le regioni del sud-est asiatico, e in particolare Bangkok avrebbero seguito Wuhan e la Cina nell'epidemia. Più recentemente, l'Organizzazione mondiale della sanità ha dichiarato questo come un pandemia. (OMS, 2020) Per molti la preoccupazione maggiore non è l'entità del problema, ma cosa accadrà nei prossimi mesi e quali aree e popolazioni sono maggiormente a rischio.

Numerosi studi, entrambi di laboratorio, studi epidemiologici, e modelli matematici, indicano il ruolo della temperatura ambiente sulla sopravvivenza e la trasmissione dei virus. L'enorme livello di ricerca a supporto sia della temperatura ambiente che dell'umidità nel suo ruolo nella trasmissione e nell'infezione ha motivato questo studio per esaminare l'influenza dei fattori ambientali sul COVID-19. Abbiamo cercato di determinare se il clima potrebbe essere un fattore nella diffusione di questa malattia.

Metodi

2 metri (2m) di temperatura, umidità relativa (RH), umidità specifica (Q) e umidità assoluta (AH) erano basati sui dati della rianalisi ERA-5 dell'ECMWF. Climatologic (1979-2019) e le previsioni di persistenza (dati 2019) sono stati utilizzati per analizzare le tendenze di latitudine e temperatura a livello globale e per le aree interessate utilizzando ERA-3 (Interim) e ERA-5. Dati di rianalisi ERA-3 ottenuti da Climate Reanalyzer, (1) Climate Change Institute, University of Maine, USA. I dati di rianalisi intermedi ERA (2) coprono la terra con una risoluzione di 80 km x 80 km. L'analisi della temperatura di 2 metri viene eseguita in un'analisi separata a seguito dell'analisi 4D-Var dell'aria superiore. I dati di rianalisi ERA-5 (C3S, 2017) coprono la terra con una risoluzione di 30 km x 30 km. Gli aggiornamenti giornalieri preliminari sono disponibili 5 giorni di tempo reale sebbene gli aggiornamenti mensili di qualità siano pubblicati entro 3 mesi di tempo reale. La temperatura di 2 m è stata calcolata interpolando tra il livello più basso del modello e la superficie terrestre, tenendo conto delle condizioni atmosferiche.

La temperatura di 2 metri (2m) è la temperatura all'altezza di 2 metri, 1000 hPa. La temperatura è la temperatura al livello di pressione di 1000 hPA ed è calcolata per interpolazione dai livelli del modello numerico. L'umidità relativa (RH) è la percentuale della quantità massima di vapore acqueo che l'atmosfera può contenere a una data temperatura (saturazione). L'umidità specifica (Q) è definita come la massa di vapore acqueo in una massa unitaria di aria umida (g / kg). L'umidità assoluta (AH) è definita come la massa totale del vapore acqueo presente in un dato volume o massa d'aria (g / m₃). La trasmissione della comunità significativa è definita come> 6 decesso riferito al 5 marzo 2020.

Risultati

Fino al 5 marzo 2020, si è verificata una significativa trasmissione della comunità in un modello coerente est e ovest. I nuovi epicentri della malattia si trovavano tutti all'incirca lungo la zona 30-50o N”; in Corea del Sud, Giappone, Iran e Nord Italia (figura 1). Dopo la comparsa inaspettata di un grande focolaio in Iran, abbiamo creato questa mappa alla fine di febbraio. Da allora nuove aree con una significativa trasmissione comunitaria includono gli Stati Uniti nordoccidentali e la Francia (figura 1). In particolare, allo stesso tempo, COVID-19 non è riuscito a diffondersi significativamente nei paesi immediatamente a nord e sud della Cina. Il numero di pazienti e di decessi segnalati nel sud-est asiatico è molto inferiore rispetto alle regioni più temperate annotate sopra.

(figura 1) Mappa della temperatura mondiale da novembre 2018 a marzo 2019. Il gradiente di colore indica le temperature di 1000hPa in gradi Celsius. I cerchi neri rappresentano i paesi con una significativa trasmissione della comunità (> 6 morti al 3/5/3019). Immagine da Climate Reanalyzer (1), Climate Change Institute, University of Maine, USA.

