Mathematische Entscheidungshilfe: Wie Covid-19-Tests effizienter werden könnten

Ein Team aus MathematikerInnen, Informatikern und Medizinern der Jungen Akademie, der Technischen Universität Braunschweig, der Universität Stuttgart und der Firma Arctoris hat eine Entscheidungshilfe entwickelt, die berechnet, welches Verfahren in einem Probenpool möglichst effektiv alle mit SARS-CoV-2 infizierten Personen identifiziert.

Beim Proben-Pooling wird das Probenmaterial von unterschiedlichen Personen zu einer Probe (Pool) zusammengefügt und gemeinsam getestet. Das kann bei einer niedrigen Infektionsrate im Vergleich zum individuellen Testen Zeit und Testkapazitäten sparen. Fällt die Probe negativ aus, muss keine der enthaltenen Einzelproben gesondert überprüft werden. Bei einem positiven Ergebnis werden weitere Tests durchgeführt. Dafür eignen sich je nach Szenario unterschiedliche Verfahren.

Mathematische Entscheidungshilfe

Insgesamt fünf verschiedene Pool-Testverfahren sowie das individuelle Testen haben die WissenschaftlerInnen mithilfe eines mathematischen Modellierungsansatzes für fünf Länder simuliert. Dabei haben sie Parameter wie die Infektionsrate, Testeigenschaften, Populationsgröße und Testkapazitäten berücksichtigt. Algorithmen berechnen auf dieser Grundlage, welche der Pooling-Methoden jeweils am effektivsten ist.

Die vergleichende Analyse soll als Entscheidungshilfe für Labore und politische EntscheidungsträgerInnen dienen. Zusätzlich hat das Team eine interaktive Webseite entwickelt, auf der auch Szenarien für andere Länder oder Städte modelliert werden können.

„Neu an unserem Ansatz ist der Vergleich zwischen den verschiedenen existierenden Teststrategien und die Empfehlung, welches Verfahren in der jeweiligen Situation am geeignetsten wäre, um mit begrenzten Ressourcen maximal viele erkrankte Personen in kürzester Zeit zu identifizieren“, sagt Professor Timo de Wolff von der Technischen Universität Braunschweig und Mitglied der Jungen Akademie, der das Projekt initiiert hat.

Der Ansatz des Pool-Testens wird in der Medizin bereits seit mehreren Jahrzehnten eingesetzt, beispielsweise für das Testen von Blutspenden auf Viren. Kürzlich wurde im Labor nachgewiesen, dass solche Testmethoden auch für SARS-CoV-2 möglich sind und der Ansatz wird momentan in einer Reihe von Preprints aufgegriffen.

Etwa acht Mal effizienter

In dem jetzt veröffentlichten Preprint zeigen die WissenschaftlerInnen, dass Pool-basierte Testverfahren in aktuellen Szenarien bei einer Infektionsrate von 1 Prozent etwa acht Mal effizienter als Einzeltests sein können. Ein Zehntel der Bevölkerung Deutschlands könnte bei einer solch niedrigen Infektionsrate mithilfe von realistischen und optimierten Pool-Teststrategien innerhalb von ca. 10 Tagen auf SARS-CoV2 getestet werden. Pool-basierte Testverfahren können außerdem die Anzahl der falsch-positiven Diagnosen stark reduzieren.

Mithilfe solcher Ansätze wären Breitentests innerhalb einer Bevölkerung möglich, um vor allem auch symptomfrei Erkrankte schnell zu identifizieren. Ihre Effektivität nimmt jedoch mit steigender Infektionsrate ab, weshalb ihr Einsatz insbesondere bei niedrigen Infektionsraten sinnvoll ist.

Zum Projekt

In ihrer Veröffentlichung haben die Forschenden die Situationen in den USA, Deutschland, Großbritannien, Italien und Singapur simuliert, um eine breite Vielfalt von Populationsgrößen und Testkapazitäten widerzuspiegeln. An dem Projekt sind Professor Timo de Wolff und Janin Heuer, TU Braunschweig, Professor Dirk Pflüger und Michael Rehme, Universität Stuttgart, sowie Dr. Dr. Martin-Immanuel Bittner, Arctoris, Oxford, beteiligt. Timo de Wolff, Dirk Pflüger und Martin-Immanuel Bittner sind Mitglieder der Jungen Akademie. Der Preprint sowie der Code sind frei verfügbar. Die interaktive Webseite ist zu finden unter https://ipvs.informatik.uni-stuttgart.de/sgs/cgi-bin/JA/covid19/.