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Coronavirus: Was tun die USA, um italienische Zustände zu vermeiden?

Antonio Regalado, James Temple, Karen Hao
Was tun die USA, um italienische Zustände zu vermeiden?

Vorhersagemodell – hier an der Carnegie Mellon University.

(Bild: CMU)

Während die Regierung endlich Geld in die Testentwicklung steckt, bittet die CDC Forscher und Firmen darum, ihre Prognose-Werkzeuge für Covid-19 anzupassen.

Angesichts der schlimmen Zustände in Italiens Krankenhäusern fragen sich die USA, wie es bei ihnen kommen wird. Worst-Case-Szenarien [1] der Zentren für die Kontrolle und Prävention von Krankheiten (CDC) in den USA besagen, dass es 1,7 Millionen Todesfälle geben könnte, hauptsächlich bei älteren Menschen. Die Gesamt-Sterblichkeitsrate (Letalität) von Covid-19 liegt nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation (WHO) bei etwa 3,5 Prozent. Allerdings lässt sich die tatsächliche Zahl wegen vieler symptomfreier Fälle nicht genau berechnen.

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Die Letalität ergibt sich, wenn man die Zahl der verstorbenen Patienten durch Anzahl der Gesamterkrankungen teilt. Wer aber symptomfrei ist, wird nicht mitgezählt. In Italien könnte die Gesamt-Sterblichkeitsrate bei mehr als sechs Prozent liegen. Dies liegt zum Teil daran, dass Italien eine insgesamt ältere Bevölkerung hat. Da fällt es weit mehr ins Gewicht, dass die Covid-19-Infektion bei einer Person über 80 Jahren etwa 1.000-mal so tödlich ist wie bei einer Person unter 20 Jahren.

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Bisher wissen Ärzte, dass sich die Krankheit am effizientesten unter Familienmitgliedern und anderen engen Kontakten infizierter Menschen ausbreitet. Eng bedeutet, dass man sich nah genug bei einer infizierten Person befindet, so dass ihre ausgehusteten virusbeladene Tröpfchen in den eigenen Mund, Nase oder Augen gelangen sowie auf Oberflächen landen [26] können, die man dann berührt.

Wie schnell sich die Virusinfektion ausbreitet, hängt zum einen von den intrinsischen Eigenschaften des Keims ab, zum anderen aber auch davon, welche Möglichkeiten ihm Gesellschaften für die Ausbreitung geben. Jeder Virusstamm hat eine sogenannte Basisreproduktionszahl (R0), das ein Maß dafür ist, wie viele andere Personen ein Betroffener infiziert.

US-Ausgabe von MIT Technology Review / Datawrapper

(Bild: US-Ausgabe von MIT Technology Review / Datawrapper)

WHO-Schätzungen zufolge liegt der R0-Wert für das Coronavirus zwischen 2,0 und 2,5 [27]. Aber das ist nur eine bestmögliche Schätzung. Die Grippe hat im Vergleich einen durchschnittlichen R0-Wert von 1,3. Die ansteckendsten Krankheiten wie Masern haben einen R0 von mehr als zehn. Dennoch sind kleine Unterschiede beim R0-Wert wichtig. Die obige Tabelle zeigt, wie schnell sich das Virus theoretisch von einer anfänglichen Gruppe von fünf infizierten Personen ausbreiten kann – obwohl sich die Ausbreitung in Wirklichkeit nach einer bestimmten Anzahl von Zyklen verlangsamen würde.

Der R0-Wert ist allerdings nicht in Stein gemeißelt, sondern beeinflussbar. Die tatsächliche Ausbreitungsrate lässt sich verändern, wenn zum Beispiel kranke Menschen und ihre Kontakte isoliert werden. Im Fall des SARS-Ausbruchs in 2003 wurde der Keim letztendlich vollständig durch solche öffentliche Gesundheitsmaßnahmen unter Kontrolle gebracht.

Daher ist die Reproduktionszahl ein nützliches Instrument, um die effektivsten Methoden für eine verlangsamte Ausbreitung des Virus zu verstehen. Mit ihrer Hilfe lässt sich beispielsweise berechnen, wie umfangreich und extrem soziale Distanzierung sein muss. Kann die Reproduktionsrate um mehr als die Hälfte auf weniger als 1 gesenkt werden, hat man die Ausbreitung erfolgreich gestoppt.

Doch soweit ist man in den USA noch lange nicht. Vielmehr geht es nun zunächst darum, endlich verlässliche Tests für das Virus zu entwickeln. Da das CDC immer noch Schwierigkeiten damit hat, die zentralisierten Bemühungen zur Diagnose und Verfolgung der Erkrankungen hochzufahren, versuchen inzwischen immer mehr akademische und Privatlabore, den sich rasch ausbreitenden Keim ebenfalls nachzuweisen.

