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Covid-19

Wie Impfung und Immunität die Pandemie beeinflussen

Pandemie
Noch ist der weitere Verlauf der Corona-Pandemie offen. (Bild: matejmo/iStock)

Wenn es darum geht, die zukünftige Entwicklung der Covid-19-Pandemie vorherzusagen, sind noch viele Faktoren unklar: Wie lange hält der Immunschutz nach einer überstandenen Erkrankung an? Verläuft eine zweite Infektion mit dem Virus womöglich milder? Wie gut wird ein Impfstoff schützen? Welche zusätzlichen Maßnahmen – wie etwa eine Maskenpflicht – bleiben nötig? All diese Faktoren haben Forscher nun in ein epidemiologisches Modell integriert. Je nachdem, wie sie die einzelnen Parameter variieren, ergeben sich ganz unterschiedliche Verläufe: von schweren weiteren Infektionswellen bis zur fast vollständigen Eindämmung der Pandemie.

Das Coronavirus Sars-CoV-2 breitet sich seit Anfang 2020 weltweit aus. Um die Übertragung des Virus einzudämmen, haben viele Länder politische Maßnahmen ergriffen, darunter Ausgangssperren, Geschäftsschließungen und Maskenpflicht. Zusätzlich zu diesen nicht-pharmazeutischen Interventionen (NPIs) laufen die Forschungen für einen Impfstoff auf Hochtouren. Bisher ist jedoch kaum abzusehen, wie die Pandemie weiter verlaufen wird. Eine entscheidende Rolle wird dabei spielen, in welchem Maße eine überstandene Infektion oder eine Impfung Immunität gegen das Virus erzeugen. Im besten Fall würde eine einmalige Infektion oder eine Impfung lebenslange Immunität hinterlassen, im schlechtesten Fall würden Antikörper von vorherigen Sars-CoV-2-Infektionen den Verlauf einer erneuten Infektion sogar verschlimmern. Bisherige Studien deuten allerdings darauf hin, dass eine überstandene Coronavirus-Infektion einen gewissen Schutz vor zukünftigen Infektionen bietet, der aber möglicherweise nicht vollständig ist.

Modelle für die Immunität

Forscher um Chadi Saad-Roy von der Princeton University haben die verschiedenen Szenarien der Immunität nun mithilfe epidemiologischer Modelle nachvollzogen und von Beginn der Pandemie bis zu einer Zeit rund fünf Jahre in der Zukunft simuliert . Dabei nutzten sie einerseits das sogenannte SIR-Modell (Susceptible-Infected-Recovered), das von einer vollständigen Immunität ausgeht, und andererseits das sogenannte SIRS-Modell (Susceptible-Infected-Recovered-Susceptible), in dem genesene Personen nach einer gewissen Zeit wieder anfällig für das Virus werden. In diese Modelle integrierten sie zahlreiche weitere Faktoren, darunter saisonale Schwankungen, nicht-pharmazeutische Interventionen und die Verfügbarkeit eines Impfstoffs. Außerdem untersuchten sie, wie Personen, die Masken, Impfungen und ähnliche Maßnahmen ablehnen, den Verlauf der Pandemie beeinflussen.

Wie erwartet zeigen die Modelle, dass der anfängliche Pandemie-Peak weitgehend unabhängig von der Immunität ist, da die meisten Menschen anfällig sind. Hier spielen NPIs wie Schutzmasken und Social Distancing eine besonders große Rolle. Wenn die Sars-CoV-2-Infektionen zunehmen – und damit die Immunität in der Bevölkerung – unterscheiden sich die Modelle jedoch erheblich, abhängig davon, welche Schutzwirkung überstandene Erkrankungen haben: „Wenn die Immunantworten nur schwach sind oder nur vorübergehend vor einer erneuten Infektion schützen, dann sind mittelfristig größere und häufigere Ausbrüche zu erwarten“, sagt Saad-Roys Kollegin Andrea Graham. Saad-Roy ergänzt: „Kurzfristig und während der Pandemiephase sind NPIs die entscheidende Determinante dafür, wie viele Fälle es gibt. Je weiter wird jedoch in die Zukunft blicken, desto wichtiger wird die Rolle der Immunität.“

Auch schwache Impfstoffe können helfen

Wie die Modelle zeigen, können Impfstoffe einen erheblichen Einfluss auf die zukünftige Dynamik der Pandemie haben. Besonders positiv wäre dabei erwartungsgemäß, wenn der Impfstoff einen langanhaltenden, möglichst vollständigen Schutz bieten würde. Doch wie die Daten zeigen, können auch schwächere Impfstoffe zur Reduzierung von Infektionszahlen beitragen, wenn ausreichend viele Menschen geimpft sind. Die Forscher gehen davon aus, dass eine solche Impfung etwa 1,5 Jahre nach Beginn der Pandemie zur Verfügung steht. Zwar könnten im weiteren Verlauf einzelne Geimpfte trotzdem erkranken, doch da mehr und mehr Menschen zumindest teilweise immun sind, würde die Verbreitung des Virus gebremst.

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Verweigern allerdings viele Menschen die Impfung, könnte dies die Eindämmung der Pandemie behindern. Das gilt insbesondere dann, wenn die gleichen Menschen auch nicht-pharmazeutische Maßnahmen ablehnen und sich beispielsweise ungeschützt versammeln. „Wenn Impfablehnung mit einem erhöhten Risikoverhalten korreliert ist, etwa der Weigerung, eine Maske zu tragen, ist die notwendige Impfrate, um eine Herdenimmunität zu erreichen, viel höher“, sagt Co-Autor Simon Levin von der Princeton University.

Online-Simulation verfügbar

Die vorgestellten Modelle können das Infektionsgeschehen nur vereinfacht abbilden und nicht alle denkbaren Faktoren einbeziehen. „Wenn so viel Unsicherheit in den zugrunde liegenden Prozessen besteht, ist es schwierig, genaue Prognosen über die Zukunft zu machen“, sagt Seniorautor Bryan Grenfell. „Wir argumentieren in dieser Studie, dass letztlich eine Kombination einfacher und komplexerer Modelle der beste Weg ist, unter diesen Umständen vorzugehen. Die Vorhersagen verschiedener Modelle sorgfältig zu vergleichen und daraus ein gemitteltes Bild der Zukunft abzuleiten – wie bei der Wettervorhersage – kann sehr hilfreich sein.“

Um das Infektionsgeschehen weiter zu verfolgen und so eine solidere Datenbasis für Prognosen zu schaffen, ist laut den Forschern nicht nur wichtig, zu erfassen, wie viele Personen erkrankt, genesen oder anfällig sind. Zusätzlich werden auch Untersuchungen zu Antikörperspiegeln bei Genesenen benötigt sowie weitere Forschungen zur Immunität nach einer überstandenen Covid-19-Erkrankung und zu möglichen Kreuzimmunitäten mit Erkältungskrankheiten.

Die Forscher stellen ihre Modelle im Internet zur Verfügung. Das interaktive Online-Tool ermöglicht es, Faktoren wie Immunität, Schutzmaßnahmen und Impfwirksamkeit zu variieren und sich den Verlauf der Pandemie unter den eingestellten Voraussetzungen anzeigen zu lassen.

Quelle: Chadi M. Saad-Roy (Princeton University) et al., Science, doi: 10.1126/science.abd7343
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