Das bekannte Corona-For­scher­team der TU-Wien ana­ly­siert auf Basis neuer Daten die bis­he­rige Aus­brei­tung der Epi­de­mie in Öster­reich. Exper­ten erwar­ten dabei neue Ein­bli­cke in Ent­wick­lung von Anste­ckun­gen und Zeithorizonten.

Ein Team der TU Wien und ihres Spin-off-Unter­neh­mens dwh unter­sucht bereits seit Jän­ner mit Com­pu­ter­mo­del­len die Aus­brei­tung von COVID-19 in Öster­reich (eco­nomy berich­tete). Die bis­her getrof­fe­nen Vor­her­sa­gen sind ein­ge­tre­ten – etwa wie sich die Aus­brei­tung der Krank­heit durch Kon­takt­re­duk­tion brem­sen lässt. „Außer­dem haben wir mit Modell­rech­nun­gen unter ande­rem die Bedarfs­pla­nung an Kran­ken­haus­bet­ten für Wien und Nie­der­ös­ter­reich unter­stützt“, sagt Niki Pop­per, Lei­ter des Simu­la­ti­ons­teams. Nun gibt es neue Daten, auch über die Dun­kel­zif­fer aktu­ell Erkrank­ter in Öster­reich, mit denen man die bis­he­ri­gen Modelle genauer kali­brie­ren kann. 

Ver­schie­dene Dun­kel­zif­fern gleichzeitig
Bei Com­pu­ter­mo­del­len, wie sie von der TU Wien und dem TU Wien-Spin-Off dwh ent­wi­ckelt und ver­wen­det wer­den, lässt sich der gesamte zeit­li­che Ver­lauf von Anste­ckung über Beginn der Erkran­kung bis hin zu einer even­tu­ell nöti­gen Ein­wei­sung ins Kran­ken­haus abbil­den. Dadurch ist nun anhand aktu­el­ler Daten auch ein vir­tu­el­ler „Blick hin­ter die Kulis­sen“ des bis­he­ri­gen Ver­laufs möglich. 

Die­ser genauere Blick zeigt, dass Dun­kel­zif­fer und bestä­tigte Krank­heits­fälle unter­schied­li­che zeit­li­che Ver­läufe neh­men. „Es wäre zu ein­fach, die Dun­kel­zif­fer der Gesamt­erkrank­ten abzu­schät­zen, indem man bloß die Zahl der bestä­tig­ten Fälle immer mit einem bestimm­ten Fak­tor mul­ti­pli­ziert. Die Dun­kel­zif­fer ist kein gleich­blei­ben­der Pro­zent­satz der Gesamt­zahl an Erkrank­ten“, erklärt Pop­per. „Außer­dem zei­gen die Modelle, dass man zwi­schen ver­schie­de­nen Dun­kel­zif­fern unter­schei­den kann.“
Zusätz­li­che Simulationsmethoden

Alle Corona-Infi­zier­ten durch­le­ben im Lauf der Erkran­kung unter­schied­li­che Sta­dien. Wäh­rend der Inku­ba­ti­ons­zeit (in der Simu­la­tion Sta­dium 1) erscheint das Indi­vi­duum noch voll­kom­men gesund. In Sta­dium 2 begin­nen lang­sam Sym­ptome, und der/​die Erkrankte reagiert dar­auf. Eine Kom­bi­na­tion aus der Reak­ti­ons­zeit der Per­son und der Ver­füg­bar­keit des Tests ent­schei­det, wann die Per­son dann ein posi­ti­ves Test­ergeb­nis erhält und dadurch in Sta­dium 3 über­geht : Erst in die­sem Sta­dium wer­den Infi­zierte offi­zi­ell gezählt. 

Im Com­pu­ter­mo­dell wird nun je nach Behand­lung wei­ter unter­schie­den – zwi­schen Sta­dium 3a (Heim­qua­ran­täne), Sta­dium 3b (Nor­mal­bett im Kran­ken­haus) und Sta­dium 3c (Inten­siv­bett). Bei vie­len Per­so­nen (im Modell wird ein Wert von 50 Pro­zent ange­nom­men) nimmt COVID-19 einen (prak­tisch) asym­pto­ma­ti­schen Ver­lauf. Diese Per­so­nen wer­den nie getes­tet und haben auch selbst keine Kennt­nis von der Erkran­kung. Sie wer­den im Modell als „Sta­dium 0“ zusammengefasst.

