L'emergenza Coronavirus si combatte anche a colpi di ricerca e una buona notizia in questo senso arriva dal Mezzogiorno d'Italia.
Il merito è del gruppo di studio "Combine-COmputational Modeling in systems BIomediciNE" dell'Università di Catania. L'équipe ha dato vita ad un modello computazionale capace di replicare l'andamento della malattia e gli effetti dei medicinali che ne impedirebbero l'incremento.
Il team in questione è guidato dal professor Francesco Pappalardo, docente di Informatica al dipartimento di Scienze del Farmaco dell'Istituto di Studi Superiori della Sicilia. La ricerca è stata pubblicata suul'archivio Arvix della Cornell University. Ancora in fase di revisione, l'articolo scientifico si intitola "In Silico Trial to test Covid-19 candidate vaccines: a case study with UISS platform". Il software è stato realizzato a partire dall'esperienza accumulata negli ultimi anni grazie allo sviluppo di quello che è un simulatore del sistema immunitario, che si chiama "Universal Immune System Simulator" (per l'appunto UISS).
Questo ha permesso di riprodurre gli aspetti connessi all'evoluzione del malanno, tipo la crescita nel tempo e la risposta immunitaria, sia la positiva che quella che conduce al rilascio di interleuchina 6, che diversi studiosi sostengono essere uno dei fattori principali nei casi più gravi. Ebbene, il modello messo a punto potrebbe dimostrarsi utile per predire l'esito dei più recenti approcci farmacologici, in modo da ottenere informazioni che potrebbero garantire nuovi trattamenti e strategie di vaccinazione. I vantaggi consisterebbero in una diminuzione dei tempi di studio e la messa da parte di metodologie inefficaci, aspetti importantissimi visto lo stato del morbo nel Mondo. Sono membri del gruppo la dottoressa Giulia Russo (aspetto biomodellistico dei metodi computazionali per la simulazione di sistemi biologici), il dottor Giuseppe Sgroi (data-analysis), il dottor Giuseppe Alessandro Parasiliti Palumbo (data security e progettazione sistemi simulazione biomedici), la dottoressa Valentina Di Salvatore (analisi bioinformatica) e il professor Santo Motta, senior advisor scientifico. Ha collaborato il dottor Marzio Pennisi.