Un'ulteriore analisi, utilizzando temperature di 2 metri (2m) dal 2020 anziché temperature hPa, produce risultati simili (Figura 2). Nei mesi di gennaio 2020 a Wuhan e febbraio 2020 nell'altra parte colpita, vi è una sorprendente somiglianza nelle misure di temperatura media (4-9°C nelle stazioni meteorologiche dell'aeroporto e con temperature della città leggermente più alte a causa dell'effetto urbano, 12 sono compresi tra 5 e 11°C) e bassa umidità specifica e assoluta (Tabella 1). Oltre ad avere profili di temperatura, umidità e latitudine medi simili, queste posizioni mostrano anche un carattere comune, la tempistica dell'epidemia coincide con un nadir nel ciclo di temperatura annuale, e quindi con temperature relativamente stabili per un periodo di tempo superiore a un mese (Tabella 1).

(figura 2) Mappa della temperatura mondiale da gennaio 2020 a febbraio 2020. Il gradiente di colore indica le temperature di 2 metri in gradi Celsius in base ai dati della rianalisi ERA-5 dell'ECMWF. I cerchi bianchi rappresentano i paesi con una significativa trasmissione della comunità (> 6 morti al 3/5/3019) e le aree di isoline rosse con una temperatura compresa tra 5-11° C. Dati estrapolati utilizzando le informazioni del servizio Copernico sui cambiamenti climatici 2020.

Data la diffusione temporale tra aree con temperatura e latitudine simili, è possibile fare alcune previsioni sulla potenziale diffusione della comunità di COVID-19 nelle prossime settimane. Utilizzando i dati relativi alla temperatura del 2019 per marzo e aprile, si potrebbe prevedere che il rischio di diffusione della comunità interesserebbe le aree appena a nord delle attuali aree a rischio (Figura 3). Questi potrebbero includere (dall'est all'ovest) la Manciuria, l'Asia centrale, i Caucus, l'Europa orientale, l'Europa centrale, le isole britanniche, gli Stati Uniti nordorientali e del Midwest e la Columbia Britannica. Tuttavia, questa analisi semplificata non tiene conto dell'effetto del riscaldamento delle temperature. Il marcato calo dei casi a Wuhan potrebbe benissimo essere collegato alle corrispondenti recenti crescenti temperature (Tabella 1).

Figura 3. Mappa della temperatura media mondiale di 2 metri marzo 2019-aprile 2019 previsione a rischio zona per marzo-aprile 2020. Il gradiente di colore indica una temperatura media di 2 M in gradi Centigrado. La zona provvisoria a rischio di significativa diffusione della comunità nel breve termine include la terra aree all'interno delle bande verdi, delineate in nero scuro (che mostra la zona 5-11oC basata sul 2019 dati) e cambierà in base alle temperature medie effettive durante questo periodo di tempo. Immagine da Climate Reanalyzer, Climate Change Institute, Università del Maine, Stati Uniti. Manipolazione digitale di Cameron Gutierrez e Glenn Jameson.

Tabella 1. Temperatura media di 2 m (oC) da novembre 2019 a febbraio 2020, umidità relativa (UR,%), umidità specifica (Q, g / kg) e umidità assoluta (AH, g / m3) dati dalle città con diffusione della comunità di COVID-19 e quelli potenzialmente a rischio (al 5/5/20). Temperatura e umidità basate sui dati della rianalisi ERA-5 ECMWF.

L'associazione tra la temperatura nelle città colpite da COVID-19 merita un'attenzione particolare. Esiste una somiglianza nelle misure di temperatura media (5-11°C) e UR (47-79%) nelle città colpite e condizioni di laboratorio note che favoriscono la sopravvivenza del coronavirus (4°C e 20-80% di umidità relativa). Nel tempo che abbiamo redatto questi risultati, i nuovi centri di scoppio significativo della comunità includono parti degli Stati Uniti nord-orientali, Spagna, Germania e Inghilterra, che hanno visto temperature medie tra i 5-11°C a gennaio e febbraio 2020 e incluse in Mappa gennaio-febbraio 2020 (figura 2) o mappa del rischio marzo-aprile (figura 3).

Nei prossimi 2 mesi, le temperature aumenteranno notevolmente in molte aree dell'emisfero settentrionale. Tuttavia, le aree a nord che sviluppano profili di temperatura che ora possono sovrapporsi alle aree attuali a rischio solo in modo transitorio solo quando si surriscaldano rapidamente (con la possibile eccezione di aree come gli Stati Uniti nordoccidentali e la Columbia Britannica, che possono mostrare nadi ciclici prolungati). Inoltre, man mano che il virus si sposta più a nord, incontrerà una densità di popolazione umana progressivamente inferiore. I suddetti fattori, variabili climatiche non considerate o analizzate (copertura nuvolosa, temperatura massima, ecc.), Fattori umani non considerati o analizzati (impatto di interventi epidemiologici, focolai concentrati come navi da crociera, viaggi, ecc.), Fattori virali non considerati o analizzato (tasso di mutazione, patogenesi, ecc.), significa che sebbene le attuali correlazioni con latitudine e temperatura sembrano forti, una causalità diretta non è stata dimostrata e le previsioni a breve termine sono speculative e devono essere considerate con estrema cautela.

