Unbeachtete Wissenschaft

Jede bekannte Atemwegspandemie der letzten 130 Jahre hat saisonale Infektionswellen ausgelöst und zu einer viralen Endemie geführt. Trotz dieser robusten Beobachtung schlossen die ersten Modelle von COVID-19 diese Möglichkeit aus.

Das Auftreten von COVID-19 hat zu einer explosionsartigen Zunahme von epidemiologischen Modellen geführt, die den Verlauf der Pandemie beschreiben und vorhersagen sollen. Die Ergebnisse dieser Modelle haben politische Entscheidungen auf der ganzen Welt beeinflusst, obwohl die Vorhersageleistung ähnlicher Modelle für andere neu auftretende Infektionskrankheiten äußerst uneinheitlich ist.

Stattdessen könnte man Daten vergangener Pandemien heranziehen, um aktuelle Risikobewertungen zu erstellen. Manche halten solche Analogien zu Ereignissen in der Vergangenheit für unzuverlässig und berufen sich auf die reduktionistische Binsenweisheit, dass jede Kombination von Krankheit und Kontext einzigartig ist. Sowohl die epidemiologische Modellierung von Zukunftsszenarien als auch die Analyse historischer Daten sind jedoch anfällig für Fehler bei den Eingaben, Annahmen und Interpretationen.

Zu beobachten war dies zu Beginn des Vorjahres, vor allem bei den Modellen des Imperial College London mit dem berüchtigten Neil Ferguson an der Spitze. Obwohl deren Modelle und Vorhersagen schon bei anderen Epidemien in den 20 Jahren davor immer um den Faktor 100 bis 1000 oder sogar mehr daneben lagen, hat sich die Politik im UK, USA und in der Folge in vielen anderen Ländern zum Leitfaden für die Politik wurden – abgesehen von Ländern wie Schweden.

Spitzenwissenschaftler wie die Stanford Professoren John Ioannidis oder Chemie Nobelpreisträger Michael Levitt hatten bereits im Februar und März  richtige Werte für die Infektionssterblichkeitsrate IFR errechnet und auch richtige mathematische Funktionen aus den Daten in China ermittelt, nämlich die Gompertz Funktion. In der Natur sind exponentielle Ereignisse eher unbekannt, logistische, S-förmige Verläufe dagegen die Regel. Wissen die Naturwissenschaftler, Modellierer wie Ferguson und Mathematiker jedoch meist nicht.

Historische Erfahrungen

In einem Paper befassen sich zwei Wissenschaftler der Universität Melbourne mit den Vor- und Nachteilen der beiden Vorgangsweisen. Demnach beinhaltet die Konstruktion eines epidemiologischen Modells strukturelle Annahmen über das untersuchte System und erfordert die Zusammenstellung von Eingabedaten, die den spezifischen Kontext und die Krankheit beschreiben. Komplexe biologische Systeme widerstehen dieser einfachen Parametrisierung, und Modelle dieser Systeme beinhalten zwangsläufig Vereinfachungen, deren Auswirkungen auf die Vorhersagekraft des Modells schwer zu quantifizieren sind.

In der Anfangsphase einer neuen Epidemie werden die Eingangsbedingungen für diese Modelle aus unvollkommenen Beobachtungen gewonnen, die z. B. durch Erfassungs-, Zeit- und Meldefehler beeinflusst werden, die sowohl ihre Genauigkeit als auch ihre Präzision untergraben. Die Empfindlichkeit dieser Modelle in Bezug auf ihre Eingangsbedingungen und die Angemessenheit und Stabilität ihrer strukturellen Annahmen führen zu erheblichen Unsicherheiten bei den Vorhersagen; ihre Extrapolation über den ursprünglichen Zeitpunkt, Ort oder Erreger hinaus ist sogar noch unsicherer.

Im Gegensatz zu mathematischen Modellen erfordert die Verwendung historischer Daten zur Vorhersage aktueller Epidemien keine vereinfachenden Annahmen über die Mechanismen der epidemischen Ausbreitung oder die soziogeografische Struktur der betroffenen Gemeinschaften. Stattdessen stützt sich dieser Ansatz auf die Vergleichbarkeit der aktuellen Krankheit und des Kontextes mit früheren Krankheiten und Kontexten, ähnlich der analogen Methode, die für die Wettervorhersage verwendet wurde, bevor ausreichend zuverlässige Daten und Rechenleistung zur Verfügung standen.

