Grippe / Erkältung

Modellierung von Grippe-Pandemien kann helfen, sie zu verhindern

Ein Artikel in der frühen Ausgabe der Proceedings der National Academy of Sciences in den Vereinigten Staaten von Amerika schlägt vor, dass wir die Wahrscheinlichkeit eines pandemischen Influenza-Ausbruchs in den Vereinigten Staaten durch schnelle Umsetzung von Maßnahmen zur sozialen Distanzierung neben antiviraler Behandlung und Prophylaxe reduzieren können (vorbeugende Maßnahmen), bis ein Impfstoff zugänglich wird.
Die Studie wurde von drei Forscherteams in den USA und England durchgeführt, die eng mit Bundesbeamten zusammenarbeiteten. Die Teams und eine Informatikgruppe - Teil des vom National Institute of General Medical Sciences (NIGMS) finanzierten Models of Infectious Disease Agent Study (MIDAS) -Netzwerkes - begannen, verschiedene Interventionskombinationen zu untersuchen, um den Planungsprozess für eine nationale Pandemie zu unterstützen .
Die Autoren, geleitet von M. Elizabeth Halloran, MD, D.Sc. und Ira M. Longini Jr., Ph.D., (Fred Hutchinson Cancer Research Center und Professoren für Biostatistik an der Universität von Washington), untersuchten den natürlichen Verlauf von Infektionskrankheiten mit Hilfe ausgeklügelter mathematischer und statistischer Modelle. Longini merkt an, dass die Bundesregierung, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse robust sind, drei Gruppen an demselben Problem arbeiten lassen wolle. Die Daten, sagt Longini, "würden verwendet werden, um die nationale Pandemieplanung zu informieren", und so erhielten sie den höchsten Grad an Input.
Da zu Beginn der Studie kein Grippeimpfstoff zur Verfügung stand, konzentrierten sie sich auf die Wirksamkeit von antiviralen und sozial-distanzierenden Maßnahmen (z. B. Schließung von Schulen), um eine Grippepandemie zu verhindern. Früheren Studien zufolge haben Modelle gezeigt, dass ein verfügbarer Impfstoff, selbst wenn er wenig wirksam ist, bei der Verringerung der Geschwindigkeit einer Pandemie hilfreich wäre.
Halloran stellt fest: "Die gute Nachricht war, dass alle drei an der Studie beteiligten Krankheitsbildgruppen angaben, dass ein Pandemieausbruch ähnlich der Pandemie von 1918 gelindert werden könnte, wenn diese Maßnahmen schnell umgesetzt würden."
Ein Forschungsteam bestand aus Halloran, Longini, einem Informatiker Shufu Xu und anderen in den Los Alamos National Laboratories. Forscher am Imperial College in London und der Universität von Pittsburgh bildeten eine zweite Gruppe, und eine dritte Gruppe schloss Forscher am Virginia Bioinformatics Institute an der Virginia Tech in Blacksburg, Virginia, ein.
Jedes Forschungsteam verwendete separate, aber ähnliche Computermodelle. Sie berechneten, wie sich die Grippe in einer Stadt von etwa 8, 6 Millionen Menschen, wie Chicago, IL, ausbreiten würde. Die Modelle gingen davon aus, dass die Bewohner der virtuellen Gemeinschaft in Haushalten, Schulen, am Arbeitsplatz und in der Gemeinschaft wie gewohnt interagieren. Die Modelle nahmen alle Angriffsmuster an, die analog zu den in der Vergangenheit aufgetretenen Grippepandemien der USA waren.
Um die Unberechenbarkeit in der realen Welt und einige andere Merkmale der Krankheit und der Bevölkerung zu berücksichtigen, verwenden Halloran und Kollegen stochastische Modellierung, wenn sie die Verbreitung von Influenza vorhersagen. Der erste Schritt beim Aufbau von Pandemiemodellen erfordert, dass die Forscher verschiedene Annahmen über die Art und Weise treffen, wie Menschen interagieren und wie sich das Virus ausbreitet. Sie können dann Interventionsstrategien in das Modell einführen, um zu testen, wie effektiv sie sind.
Zwei Kategorien von Interventionen wurden bewertet:

