Alle politischen Maßnahmen basieren auf Modellen der Covid-19-Pandemie. Es gibt jedoch eine wichtige Voraussetzung für eine realitätsnahe Modellierung – nämlich die Biologie des Virus zu verstehen:
„Ein besseres Verständnis darüber, wer für die Übertragung verantwortlich ist, und wann während des Krankheitsverlaufs, ist ein wirklich wichtiger Teil des Puzzlespiels, und wir haben immer noch keinen wirklichen Einblick.“
„Ich höre immer wieder von signifikanten asymptomatischen Infektionen, z.B. beim Personal der US-Marine, aber ich habe immer noch keine wirkliche Vorstellung davon, wie wichtig diese im Hinblick auf die Ausbreitung sein könnten.“
Professor Jonathan Ball, Virologe an der Nottingham University [1]
Ein Modell-Spiel
Welche Auswirkungen ergeben sich in einem Modell, wenn Schlüsselfaktoren der Virusausbreitung nicht genau bekannt sind? Wir zeigen die Wirkung mit Hilfe eines vereinfachten Epidemie-Rechners [2], der ein klassisches Modell der Infektionskrankheiten implementiert.
Einer der Schlüsselfaktoren für jede Epidemie ist die Inkubationszeit – das ist die Zeit zwischen dem ersten Kontakt mit einem Erreger und den ersten Symptomen. Für SARS-CoV-2 schätzt die WHO die Inkubationszeit auf 1 bis 14 Tage, in der Regel auf durchschnittlich 5 Tage [3]. Wenn wir SARS-CoV-2 durch das simulierte Modell laufen lassen würden, welche Auswirkungen hätte es, die Inkubationszeit zu variieren, während alle anderen Variablen konstant bleiben?
Die Grafiken unten zeigen die Auswirkung. Bei einer angenommenen Population von 7 Millionen Menschen und einer Inkubationszeit von nur einem Tag wären in der Spitze 1,5 Millionen Menschen betroffen, während bei einer Inkubationszeit von 14 Tagen nur 800 Menschen betroffen wären, wobei der Höhepunkt auch erst etwa 40 Tage später einträte.
Inkubationszeit 1 Tag:
Inkubationszeit 5 Tage:
Inkubationszeit 14 Tage:
Wir verstehen, dass bereits geringfügige Änderungen eines Schlüsselfaktors enorme Auswirkungen haben können.
Daher wird sich unser Forschungsprojekt auf die Ermittlung von Schlüsselfaktoren wie Anfälligkeit, Inkubationszeit, Kreuzimmunität und Genesung konzentrieren, um die effizientesten Maßnahmen für weitere Ausbruchswellen oder für ähnliche Epidemien finden zu können.
Quellen:
[1] The Guardian 2020-04-21: Boy with Covid-19 did not transmit disease to more than 170 contacts
https://www.theguardian.com/world/2020/apr/21/boy-with-covid-19-did-not-transmit-disease-to-more-than-170-contacts
[2] Epidemic Calculator
http://gabgoh.github.io/COVID/index.html
[3] WHO Q&A on coronaviruses
https://www.who.int/news-room/q-a-detail/q-a-coronaviruses