Verbreitung von Atemwegsviren

Einerseits sind viele Merkmale der COVID-19-Pandemie untrennbar mit zeitgenössischen Umständen und besonderen Kontexten verbunden. Daher werden die Bürger, Patienten und Kliniker vor Ort unterschiedliche Erfahrungen mit Epidemien machen.

Andererseits hat sich die Verbreitung von Atemwegsviren zwischen menschlichen Wirten seit Jahrtausenden kaum verändert, obwohl die Medizin in den letzten Jahrhunderten erhebliche Fortschritte gemacht hat. Die Menschen infizieren sich auf dieselbe Weise, leiden auf dieselbe Weise und sterben auf dieselbe Weise. Was die Übertragung und die Folgen von Pandemieviren angeht, haben menschliche Gemeinschaften des 21. Jahrhunderts daher möglicherweise mehr Ähnlichkeit mit Gemeinschaften des 18. und 19. Jahrhunderts als mit einer abstrakten Darstellung in einem epidemiologischen Modell.

Darüber hinaus können epidemiologische Studien über die Variation der Ausprägung vergangener Pandemien in verschiedenen Gemeinschaften aufschlussreicher für aktuelle Pandemie-Reaktionen sein als Modellsimulationen, die auf Kombinationen unsicherer abstrakter Eingangsvariablen beruhen.

Ähnlichkeiten von SARS-Co2 mit früheren Pandemien

Sobald eine neue Pandemie in den Bereich der zuvor beobachteten Pandemien zu passen scheint, sollten das Verhalten und die Auswirkungen früherer Pandemien in Betracht gezogen werden, anstatt sie zu verwerfen. Die Konsultation historischer Daten zeigt die signifikanten Ähnlichkeiten zwischen den viralen Pandemien der Atemwege der letzten Jahrhunderte im Allgemeinen und auch die Verfügbarkeit vernünftiger Analogien für die spezifischen epidemiologischen Beobachtungen von COVID-19.

Die Infektiosität und der Schweregrad von SARS-CoV-2 liegen, unabhängig davon, ob sie durch statistische Parametrisierung (Basisreproduktionszahl und bereinigte Fall- bzw. Infektionssterblichkeitsraten) oder durch synoptische Beschreibung (Haushaltsinfektionsrate, Zeit bis zum Epidemiehöhepunkt, und überhöhte Gesamtsterblichkeitsraten) bewertet werden, deutlich innerhalb der Spanne, die durch respiratorische Viruspandemien der letzten Jahrhunderte beschrieben wird (wobei die Influenza von 1918-20 den eindeutigen Ausreißer darstellt). Die Schwankungsbreite der Schätzungen für diese Parameter, wie sie für COVID-19 gelten, ist nicht geringer als die Schwankungsbreite, die aus historischen Beobachtungen an verschiedenen Orten während früherer Pandemien berechnet wurde.

Analogie mit Pandemie 1889-91

Das vielleicht beste verfügbare historische Analogon für COVID-19 ist die Pandemie “la Grippe” von 1889-91, die entweder einem H3N8-Influenzavirus oder dem Auftreten des humanen Coronavirus OC43 – heute ein weltweit endemisches “Erkältungsvirus” – zugeschrieben wird. Diese Pandemie aus dem späten 19. Jahrhundert weist verblüffende Ähnlichkeiten mit unserer heutigen Erfahrung auf, sowohl oberflächlich (einschließlich der frühen Erkrankung eines britischen Premierministers, der fieberhaften Medienberichterstattung, des Auftretens postinfektiöser Müdigkeitssyndrome und fremdenfeindlicher oder verschwörerischer Ursprungstheorien) als auch im Hinblick auf ihre offensichtlichen epidemiologischen Parameter.

