Interacting Dynamics on Networks, Applications to Epidemiology (idonate)

• Antragstellerin: Dr. Fakhteh Ghanbarnejad
• Fachliche Zuordnung: Statistische Physik, Nichtlineare Dynamik, Komplexe Systeme, Weiche und fluide Materie, Biologische Physik
• Förderung: Förderung von 2017 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 345463468

In historischen Pandemien haben insbesondere sogenannte Co-Infektionen oftmals eine noch zerstörerischere Wirkung entfaltet. Bei Co-Infektionen wird der Wirt von zwei oder mehrere Krankheitserregern infiziert, deren Wechselwirkung virulenter ist als die Summe der Einzelinfektionen. Ein prominentes Beispiel ist die Influenza Pandemie, oder Spanische Grippe, die 1918 zwischen 20 und 40 Millionen Todesopfer gefordert hat, die meisten verursacht durch bakterielle Co-Infektionen. Typischerweise breiten sich Pathogene auf Netzwerkstrukturen aus (z.B. Kontaktnetzwerke zwischen Wirtsindividuen oder Netzwerke aus durch Transport verknüpften Wirtspopulationen) und wechselwirken miteinander, koexistieren und co-evolvieren. Diese Wechselwirkungen sind entweder kooperativ oder kompetitiv. Die Wechselwirkungen können effektiv die Ausbreitung dieser sog. Syndemien qualitativ verändern. Verschiedene Pathogene können die Ausbreitung anderer Pathogene entweder verstärken oder verhindern, beide Effekte können in verschiedener Ausprägung stattfinden. Thalassemia, z.B. ist eine erbliche autosomal rezessive Blutkrankheit, die aber das Infektionsrisiko durch Malaria verringert. Trotz der Existenz dieser Art von Wechselwirkungen werden in Modellierungsstudien oder theoretischen Arbeiten generisch nur die Dynamik einzelner Erreger untersucht und Wechselwirkungen mit anderern Erregern vernachlässigt. Fundamental Fragen in diesem Zusammenhang sind offen: Wie kann Pathogenwechselwirkung die typische Seuchendynamik qualitative ändern? Welche Auswirkungen haben Co-Infektionen auf epidemiologische Schwellwerte? Welche Phasenübergänge sind zu erwarten? Welchen evolutionären Selektionsprozessen unterliegen wechselwirkende Pathogene beim Ausbruch einer Co-Infektion? Zusammenfassend können wir feststellen, dass wir Co-Infektionsdynamik und Syndemien auf fundamentale Weise erst in Ansätzen verstehen. Ziel des Projekts ist es deshalb, unser Verständnis dieser Phänomene transformativ zu verbessern und theoretische sowie numerische Modelle zu entwickeln, um die Dynamik wechselwirkender und sich gleichzeitig auf Netzwerken ausbreitender Pathogene systematisch zu untersuchen. Resultate aus unseren ersten grundlegenden Arbeiten auf diesem Gebiet legen nahe, dass die Dynamik von Syndemien auf Netzwerkstrukturen eine ganze Reihe von kontraintuitiven Verhaltensweisen aufzeigen kann, die insbesondere zum Verständnis realer Co-Infektionen beitragen kann. In dem Projekt werden wir eine Reihe von theoretischen Werkzeugen und Computersimulation entwickeln, um vier wesentlich Aspekte der Co-Infektionsdynamik besser zu verstehen: 1.) kompetitive Wechselwirkung von Pathogenen die sich auf Netzwerkstrukturen ausbreiten, 2.) kooperative Wechselwikungen, 3.) Syndemien von vielen Pathogene, 4.) Evolutionsdynamik von Pathogenen in Syndemien.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen