Berlin/GöttingenDeutschland befindet sich inmitten der zweiten Welle der Covid-19-Pandemie. Die Maßnahmen gegen eine weitere Ausbreitung des Virus werden kritisch diskutiert. Stichwort: Lockdown light. Dabei werden auch Zweifel an der Datengrundlage laut, bis hin zu der Behauptung, die PCR-Tests taugten nicht dazu, das Infektionsgeschehen wirklich zu erfassen. Dem widerspricht die Göttinger Physikerin Viola Priesemann. Sie gehört zu den Forscherinnen und Forschern, die die Ausbreitung von Covid-19 mathematisch erfassen und am Computer Szenarien modellieren.

Frau Priesemann, Sie plädieren dafür, die Fallzahlen in Deutschland so weit zu senken, bis sinnvolle Kontaktverfolgungen wieder möglich sind. Warum wäre das Ihrer Meinung nach so wichtig?

Die Dynamik von Covid-19 misst sich an zwei Faktoren. Der eine ist der R-Wert, der zeigt, wie viele Personen ein Infizierter im Durchschnitt ansteckt. Wenn dieser größer ist als 1, beginnt das sogenannte exponentielle Wachstum. Ist er deutlich kleiner, dann können die Fallzahlen auch sehr schnell wieder sinken. Extrem wichtig für die Kontrolle der Pandemie ist aber auch der N-Wert, die absolute Zahl der Neuinfektionen. In einer Studie, die noch nicht abschließend begutachtet ist, sehen wir: Wenn die Fallzahlen relativ niedrig sind, ist die Kontrolle wesentlich einfacher. Die Gesundheitsämter können dann schnell reagieren und Kontakte nachverfolgen. Und das ist essentiell. Wenn die Gesundheitsämter zu langsam werden, sind die Kontaktpersonen ja schon infektiös und haben im Zweifel schon die nächsten Personen infiziert. Also: Die Gesundheitsämter müssen schneller sein als das Virus, damit sie die Infektionsketten stoppen können. Außerdem ist die Testkapazität begrenzt. Wir haben zurzeit etwa 1,5 Millionen PCR-Tests pro Woche in Deutschland. Diese sind bei rund 140.000 Neuinfektionen je Woche schnell verbraucht. Und ab einer bestimmten Zahl kann man einfach nicht mehr alle Personen testen, die man eigentlich gerne testen würde.

Aber gerade die Aussagefähigkeit der PCR-Tests wird ja von manchen Kritikern infrage gestellt. Und bei den wöchentlich vom RKI vorgelegten Fallzahlen handelt es sich um die positiv Getesteten, nicht um die wirkliche Zahl der Infizierten, Ansteckenden und Erkrankten. Kann man auf einer solchen Grundlage überhaupt rechnen?

Wir rechnen insgesamt auf einer sehr guten Datengrundlage. Das war im Frühjahr noch anders. Da gab es zum Beispiel Vermutungen über hohe Falsch-positiv-Raten oder über mögliche Kreuz-Reaktionen von PCR-Tests mit anderen Coronaviren. Inzwischen wissen wir, dass das kaum eine Rolle spielt. Neuseeland, dem es gelungen ist, das Virus durch eine strikte Corona-Politik fast vollständig auszumerzen, hat zum Beispiel extrem viel getestet und kam auf eine Positiv-Rate von 0,02 Prozent. Konkret: Von 328.000 Tests von Mai bis Juli waren 81 positiv. Auch Ostdeutschland ist ein gutes Beispiel. Dort gab es viele Landkreise, in denen lange niemand positiv getestet wurde, obwohl man intensiv testete. Die PCR-Tests sind also sehr spezifisch, um eine Infektion mit Sars-CoV-2 nachzuweisen.

Wie sehr kann man sich denn auf die täglich präsentierten Testzahlen verlassen? Muss man da nicht auch vieles berücksichtigen, etwa Veränderungen der Teststrategie, den Meldeverzug durch Laborengpässe und die Überlastung der Gesundheitsämter?

Selbstverständlich beeinflussen diese Faktoren die gemeldeten Fallzahlen zu einem gewissen Grad. Die Frage ist jedoch, wie groß dieser Einfluss ist und ob er für die Fragestellung wichtig ist. Wir haben zum Beispiel gute Hinweise, dass die Testungen bei den über 60-jährigen im Spätsommer und Herbst fast vollständig waren. Dadurch können wir zum Beispiel aus den Fallzahlen, die wir beobachten, recht genau die Bettenauslastung in den Krankenhäusern für die nächsten ein bis zwei Wochen vorhersagen. Das alles weist darauf hin, dass das Testen bei all der Variabilität, die wir haben, relativ gut funktioniert, insbesondere bei den Älteren. Bei den Jüngeren ist es – wenn es nur um die Auslastung der Krankenhausbetten geht – nicht ganz so wichtig, die genauen Zahlen zu kennen, denn die Wahrscheinlichkeit eines schweren Verlaufs ist für Jüngere deutlich niedriger. Auch die Zahl der Todesfälle kann ich aus den Zahlen von heute vorhersagen, wenn wir die Altersverteilung der Infizierten beachten. Wir haben im Deutschen Ärzteblatt jüngst Prognosen dazu getroffen.


Foto: Joao Pinheiro Neto
Zur Person

Viola Priesemann wurde 1982 in Bobingen in Bayern geboren. Sie studierte an der TU Darmstadt Physik und Neurowissenschaften, forschte an der École normale supérieure in Paris, am Caltech in Kalifornien und dem Max-Planck-Institut für Hirnforschung in Frankfurt am Main, wo sie 2013 promovierte. Heute leitet sie am Max-Planck-Institut für Dynamik und Selbstorganisation in Göttingen eine Forschergruppe zur Theorie neuronaler Systeme.

Ausbreitungsprozesse sind ein Kerngebiet ihrer Forschung. Sie beteiligte sich an mehreren Studien und Stellungnahmen im Zuge der Covid-19-Pandemie. So veröffentlichte sie im Mai mit Kollegen im Wissenschaftsmagazin „Science“ die Ergebnisse von Computersimulationen, die zeigen, in welcher Weise die Maßnahmen im Frühjahr dazu beitrugen, die Ausbreitung zu bremsen. Im Oktober gehörte sie zu den Autoren des John Snow Memorandums, das sich klar gegen eine unkontrollierte Ausbreitung von Covid-19 aussprach, weil in einer solchen Situation der Schutz aller Risikopersonen nicht realisierbar sei. Zudem seien die Langzeitfolgen von Covid-19 nicht absehbar.

Gibt es denn Aussagen zur Infektionssterblichkeit, konkret auf Deutschland bezogen?

In Deutschland betrüge die Infektionssterblichkeitsrate – also die Wahrscheinlichkeit nach einer Sars-CoV-2 Infektion zu sterben – etwa 1,5 Prozent, wenn alle Altersgruppen gleichermaßen betroffen wären. Im Sommer lag sie bei rund 0,3 Prozent. Der Grund war, dass besonders Jüngere infiziert wurden und die Älteren gut geschützt werden konnten. Seit Mitte September sehen wir aber, dass die Infektionen wieder vermehrt zu den Älteren überspringen. Insofern ist auch die effektive Infektionssterbewahrscheinlichkeit deutlich gestiegen. Auch im weltweiten Vergleich spielt die Altersverteilung eine Rolle: Deutschlands Bevölkerung ist älter als die durchschnittliche Weltbevölkerung. Und die Infektionssterblichkeit steigt mit dem Alter extrem an: Beträgt sie bei den 40-Jährigen rund 0,1 Prozent und bei den 60-Jährigen rund ein Prozent, sind es bei den 80-Jährigen etwa 10 Prozent.

Die Infektionssterblichkeit betrifft ja – im Gegensatz zur Fallsterblichkeit – alle Infizierten, auch die nicht Getesteten. Offenbar weiß man also inzwischen genauer, wie hoch die Dunkelziffer der Infizierten ist. Am Anfang gab es ja  Schätzungen, dass sie das Zwei- bis Zwanzigfache der positiv Getesteten betragen könnte.

Inzwischen gibt es einige Antikörperstudien. Sie weisen darauf hin, dass sich zu Beginn der Pandemie rund fünfmal mehr Menschen infiziert haben, als positiv getestet wurden. Das kommt daher, dass in der ersten Welle noch nicht ausreichend getestet werden konnte. Unsere Daten, die jüngst im Deutschen Ärzteblatt veröffentlicht wurden, deuten aber darauf hin, dass die Dunkelziffer im Sommer und Spätsommer wesentlich niedriger war.

Und wie hoch ist sie jetzt?

In England, das in der zweiten Welle wesentlich weiter ist als Deutschland, hat man in einer größeren Bevölkerungsstudie herausgefunden, dass die Anzahl der aktuell Infizierten etwa zwei- bis dreimal so hoch ist, als man aus den positiv Getesteten schätzen würde. In Deutschland funktioniert das Testen aber wahrscheinlich derzeit noch besser. Wichtig für viele Berechnungen ist jedoch nur, dass die Dunkelziffer sich nicht besonders schnell verändert. Berechnet man zum Beispiel den R-Wert, ist es gleich, ob die Dunkelziffer ein Faktor 2 oder 20 ist, solange sie über den Zeitraum von ein, zwei Wochen ausreichend konstant ist. Die Dunkelziffer kürzt sich beim Berechnen des R-Wertes dann raus. Insofern ist die derzeitige Beobachtung, dass sich der R-Wert in den letzten Wochen von rund 1,3 auf etwa 1 verringert hat, trotz möglichem Melde- und Testverzug recht zuverlässig.