Zu den spezifischen epidemiologischen Korrelaten zwischen den Pandemien von 1889-91 und 2020-21 gehören die niedrige Morbidität bei Kindern, das Fehlen der bei Influenzapandemien üblichen Verlagerung der Übersterblichkeit auf jüngere Altersgruppen, das Ausmaß und die Verteilung der Spitzenwerte der Übersterblichkeit in Großstädten sowie die rasche Ausbreitung der Epidemie innerhalb von Gemeinden. Auch wenn eine Herunterskalierung dieser synoptischen Analogie für kurzfristige Vorhersagen der COVID-19-Aktivität an einem beliebigen Ort 130 Jahre später eindeutig unsinnig ist, kann die historische Aufzeichnung ein umfassenderes und nützlicheres Verständnis der mittel- und langfristigen Folgen einer Pandemie dieses epidemiologischen Musters für die menschliche Gesellschaft liefern als selbst das komplexeste mathematische Modell.

Analogien zu vergangenen Pandemien können auch eine wichtige Überprüfung der bei der Modellkonstruktion getroffenen Annahmen bieten. So hat zum Beispiel jede etablierte Atemwegspandemie der letzten 130 Jahre saisonale Infektionswellen ausgelöst und zu einer viralen Endemie geführt. Trotz dieser robusten Beobachtung schlossen die ersten Modelle von COVID-19 diese Möglichkeit strukturell aus, da sie weder saisonale Übertragungseffekte noch eine bereits bestehende oder teilweise postinfektiöse Immunität gegen die Infektion berücksichtigten.

Verwandte Coronaviren

Obwohl SARS-CoV-2 ein neuartiger, nicht grippeähnlicher Erreger ist, scheint das starke saisonale Verhalten eng verwandter endemischer Coronaviren ein zuverlässigerer Ausgangspunkt zu sein als die Annahme eines noch nie dagewesenen, wetterunabhängigen Erregers der Atemwege, der eine permanente sterilisierende natürliche Immunität verursacht. Jüngste COVID-19-Modelle, die diese minimalen zusätzlichen Komplikationen berücksichtigen, zeigen das daraus resultierende deterministische Chaos und verdeutlichen sowohl die Grenzen der derzeitigen mathematischen Ansätze als auch die Notwendigkeit, für mehr als kurzfristige Vorhersagen andere Quellen in Betracht zu ziehen. Modellextrapolationen, die darauf hindeuten, dass COVID-19 Folgen haben wird, die in keinem Verhältnis zu anderen vergleichbaren Atemwegspandemien stehen, sollten eher mit Misstrauen betrachtet werden als eine solide kontrafaktische Annahme, die dazu dient, Aspekte der Pandemiebekämpfung zu rechtfertigen.

Auch wenn ein gewisses Maß an epistemischer Bescheidenheit angebracht ist, sollte die offensichtliche Voreingenommenheit zugunsten von Modellierungstechniken gegenüber der Analyse historischer Daten aufgegeben werden. Anstatt sich nur auf mathematische Modelle der Zukunft zu verlassen, sollten Forscher und politische Entscheidungsträger überlegen, wie das Wissen über die Vergangenheit zum Verständnis der wahrscheinlichen Folgen von COVID-19 und zukünftigen viralen Pandemien der Atemwege beitragen könnte.

Coronavirus einfach erklärt

In einem kürzlichen Interview mit dem Chefredakteur von LifeSiteNews, John-Henry Westen, hat Dr. Peter McCullough, einer der führenden amerikanischen Ärzte für die frühe Behandlung von COVID-19, fünf wichtige wissenschaftliche Wahrheiten über das Coronavirus genannt.

McCullough sagte, die folgenden Punkte seien „fünf Schlüsselbotschaften der wissenschaftlichen Wahrheit, von denen ich möchte, dass sie jeder über das Virus und die Pandemie versteht. Sie sind ziemlich einfach.“

• COVID-19 wird NICHT asymptomatisch verbreitet
• Asymptomatische Menschen sollten sich nicht testen lassen
• Die natürliche Immunität ist robust, vollständig und dauerhaft
• COVID-19 ist, unabhängig von der Variante, leicht zu Hause behandelbar
• Die derzeitigen COVID-19-Impfstoffe sind veraltet und sollten als untauglich für den menschlichen Gebrauch angesehen werden

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