  1. Medizinische Intervention: Überwachung zur Identifizierung von Fällen und antivirale Mittel werden verwendet, um Patienten zu behandeln und die Krankheit bei engen Kontakten zu verhindern
  2. Nicht-Arzneimittel: soziale Distanzierung - Schließung von Schulen, freiwillige Quarantäne, Einschränkung von Reisebeschränkungen
Die Modelle ermöglichten es den Forschern zu analysieren, wie Kombinationen von gezielten antiviralen Behandlungs-, Prophylaxe- und sozialräumlichen Strategien fünf Interventionsszenarien unterschiedlicher Stringenz- und Krankheitsübertragungsraten beeinflussen. Die Übertragbarkeit des Virus wird berechnet als die durchschnittliche Anzahl von Sekundärfällen, die jeder Primärfall zu Beginn der Epidemie infiziert, und wie schnell diese Fälle auftreten. Diese Daten unterstützen die Forscher bei der Einschätzung der Wahrscheinlichkeit, dass eine Epidemie zu einer Pandemie wird.
Die drei Computersimulationen sagen voraus, dass 47 bis 60 Prozent der Bevölkerung eine symptomatische Influenza haben werden, wenn es keine Intervention gibt.
Im am wenigsten stringenten Szenario wurden Interventionen durchgeführt, nachdem 1 Prozent der Bevölkerung eine symptomatische Influenza entwickelt hatte, Schulen geschlossen wurden, 60 Prozent der klinischen Influenzapatienten antivirale Medikamente erhielten und ihre Kontakte prophylaktisch behandelt wurden, 30 Prozent unter Quarantäne gestellt wurden und 60 Prozent eingehalten wurden sozialräumliche Maßnahmen.
Die drei Computermodell-Gruppen prognostizieren eine 83 bis 94-prozentige Reduktion von Influenza-Fällen mit kombinierten Interventionsstrategien bei einer geringeren Übertragbarkeit des Virus, selbst im am wenigsten stringenten Szenario.
Longini behauptet, dass die Forscher "diese Simulation mit der Annahme durchgeführt haben, dass die Pandemie so virulent und tödlich war wie die Pandemie von 1918". Er fügt hinzu: "Selbst bei der Modellierung der Situation der pandemischen Grippe, mit einem bescheidenen Compliance-Bereich in sozialräumlichen Maßnahmen und bescheidener Fähigkeit, antivirale Medikamente zu identifizieren und zu behandeln und zu prophylaktisch zu behandeln, waren die Interventionen in allen drei Modellen ähnlich, wenn auch nicht identisch . "
Die Forscher glauben, dass die politischen Auswirkungen dieser Ergebnisse bemerkenswert sind. "Wenn man diese Ebenen der Einhaltung, der Ermittlung und der sozialen Distanzierung erreichen könnte, dann besteht die Möglichkeit, eine Pandemie erheblich zu mildern, bis ein Impfstoff verfügbar ist." Sie warnen jedoch davor, dass die in die Modelle eingegebenen Werte für die Ermittlung und Einhaltung der Vorschriften möglicherweise nicht realistisch sind.
"Diese Modelle, die auf den besten verfügbaren Daten und mit den besten Tools basieren, tragen wesentlich zu unserem Verständnis bei, wie sich eine Pandemie ausbreiten könnte und welche Maßnahmen die Gesundheit der Bevölkerung schützen könnten", sagte Dr. Jeremy M. Berg, Direktor der NIGMS, die das MIDAS-Programm unterstützt. "Aber sie sind nicht unsere einzige Ressource; Feldforschung und experimentelle Studien bleiben kritisch und werden die Qualität und Zuverlässigkeit dieser und anderer Modelle verbessern", schließen die Autoren.
Modellierung einer gezielten mehrschichtigen Eindämmung einer Influenza-Pandemie in den USA
M. Elizabeth Halloran, Neil M. Ferguson, Stephen Eubank, Ira M. Longini, Jr., Derek AT Cummings, Bryan Lewis, Shufu Xu, Christophe Fraser, Anil Vullikanti, Timothy C. Germann, Diane Wagener, Richard Beckman, Kai Kadau, Chris Barrett, Katharina A. Macken, Donald S. Burke und Philip Cooley
Proceedings der Nationalen Akademie der Wissenschaften der USA. (2008).
doi: 10.1073 / pnas.0706849105
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Geschrieben von: Peter M Crosta

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