Eine neue Methodik zur Kalibrierung und Vorhersage in stochastischen Kompartmentmodellen der Infektionsdynamik neu auftretender Krankheitserreger

• Antragsteller: Dr. Christoph Zimmer
• Fachliche Zuordnung: Epidemiologie und Medizinische Biometrie/Statistik
• Förderung: Förderung von 2016 bis 2017
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 326883833

Vorhersagen über den Verlauf von Epidemien durch neu auftretende Krankheitserreger stellen besonders in der Frühphase ihrer Ausbreitung eine enorme Herausforderung dar. In dieser Phase ist die Abschätzung epidemiologischer Parameter auf der Basis von gesammelten Daten häufig unzureichend, da diese den tatsächlichen Verlauf der Epidemie nur unvollständig repräsentieren. Ist die Zahl von Neuinfektionen initial niedrig, so können stochastische Modelle zur Schätzung von Parametern besonders nützlich sein, da sie die Relevanz von Zufallsereignissen für die Infektionsdynamik mit einbeziehen.Ziel meiner Forschung ist die Entwicklung und Bewertung einer neuen, innovativen Methodik, die eine zuverlässigere Parameterschätzung für stochastische Modelle in der Frühphase neuer Epidemien in Echtzeit mittels der zur Verfügung stehenden Daten ermöglicht. Meine Methodik ermöglicht die Schätzung epidemiologischer Schlüsselparameter, wie z.B. die durchschnittliche Personenzahl, die eine infizierte Person ansteckt, und die Dauer der Infektiosität infizierter Personen.Die geplante Methodik basiert auf einer Zielfunktion, die ich in der Systembiologie entwickelt und bereits erfolgreich auf nichtlineare stochastische Signalwege angewendet habe. Vorarbeiten in Zusammenarbeit mit meinem akademischen Gastgeber binden diese Zielfunktion in einen Bayesianischen Rahmen ein und verwenden Simulationsstudien, um die Fähigkeit für Parameterschätzung und Vorhersage zu untersuchen. Diese Simulationsstudien zeigen ein gutes Abschneiden meiner Methodik im Vergleich zu anderen Methodiken, die dem Stand der Technik entsprechen.Bei positiver Evaluation dieses Projekts werde ich 1.) die Methodik auf Daten von Grippeepidemien der letzten Jahre anwenden und rückwirkend Parameterschätzung und Vorhersage durchführen um die Genauigkeit der Methode zu bewerten, 2.) mit den gleichen Daten meine Methodik zu den anderen Methodiken, die dem Stand der Technik entsprechen, vergleichen und 3.) die Methodik in der Grippesaison nächsten Winter für Echtzeitvorhersage verwenden und dabei an einem Wettbewerb zur Genauigkeit von Grippevorhersagen des US Zentrums für Krankheits Kontrolle und Vorbeugung (US CDC) teilnehmen.Obwohl dieses Projekt auf Grippe fokussiert, ist die Methodik nicht auf einen speziellen Krankheitserreger limitiert. Aufgrund der Häufigkeit, mit der die Welt mit erstmaligen Ausbrüchen oder dem Wiederauftreten von infektiösen Erregern konfrontiert ist, hat eine frühe und genaue Vorhersage einen großen Einfluss auf die öffentliche Gesundheit und Wirtschaft. Solche Methodiken verbessern das Reaktionspotential von Politikern, Ressourcen effizient zur Eindämmung von Epidemien einzusetzen und das Risiko eines großen Ausbruchs mit den Kosten für mögliche Interventionen abzuwägen.

• DFG-Verfahren: Forschungsstipendien
• Internationaler Bezug: USA
• Gastgeber: Professor Dr. Theodore Cohen