Ausbreitung von Infektionskrankheiten verstehen Covid-19: Modell beweist – Social Distancing wirkt

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Soziale Kontakte zu meiden und voneinander Abstand zu halten, fällt schwer, gilt jedoch als wirksames Mittel sich und andere vor einer Ansteckung mit dem Coronavirus SARS-CoV-2 zu schützen. Nicht jeder hält sich daran, Kritiker stellen sogar die Wirksamkeit dieser relativ einfachen Maßnahme in Frage. Doch Physiker der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster haben nun in Modell-Simulationen nachgewiesen, dass die Covid-19-Infektionszahlen durch „Social Distancing“ deutlich sinken.

Münster – Infolge des weltweiten Ausbruchs der Krankheit Covid-19, verursacht durch das neue Coronavirus SARS-CoV-2, arbeiten WissenschaftlerInnen weltweit mit Hochdruck an der Erforschung von Infektionskrankheiten. Dies betrifft nicht nur Virologen, sondern auch Physiker, die mathematische Modelle zur Beschreibung der Ausbreitung von Epidemien entwickeln. Solche Modelle sind wichtig, um die Auswirkungen verschiedener Maßnahmen zur Eindämmung der Krankheit – etwa Gesichtsmasken, Schließungen von öffentlichen Gebäuden und Geschäften, oder das bekannte „Social Distancing“, also das Abstandhalten zur Vermeidung von Ansteckungen – zu testen. Diese Modelle dienen oftmals als Grundlage für politische Entscheidungen und stärken die Legitimation ergriffener Maßnahmen.

Ausbreitung von Infektionskrankheiten verstehen

Die Physiker Michael te Vrugt, Jens Bickmann und Prof. Dr. Raphael Wittkowski vom Institut für Theoretische Physik und Center for Soft Nanoscience der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster (WWU) haben ein neues Modell zur Ausbreitung von ansteckenden Krankheiten entwickelt. Die Arbeitsgruppe von Raphael Wittkowski beschäftigt sich mit Statistischer Physik, also der Beschreibung von Systemen, die aus sehr vielen Teilchen bestehen. Dabei nutzen die Physiker unter anderem „dynamische Dichtefunktionaltheorie“ (DDFT), eine in den 1990er Jahren entwickelte Methode, welche die Beschreibung von wechselwirkenden Teilchen ermöglicht.

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Zu Beginn der Corona-Pandemie kam ihnen die Idee, dass die gleiche Methode zur Beschreibung der Ausbreitung von Krankheiten hilfreich ist. „Menschen, die Social Distancing betreiben – die also versuchen, Abstand voneinander zu halten – kann man sich im Prinzip wie Teilchen vorstellen, die sich gegenseitig abstoßen, weil sie zum Beispiel die gleiche elektrische Ladung haben“ erklärt Erstautor Michael te Vrugt. „Also kann man Theorien, die abstoßende Teilchen beschreiben, vielleicht auch auf voneinander Abstand haltenden Menschen anwenden.“

Wie Social Distancing wirkt

Basierend auf dieser Idee entwickelten sie das sogenannte „SIR-DDFT-Modell“, welches das SIR-Modell (eine bekannte Theorie zur Beschreibung der Ausbreitung von Infektionskrankheiten) mit DDFT kombiniert. Die resultierende Theorie beschreibt Menschen, die sich gegenseitig anstecken können, die aber auch Abstand voneinander halten. „Sie ermöglicht es zudem, räumliche Hotspots von Infizierten zu beschreiben und damit die Dynamik von sogenannten 'Superspreader-Ereignissen', wie dem Karneval in Heinsberg oder Apres-Ski in Ischgl, besser zu verstehen.“ ergänzt Mitautor Jens Bickmann. Die Studienergebnisse sind nun in der Fachzeitschrift Nature Communications veröffentlicht.

Das Ausmaß des Social Distancing wird dann durch die Stärke der abstoßenden Wechselwirkung beschrieben. „Dadurch kann man mithilfe der Theorie auch die Auswirkungen von Social Distancing testen, indem man eine Epidemie mit verschiedenen Werten der Parameter, die die Stärke der Wechselwirkung beschreiben, simuliert“, erläutert Studienleiter Raphael Wittkowski.

Die Simulationen zeigen, dass die Infektionszahlen durch Social Distancing tatsächlich deutlich sinken. Damit reproduziert das Modell den bekannten „Flatten-The-Curve-Effekt“, bei dem die Kurve, die den zeitlichen Verlauf der Anzahl der Erkrankten beschreibt, als eine Folge des Abstand-Haltens deutlich flacher wird. Gegenüber existierenden Theorien hat das neue Modell den Vorteil, dass die Auswirkungen von sozialen Interaktionen explizit modelliert werden können.

Originalpublikation: M. te Vrugt, J. Bickmann, R. Wittkowski (2020). Effects of social distancing and isolation on epidemic spreading modeled via dynamical density functional theory. Nature Communications, DOI: 10.1038/s41467-020-19024-0

* Dr. K. Kottke: Westfälische Wilhelms-Universität Münster, 48149 Münster

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