Unter ihnen ist das Labor des Virologen Benjamin Pinsky am Stanford Health Care Krankenhaus in Palo Alto. Sein Team passte ein von der Weltgesundheitsorganisation veröffentlichtes Testprotokoll an die US-Standards für klinische Tests an, bestellte die erforderlichen Materialien und verbrachte einen Großteil des Februar mit Experimenten, um sicherzustellen, dass der Test funktionierte.

Am 13. März kündigte die Trump-Administration mehrere Maßnahmen an, um diese Testbemühungen zu beschleunigen. Das Gesundheitsministerium versprach, dem US-Unternehmen DiaSorin Molecular und der deutschen Biotech-Größe Qiagen, die gerade von Thermo Fisher in den USA übernommen wird, rund 1,3 Millionen US-Dollar für die beschleunigte Entwicklung von Covid-19-Tests zur Verfügung zu stellen.

Unabhängig davon richtete die Zulassungsbehörde FDA eine Notfall-Hotline ein, um klinischen Labors bei Problemen mit der Einrichtung und Durchführung von Tests zu helfen, und erlaubte dem New Yorker Gesundheitsamt, staatliche Labors dazu zu ermächtigen, mit der Untersuchung von Patienten zu beginnen. Darüber hinaus erteilte die FDA dem Pharma-Riesen Roche die Notfall-Befugnis, Covid-19-Tests durchzuführen, da sein System täglich Tausende von Patienten untersuchen und innerhalb von vier Stunden Ergebnisse liefern kann.

Darüber hinaus befindet sich das Weiße Haus in Gesprächen mit großen Diagnose-, Einzelhandels- und Technologieunternehmen über die Einrichtung von Drive-In-Teststellen und von Websites, die Patienten zu diesen leiten, berichtete die Nachrichtenagentur Bloomberg [28]. Doch obwohl das Virus in den USA bereits seit Wochen im Umlauf ist, berichten zahlreiche Patienten mit möglichen Symptomen immer noch, dass ihnen Tests so lange verweigert [29]werden, bis sie bereits akute Atemprobleme haben. Selbst dann mussten sie teilweise mehrere Tage auf das Testergebnis warten. Gesundheitsexperten hoffen, dass die Einbeziehung weiterer klinischer Labors und die erhoffte Beschleunigung der CDC-Produktion von Testkits ein klareres Bild über Ausbruch-Ausmaß liefern wird. Sie betonen aber auch, dass alles viel zu spät passiere.

Während es noch an geeigneten Diagnose-Werkzeugen mangelt, arbeitet man parallel dazu bereits an der Prognose und damit an Modellen, die die Ausbreitung des Coronavirus vorhersagen sollen. So hat die CDC mehrere Dutzend Teams darum gebeten, ihre Technologien entsprechend anzupassen, damit die Behörde fundiertere Entscheidungen treffen kann. Unter ihnen ist die Forschungsgruppe von Roni Rosenfeld an der Carnegie Mellon University, die sonst den Verlauf von Grippesaisons modelliert.

Der Leiter der Abteilung für maschinelles Lernen gibt zu, dass er die Arbeit an den Coronavirus-Vorhersagen zunächst nur ungern übernahm. Rosenfeld machte sich Sorgen darüber, ob seine Vorhersagen korrekt sein würden und ob sie überhaupt nützlich wären. Doch schließlich ließ er sich überzeugen, es trotzdem zu versuchen.

Das Labor verwendet drei Methoden, um den Anstieg und Abfall von Fallzahlen während der Grippesaison zu bestimmen. Die erste ist ein sogenannter "Nowcast" – eine Vorhersage der aktuellen Anzahl infizierter Personen. Das Labor sammelt aktuelle und historische Daten von der CDC und anderen Partnerorganisationen, einschließlich grippebezogener Google-Suchanfragen, Twitter-Aktivitäten und Web-Traffic auf den CDC-Webseiten, medizinischen Websites und Wikipedia. Diese Datenströme werden dann in Algorithmen für maschinelles Lernen eingespeist, um Vorhersagen in Echtzeit zu treffen.

Die zweite und dritte Methode sind beide echte Prognosen darüber, was kommen wird. Eine basiert auf maschinellem Lernen und die andere auf Meinungen, die per Crowdsourcing gesammelt werden. Die Vorhersagen beinhalten Trends bis zu vier Wochen im Voraus, sowie wichtige Meilensteine wie den Höhepunkt der Saison und die maximale Anzahl der erwarteten Fälle. Diese Informationen helfen sowohl der CDC als auch Krankenhäusern, ihre Kapazitäten zu erhöhen und sich auch anderweitig vorzubereiten.

Rosenfelds Team arbeitet nun daran, diese Vorhersagen so genau wie möglich zu machen. Grippetestlabors beginnen bereits mit dem Übergang zu Covid-19-Tests und melden die Ergebnisse an die CDC. Das Carnegie-Mellon-Labor wendet sich auch an andere Organisationen, um so viele umfassende und genaue Daten wie möglich zu erhalten – beispielsweise anonymisierte, aggregierte Statistiken aus elektronischen Patientenakten und Kaufmuster für fiebersenkende Medikamente –, um schärfere Signale zum Trainieren seiner Algorithmen zu finden.

(vsz [30])


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[1] https://www.technologyreview.com/s/615358/worst-case-coronavirus-scenario-214-million-americans-infected-17-million-dead/
[2] https://www.heise.de/hintergrund/So-verlaeuft-die-Covid-19-Infektion-4659094.html
[3] https://www.heise.de/hintergrund/Coronavirus-Ergibt-Maskentragen-Sinn-4705409.html
[4] https://www.heise.de/hintergrund/Erste-deutsche-Covid-19-Impfstudie-kann-starten-4708739.html
[5] https://www.heise.de/hintergrund/SARS-CoV-2-Abstand-und-Masken-wirken-erstes-Antikoerper-Medikament-in-Studie-4774436.html
[6] https://www.heise.de/hintergrund/Kommentar-Warum-Covid-19-die-Digitalisierung-nicht-voranbringt-4766977.html
[7] https://www.heise.de/hintergrund/Coronavirus-Durch-lautes-Reden-bis-zu-14-Minuten-in-der-Luft-4721621.html
[8] https://www.heise.de/hintergrund/Corona-Impfung-von-Moderna-Positive-Zwischenergebnisse-erster-klinischer-Studie-4724731.html
[9] https://www.heise.de/hintergrund/Mindestens-18-Monate-bis-zum-Coronavirus-Impfstoff-4681901.html
[10] https://www.heise.de/hintergrund/Das-Rennen-um-die-Rekonstruktion-des-China-Coronavirus-4662400.html
[11] https://www.heise.de/hintergrund/Virologie-Sie-zuechten-Viren-um-sie-ansteckender-zu-machen-4717438.html
[12] https://www.heise.de/news/Absurde-Coronavirus-Geruechte-Wir-kaempfen-auch-gegen-eine-Infodemie-4662947.html
[13] https://www.heise.de/blog/Virale-Geschichte-4647505.html
[14] https://www.heise.de/hintergrund/Chinas-Coronavirus-App-koennte-unbeabsichtigte-Folgen-haben-4662612.html
[15] https://www.heise.de/hintergrund/Post-aus-Japan-Chaos-um-Corona-4664584.html
[16] https://www.heise.de/hintergrund/So-lange-ueberlebt-das-Coronavirus-in-der-Luft-und-auf-Oberflaechen-4684796.html
[17] https://www.heise.de/hintergrund/Was-tun-die-USA-um-italienische-Zustaende-zu-vermeiden-4686384.html
[18] https://www.heise.de/hintergrund/Schneller-Test-auf-neuen-Corona-Erreger-kommt-schnell-4686619.html
[19] https://www.heise.de/hintergrund/Modell-zur-Corona-Krise-Schrecken-ohne-Ende-oder-Ende-mit-Schrecken-4688563.html
[20] https://www.heise.de/hintergrund/Coronavirus-Hilfe-durch-Tuberkulose-Impfstoff-4688905.html
[21] https://www.heise.de/hintergrund/Corona-Impfstudie-Warum-ich-mitmache-4695706.html
[22] https://www.heise.de/hintergrund/Corona-Antikoerpertests-Bye-bye-soziale-Distanzierung-4697435.html
[23] https://www.heise.de/news/Die-Impfstoff-Falle-4887597.html
[24] https://www.heise.de/thema/Coronavirus#liste
[25] https://www.heise.de/tr/
[26] https://www.heise.de/hintergrund/So-lange-ueberlebt-das-Coronavirus-in-der-Luft-und-auf-Oberflaechen-4684796.html
[27] https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/situation-reports/20200306-sitrep-46-covid-19.pdf?sfvrsn=96b04adf_4
[28] https://www.bloomberg.com/news/articles/2020-03-13/white-house-plans-website-for-drive-through-coronavirus-testing?srnd=premium
[29] https://www.washingtonpost.com/investigations/coronavirus-testing-denials/2020/03/12/a70eca1e-63df-11ea-912d-d98032ec8e25_story.html
[30] mailto:office@technology-review.de