Mortalità da Covid, c'è correlazione col gruppo sanguigno: lo studio dell'Università di Bari

L’intelligenza artificiale avrebbe rivelato un’associazione tra gruppi sanguigni e tasso di mortalità da Covid-19 nel mondo. È quanto scoperto da uno studio realizzato da un gruppo di scienziati dell’Università di Bari e dell’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare: l’indagine – comunica l’Università di Bari – rivela come i gruppi sanguigni AB0/Rh siano associati al tasso di mortalità e alle infezioni da SARS-CoV-2 in 75 nazioni. Un team di ricercatori barese costituito dai professori Roberto Bellotti, Alfonso Monaco, Ester Pantaleo, Nicola Amoroso e Loredana Bellantuono e dal genetista dell’Università degli Studi di Bari, Alessandro Stella, ha rivelato, mediante tecniche di intelligenza artificiale, che a livello mondiale esisterebbe «una significativa associazione statistica tra la severità degli effetti pandemici (tasso di mortalità) del virus e le frequenza dei gruppi sanguigni ABO/Rh nella popolazione».

Lo studio, è stato inserito fra i 100 articoli scientifici più scaricati nel 2021 dal sito della rivista scientifica Scientific Reports del gruppo editoriale Nature. Scientific Reports ha pubblicato più di 24530 lavori scientifici nel 2021. Nel lavoro degli scienziati baresi si studia il ruolo che i gruppi sanguigni Abo/Rh e, la loro differente distribuzione nella popolazione di 75 nazioni, hanno avuto nelle prime tre ondate, valutando come il loro contributo sia cambiato nel tempo, tenendo anche conto di alcuni dei principali fattori di confusione legati ai diversi scenari demografici, economici e sanitari dei paesi analizzati.

I risultati ottenuti dimostrano come il gruppo sanguigno Abo abbia sempre avuto un ruolo primario nelle varie fasi della pandemia, mentre fattori socio-sanitari come la «prevalenza del diabete» e il «tasso di mortalità cardiovascolare» abbiano via via perso importanza. Alcuni studi pubblicati di recente hanno evidenziato il ruolo di diversi fattori genetici nel determinare l’ampia variabilità osservata sia nella gravità dei sintomi della malattia sia nella suscettibilità all’infezione.

«Per quanto ne sappiamo”, dichiarano i ricercatori baresi, “il nostro studio è uno dei primi che combina lo studio di diversi fattori, genetici e non genetici, in un modello di previsione complesso che sfrutta il potenziale delle metodiche basate sull’apprendimento automatico per studiare le differenti ondate della pandemia di Covid-19. I nostri risultati mostrano come il contributo di vari fattori alla diffusione del Covid-19 possa cambiare nel tempo e in diverse fasi della pandemia.

Pur riconoscendo che ulteriori variabili, non considerate nel nostro studio, possano essere parimenti importanti per spiegare l’ampia variabilità del tasso di mortalità tra le varie nazioni, riteniamo tuttavia che la nostra analisi possa aiutare a comprendere meglio il Covid-19, la sua diffusione e a sviluppare misure efficaci per ridurre il bilancio delle vittime».

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