Modellrechnung vs. Realität: Lässt sich die Corona-Pandemie zukünftig richtig einschätzen?

Coronavirus

Modellrechnungen sollen dabei helfen, den Verlauf der Corona-Pandemie zu prognostizieren. Einige Parameter können bei den Berechnungen jedoch nur geschätzt werden – und sorgen somit für Unsicherheiten.

Berlin

09.05.2020, 05:00 Uhr / Lesedauer: 3 min
Wie eine Pandemie verläuft, kann nur teilweise mit mathematischen Modellrechnungen vorausgesagt werden.

Wie eine Pandemie verläuft, kann nur teilweise mit mathematischen Modellrechnungen vorausgesagt werden. © picture alliance/dpa

Am vergangenen Mittwoch war der Tag gekommen, auf den zahlreiche Bundesbürger bereits sehnsüchtig gewartet hatten. Umrahmt vom bayrischen Ministerpräsidenten Markus Söder (CSU) und dem Ersten Bürgermeister aus Hamburg, Peter Tschentscher (SPD), kündigte Bundeskanzlerin Angela Merkel umfangreiche Corona-Lockerungen an. Zwar war die Freude darüber bei vielen Deutschen groß, doch eine zentrale Frage bleibt: Wie wirken sich diese Lockerungen auf den weiteren Verlauf von Covid-19 in Deutschland aus?

Auskunft über die Dynamik der Pandemie können Wissenschaftler derzeit nur mithilfe von mathematischen Modellrechnungen geben. Eines der klassischen, epidemiologischen Modelle ist das SIR-Modell. Dieses teilt die Bevölkerung in drei verschiedene Klassen ein:

1. Infizierbare (Susceptibles)

2. Infizierte (Infected)

3. Geheilte (Removed)

Die verwendeten Parameter seien allerdings relativ grob, sagt Prof. Dr. Michael Meyer-Hermann, Leiter der Abteilung System-Immunologie am Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung (HZI) in Braunschweig, beim Presse-Briefing des Science Media Centers. „Detaillierte Unterschiede wie zum Beispiel die Demografie in einem bestimmten Kreis oder eine bestimmte Berufsverteilung in einem bestimmten Kreis“ könnten nicht sehr gut abgebildet werden. Zudem verlieren SIR-Modelle ihre Gültigkeit bei kleinen Fallzahlen.

Und auch das Agenten-basierte Modell, das Meyer-Hermann in den vergangenen Monaten entwickelt hat, erweise sich als schwierig, um „ganz Deutschland zu beschreiben“. Dabei handelt es sich um eine Methode der computergestützten Modellbildung und Simulation, die das Verhalten einzelner Individuen berücksichtigt.

Wirksamkeit von Atemschutzmasken weiterhin unklar

Schon jetzt wird deutlich, dass auch Modellrechnungen nicht frei von Schwachstellen beziehungsweise Fehlerquellen sind. Im Fall des Coronavirus kommt erschwerend hinzu, dass wichtige Parameter geschätzt werden müssten, macht Prof. Dr. Mirjam Kretzschmar, wissenschaftliche Leiterin für mathematische Krankheitsmodellierung am Rijksinstitute for Volksgezondheit en Milieu in Bilthoven in den Niederlanden, im Presse-Briefing deutlich.

Unsicherheiten bestehen derzeit bei der Dauer, mit der Corona-Patienten beatmet werden müssen, sowie bei saisonalen Effekten wie der Temperatur. Auch inwiefern Atemschutzmasken einen wirklichen Schutz vor dem Coronavirus darstellen, ist in der Wissenschaft noch weitgehend ungeklärt. „Die Parameter, die Kontakthäufigkeiten beschreiben und das Risiko auf Übertragung in bestimmten Kontaktarten, darüber ist meistens sehr wenig bekannt“, so Kretzschmar.

Auswirkungen der Lockerungen zeigen sich in kommenden Wochen

Doch lassen sich dann überhaupt Prognosen für zukünftige Corona-Ausbrüche oder die erwartete, zweite Welle stellen? Zumindest nicht in der quantitativen Forschung. „Aber man kann natürlich schon qualitativ sehen, wenn wir jetzt bestimmte Maßnahmen vermindern oder anpassen, dass sich der Verlauf der Epidemie ändert, also, dass dann wieder vermehrt Fälle auftreten werden und eventuell eine zweite Welle“, sagt Kretzschmar.

Mit den Corona-Lockerungen, auf die sich Bundeskanzlerin Angela Merkel mit den Ministerpräsidenten der Länder verständigt hatte, ist Prof. Dr. Michael Meyer-Hermann jedenfalls nicht zufrieden. Im Gegenteil: „Wir haben uns natürlich durch die Öffnungen massiv davon entfernt, dass wir in einer kurzen Zeit und damit auch ökonomisch sinnvoll zu einem Zustand kommen, den wir gut kontrollieren können und mit dem wir wirtschaften können.“

Bis Mitte/Ende Mai, schätzt er, wären die Fallzahlen deutlich gesunken, sodass die Geschäfte mit gutem Gewissen wieder hätten öffnen können. Jetzt bleibt abzuwarten, wie sich die Dynamik der Pandemie verändert. Maßgebend dürfte dabei das Verhalten der Deutschen selbst sein. Genaue Erkenntnisse wird die Forschung erst in den kommenden Wochen gewinnen können.

Heinsberg-Studie ist bekannteste Modellrechnung

Eine der am häufigsten diskutierten Modellrechnungen der vergangenen Wochen war die Heinsberg-Studie, die von einem Forscherteam um den Virologen Prof. Hendrik Streeck von der Universität Bonn durchgeführt worden war. Seinen Berechnungen zufolge hätten sich in Deutschland bereits rund 1,8 Millionen Menschen mit dem Sars-CoV-2-Erreger infiziert.

In seinem bis vor kurzem regelmäßigen Presse-Statement hatte Prof. Lothar Wieler, Leiter des Robert-Koch-Instituts, darauf hingewiesen, dass die Studie jedoch nur „schwerlich auf ganz Deutschland übertragen“ werden könne. Sie sei „hervorragend“, aber man müsse sie vorsichtig interpretieren.

Abwässer könnten als Frühwarnsysteme fungieren

In Sachsen versucht ein Team aus Wissenschaftlern und Kläranlagen-Betreibern, den Verlauf der Covid-19-Pandemie auf anderem Weg zu prognostizieren und einzuschätzen. Ihrer Ansicht nach könnten Abwässer als effektive Frühwarnsysteme fungieren.

Mithilfe von Abwasserproben erhoffen sie sich Erkenntnisse über den Infektionsgrad der Bevölkerung in Deutschland. Ab Mitte Mai sollen aus etwa 20 Kläranlagen täglich Proben entnommen werden, um die Reste menschlicher Fäkalien auf das neuartige Coronavirus zu untersuchen, teilte die Deutsche Vereinigung für Wasserwirtschaft, Abwasser und Abfall (DWA) am Freitag in Hennef bei Bonn mit.

Wenn sich in einem Kläranlagen-Bereich der Anteil der positiven Abwasser-Proben erhöhe, könne dies Rückschlüsse auf einen Anstieg der Infektionszahlen unter den Menschen in dem Einzugsgebiet zulassen. „Bis wir soweit sind, ist es aber noch ein weiter Weg“, betonte Christian Wilhelm, DWA-Fachreferent.

RND

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