Agen­ten­ba­sier­tes Modell
Die Per­so­nen­zah­len in den unter­schied­li­chen Sta­dien errei­chen in der Simu­la­tion ihren zeit­li­chen Höhe­punkt nicht gleich­zei­tig, sie ent­wi­ckeln sich asyn­chron. Ers­tens ver­streicht immer eine gewisse Zeit­spanne, bis man nach einer Infek­tion Sym­ptome ent­wi­ckelt, sodann getes­tet wird und bis die Test­ergeb­nisse vor­lie­gen. Und zwei­tens dau­ert die Krank­heit nicht bei allen Men­schen gleich lange. All das kann im soge­nann­ten agen­ten­ba­sier­ten Modell berück­sich­tigt wer­den und daher lie­gen die Kur­ven des zeit­li­chen Ver­laufs nicht über­ein­an­der, son­dern sind gegen­ein­an­der verschoben.

Die Zahl der Per­so­nen, die offi­zi­ell als COVID-19-Kranke gel­ten, hat in den ers­ten April­ta­gen vor­erst ihr Maxi­mum erreicht. Doch die damals posi­tiv getes­te­ten Per­so­nen mach­ten bereits vor­her die Sta­dien 1 und 2 durch. Die Simu­la­tion ergibt, dass das Maxi­mum der infi­zier­ten Per­so­nen (inklu­sive Dun­kel­zif­fer) daher bereits wahr­schein­lich zwei Wochen frü­her auf­ge­tre­ten ist. 

Zeit­ver­zö­ge­rung – auch bei einer mög­li­chen zwei­ten Welle 
„Unsere Simu­la­tio­nen zei­gen, dass wir den Höhe­punkt der Krank­heits­zah­len der ver­gan­ge­nen Welle schon län­ger hin­ter uns haben, als die offi­zi­el­len Zah­len zei­gen. Gleich­zei­tig mahnt uns das aller­dings auch zur Vor­sicht“, erklärt Niki Pop­per. „Sollte auf Grund der Locke­rung von Maß­nah­men die Zahl der Infek­tio­nen wie­der anstei­gen, wird es näm­lich wie­der genau die­selbe Zeit­ver­zö­ge­rung geben. Das heißt, wir kön­nen den Anstieg in den Tests erst dann bemer­ken, wenn die wahre Zahl der Infek­tio­nen in der Bevöl­ke­rung bereits deut­lich ange­stie­gen ist.“ 

Auf­grund die­ser Zeit­ver­zö­ge­run­gen muss gerade jetzt vor­aus­schau­end gehan­delt wer­den : „Wir müs­sen gewis­ser­ma­ßen anti­zy­klisch den­ken : Als die Zahl der bestä­tig­ten Krank­heits­fälle nach Ein­füh­rung der Maß­nah­men lang­sa­mer gewach­sen ist als zuvor, war das ein sehr gutes Zei­chen“, sagt Niki Pop­per. „Es ist in vie­len Berei­chen wich­tig, zu einer neuen, weni­ger stren­gen Nor­ma­li­tät zu fin­den. Dabei müs­sen wir vor­sich­tig vor­ge­hen, weil wir eine zweite Welle der Infek­tion erst mit Ver­zö­ge­rung erken­nen wür­den. Diese Balance zu fin­den, ist eine schwie­rige Auf­gabe und wir hof­fen ent­spre­chend mit unse­ren Model­len einen Bei­trag dafür lie­fern zu kön­nen“, betont Popper.

Das Team rund um TU-Exper­ten Pop­per hat sich mitt­ler­weile mit der Med Uni Wien/​Complexity Sci­ence Hub Vienna (CSH) und der Gesund­heit Öster­reich zum COVID Pro­gnose Kon­sor­tium zusam­men­ge­schlos­sen. Die drei For­schungs­grup­pen erstel­len nun gemein­same Pro­gno­sen zum Ver­lauf der an COVID-19 erkrank­ten Per­so­nen in Öster­reich sowie zu den aktu­ell ver­füg­ba­ren Kapa­zi­tä­ten im Spitalsbereich.