Und wo müssen wir Ihrer Meinung nach hinkommen?

Der R-Wert bei Covid-19 beträgt – ohne jede Vorsichtsmaßnahme – etwa 3,3. Also eine infizierte Person steckt im Durchschnitt mehr als drei Personen an. Wir müssen den R-Wert deutlich unter 1 bringen, etwa auf 0,7, damit die Fallzahlen zügig sinken. Um das zu erreichen, brauchen wir sehr viele kleine Bausteine: Die AHA-Maßnahmen bringen den R-Wert ein Stück runter, ebenso Kontakteinschränkungen, Lüften, Homeoffice sowie das Testen, die Kontaktnachverfolgung und die vorsorgliche Quarantäne von Kontaktpersonen. Genauso können halbierte Schulklassen, Restaurantschließungen oder das Verbot von kleinen, mittleren oder großen Veranstaltungen ihren Teil beitragen. Insgesamt brauchen wir auf jeden Fall genug Bausteine, um den R-Wert deutlich unter 1 zu senken.

Was ja offenbar im Frühjahr gelungen ist.

Im Frühjahr ist der R-Wert auf 0,7 gesunken. Das bedeutete eine Halbierung der Fallzahlen jede Woche. Wenn man das jetzt erreichen würde, könnte man innerhalb weniger Wochen die Kontrolle wiederherstellen, die meisten Landkreise wären wieder unter 50 Neuinfektionen, und das würde wieder gewisse Lockerungen erlauben. Denn bei niedrigen Fallzahlen ist die Kontaktnachverfolgung und das Testen wesentlich schneller und effizienter. Damit nehmen uns die Gesundheitsämter einen guten Teil der Eindämmung ab und erlauben jedem einzelnen mehr Freiheiten. Das funktioniert aber nur bei niedrigen Fallzahlen. Es lohnt sich also in jedem Fall, die Neuinfektionen deutlich zu drücken: Die Zahl der schweren Infektionen und Todesfälle wäre wesentlich geringer, die Gefahr durch mögliche Langzeitfolgen von Covid-19 sinkt, ebenso die Wahrscheinlichkeit, sich anzustecken. Weniger Menschen müssen in Quarantäne, und insgesamt ist das alles klar von Vorteil für Vertrauen und Planbarkeit, für Menschen und Wirtschaft.

Sie veröffentlichten im Mai mit Kollegen im Wissenschaftsmagazin „Science“ die Ergebnisse von Computersimulationen, die zeigen, dass im Frühjahr die Ausbreitung des Virus tatsächlich durch einen Mix von Maßnahmen gebremst werden konnte. Sie belegten dies sogar mit Prozentzahlen für einzelne Maßnahmen.

Ja, und die Daten zeigen klar, dass erst nach der Einführung des Kontaktverbots der R-Wert deutlich unter 1 gesunken ist. Heute sind wir besser aufgestellt: Wir wissen wesentlich mehr über das Virus und die Verbreitung, die Testungen und Gesundheitsämter sind ausgebaut, die Masken und Vorsichtsmaßnahmen weit verbreitet. Das bedeutet, dass wir denselben Rückgang auch mit weniger extremen Einschränkungen als im Frühjahr erreichen könnten. Nur: Sind die Einschränkungen nicht stark genug – erreicht man also nur ein R von etwa 1 –, dann werden die Fallzahlen nicht sinken. Um schnell wieder aus dem Lockdown zu kommen, muss er eine deutliche Wirkung zeigen.

Hätten Sie, um der zweiten Welle in diesem Herbst entgegenzutreten, früher konsequente Maßnahmen eingeführt?

Aus Theoretiker-Sicht definitiv. Da hätte ich sofort lokal gegengesteuert, sobald der erste Landkreis außer Kontrolle geraten ist. Aus irgendeinem Grund hat da niemand reagiert. Das ist einer der Gründe, warum sich das Geschehen dann deutlich ausgebreitet hat. Doch Mitte September war ein Lockdown light anscheinend nicht umsetzbar.

Was ist Ihrer Meinung nach geschehen? Warum trat die zweite Welle so schnell auf – und heftiger als im Frühjahr?

