Definizione e implementazione di nuove funzionalità per lo studio di modelli epidemiologici in GreatMod

Negli ultimi 20 anni, nonostante sia migliorata molto la capacità di curare le malattie infettive, le recenti pandemie di SARS, febbre suina e l'attuale SARS-CoV-2 hanno posto in evidenza la rapidità con cui queste malattie si possono diffondere in un mondo fortemente connesso. Si è affermato, a fronte di questi eventi, un nuovo campo multidisciplinare che si chiama epidemiologia computazionale. Questa è ottenuta da una combinazione di tecniche epidemiologiche, informatiche, matematiche e della biologia molecolare, facendo grande uso di modelli computazionali per comprendere meglio la diffusione della malattia nello spazio e nel tempo. Mediante la simulazione al computer è possibile studiare questi modelli per limitare il rischio di infezione della malattia, studiando la sua distribuzione, le politiche di vaccinazione e le misure da prendere quando due individui interagiscono tra loro. La definizione di un framework generale, come GreatMod, ha aiutato i ricercatori che non hanno profonde conoscenze matematiche o nella teoria della modellazione ad accedere più facilmente a questi strumenti di ricerca. In particolare, GreatMod fornisce una serie di funzionalità tramite un’architettura a micro-servizi implementati in specifiche immagini Docker che vengono collegati insieme tramite un workflow personalizzabile dall’utente basato sul linguaggio R. Lo stage che ho svolto mi ha permesso di contribuire all'evoluzione di GreatMod, implementando nuove funzionalità e/o migliorando quelle esistenti. In particolare, ho affrontato tre principali aspetti: 1. La creazione di un sistema per la verifica della correttezza dei valori assegnati per uno specifico servizio di GreatMod dall’utente. Questo permette di evitare l’esecuzione di servizi con parametri non coerenti con le specifiche stesse del servizio; 2. La realizzazione di un tool per il confronto automatico tra i risultati ottenuti dal workflow d’analisi. Questo risulta particolarmente utile per confrontare l’impatto di modifiche ai servizi implementati in GreatMod; 3. La generazione di un sistema di log per comprendere maggiormente quali errori hanno causato l'interruzione di un particolare workflow d’analisi. Queste attività mi hanno permesso di maturare sia professionalmente osservando le interazioni tra l'informatica e la biologia, sia personalmente collaborando in gruppo per un progetto di grandi dimensioni.