I coronavirus umani (HCoV-229E, HCoV-HKU1, HCoV-NL63 e HCoV-OC43), che di solito causano sintomi del raffreddore comuni, hanno mostrato una forte stagionalità invernale tra dicembre e aprile e non sono rilevabili nei mesi estivi nelle regioni temperate. Alcuni studi hanno dimostrato che il virus alfacorona HCoV-229E raggiunge il picco in autunno, mentre HCoV-OC43 (un betacoronavirus degli stessi generi di SARS-CoV-2) ha un predominio invernale.21,22 Anche se sarebbe ancora di più difficile fare una previsione a lungo termine in questa fase, è allettante aspettarsi che COVID-19 diminuisca considerevolmente nelle aree colpite (sopra i 30o N ”) nei prossimi mesi e in estate. Potrebbe forse prevalere a bassi livelli in regioni tropicali simili all'influenza, causare allo stesso tempo focolai nell'emisfero meridionale e ricominciare a risalire nel tardo autunno e in inverno nelle regioni temperate nel prossimo anno. Un'altra possibilità è che non sarà in grado di sostenersi in estate nei tropici e nell'emisfero australe e scomparire, proprio come la SARS non è riuscita a farlo nel 2003; tuttavia, il numero sempre crescente di casi in tutto il mondo lo rende sempre meno probabile. Il MERS ha indicato il caso di un betacoronavirus che è in grado di diffondersi in tutte le stagioni. Tuttavia, va ricordato che la stragrande maggioranza dei casi si trovava nella penisola arabica, che ha un clima caldo del deserto (classificazione Koppen), e che l'infezione influenzale non segue lo stesso modello di climi più temperati.23 Nella prossima estate, nell'emisfero settentrionale, sforzi di sorveglianza per la SARS-CoV-2 nelle aree attualmente colpite sarà importante per determinare se esiste un serbatoio virale (come una perdita di feci prolungata). Allo stesso modo, gli sforzi di sorveglianza nei tropici, così come la Nuova Zelanda, l'Australia, il Sudafrica, l'Argentina e il Cile tra i mesi da giugno a settembre possono essere utili per determinare lo stabilimento nella popolazione umana.

Una strada per ulteriori ricerche prevede l'uso di modelli di sistemi epidemiologici-terra-umani integrati o accoppiati, che possono incorporare processi e variabili climatici e meteorologici (ad esempio, dinamica della temperatura, umidità) e i loro cambiamenti spazio-temporali, nonché simulare scenari di umani interazioni (ad es. viaggio, trasmissione a causa della densità della popolazione). Tali modelli possono assimilare i dati attualmente raccolti per accelerare i miglioramenti delle previsioni del modello su scale temporali brevi (ad es. Da giornaliere a stagionali). Questo tipo di approccio predittivo consentirebbe di esplorare domande quali quali sono i centri di popolazione più a rischio e per quanto tempo; dove intensificare la sorveglianza su larga scala e rafforzare le misure di controllo per prevenire la diffusione; una migliore comprensione dei fattori limitanti per la diffusione del virus nell'emisfero meridionale; e fare previsioni per una stagione del virus 2021-2022. Una migliore comprensione della causa della stagionalità dei coronavirus e di altri virus respiratori aiuterebbe senza dubbio a migliorare i trattamenti e / o la prevenzione e sarebbe utile per determinare quali aree necessitano di una maggiore sorveglianza.

Conflitto di interessi

Nessuno da dichiarare. M.M.S supportato da NIH grant 1R01AI147870-01A1.

Ringraziamenti

Manipolazione digitale della Figura 3 per gentile concessione di Cameron Gutierrez e Glenn Jameson. Gli autori desiderano anche ringraziare Betsy Weatherhead (Senior Scientist - in pensione, U. Colorado a Boulder) per l'assistenza analitica sull'esame globale COVID-19 e l'inserimento dei dati nel contesto di fattori ambientali. (3)

Riferimenti:

(1) Climate Reanalyzer

(2) The ERA-Interim reanalysis: configuration and performance of the data assimilation system

(3) LO STUDIO in formato PDF

Autore traduzione riassuntiva e adattamento linguistico: Edoardo Capuano / Articolo originale: Temperature and Latitude Analysis to Predict Potential Spread and Seasonality for COVID-19