Im Sommer wurden die Ressourcen vor allem dazu verwendet, die Kontrolle zu behalten. Die meisten Ketten wurden nachverfolgt, die Dunkelziffer war relativ gering, die Risikopersonen konnten sehr gut geschützt werden. Dann hat sich die Situation aber verändert: Es gab mehr und mehr Landkreise, in denen die Infektionsketten nicht mehr nachverfolgt werden konnten. Dadurch gibt es dann immer mehr Menschen, die nicht wissen, dass sie infektiös sind. Und diese Menschen treiben die Ausbreitung entschieden an. Sie tragen das Virus auch zu Risikopersonen, ohne dass sie es wissen. Insgesamt führt das zu einer sich selbst verstärkenden Ausbreitung: Nicht nur die Fallzahlen steigen, auch der R-Wert steigt.

Wie konnte es dazu kommen?

Das hat sicher mehrere Faktoren: In vielen Nachbarländern sind die Fallzahlen schon früher deutlich gestiegen, und ein solcher Eintrag von Infektionen durch Reisende kann nur zu gewissem Grade wieder eingefangen werden. Dazu kam, dass Menschen insgesamt weniger vorsichtig geworden sind, und auch saisonale Effekte spielen eine Rolle – sei es, dass das Immunsystem sich zum Herbst verändert, sei es, dass man sich vermehrt drinnen trifft und weniger gut lüften kann.

War das vermeidbar? Immerhin waren ja in vielen Ländern rund um Deutschland die Fallzahlen deutlich in die Höhe geschossen.

Ja, viele europäische Länder hatten und haben wesentlich höhere Inzidenzen als Deutschland. Und möglicherweise ist das auch eine Ursache, warum gerade in den Grenzregionen, in Bayern, Baden-Württemberg und Nordrhein-Westfalen, die Zahlen früher hochgegangen sind als in Thüringen, Hamburg oder Schleswig-Holstein. Nachdem aber die Ausbreitung in den ersten Landkreisen innerhalb von Deutschland außer Kontrolle geriet, ohne dass gegengesteuert wurde, war es nicht verwunderlich, dass es dann auf die anderen Regionen des Landes übergesprungen ist.

Trotzdem klagen Leute gegen den Teil-Lockdown, die Schließung ihres Theater oder Restaurants. Kann man denn nicht versuchen, die gemeldeten Infektionszahlen irgendwo zu stabilisieren, aber das öffentliche Leben relativ normal weiterlaufen zu lassen? Also mit dem Virus leben zu lernen, wie es so schön heißt?

Ja, wir müssen mit dem Virus leben, aber wir müssen auf alle Fälle dabei die Fallzahlen stabilisieren, spätestens, wenn die Krankenhäuser überlastet sind. Ein Gleichgewicht – also ein R von 1 – zu halten, ist bei 20.000, 10.000, 5000, 500 oder 100 gemeldeten Neuinfektionen pro Tag im Prinzip möglich. Aber welches Gleichgewicht wollen wir? Unsere Modelle zeigen da klar: Es ist viel, viel einfacher, dieses Gleichgewicht zu halten, wenn wir weit unten sind, also klar unter der Inzidenz von 50 Neuinfektionen pro 100.000 Menschen, weil dann die Gesundheitsämter effizienter arbeiten und uns die Eindämmung abnehmen. Wir könnten niedrige Fallzahlen innerhalb von zwei oder drei Wochen erreichen, wenn der R-Wert deutlich unter 1 ist. Sind die Fallzahlen erstmal niedrig, sind auch wieder wesentlich mehr Lockerungen drin, weil dann die Kontaktverfolgung wieder schneller und effizienter ist. Wenn der R-Wert aber nur leicht unter 1 ist, dann sinken die Zahlen nur sehr langsam, und man bräuchte Monate, um die Grenze von 50 zu unterschreiten – wenn man denn die Geduld hat, so lange Einschränkungen aufrechtzuhalten. Ich plädiere deutlich dafür, die Fallzahlen zügig zu senken, denn hohe Fallzahlen helfen (fast) niemandem. Auch nicht der Wirtschaft.

Andere Länder schafften es aber auch ohne strikte Maßnahmen.

Ja, zum Beispiel Finnland und Norwegen. Die haben bisher keine zweite Welle. Denen gelingt es, die Fallzahlen einfach unten zu behalten. Von Soziologinnen höre ich, dass dort die Menschen offenbar insgesamt den Appellen der Regierung flächendeckender Folge leisten. In Israel und Australien ist es allerdings anders gelaufen. Auch sie haben es geschafft, die zweite Welle hinter sich zu bringen. Zunächst haben sie es mit leichten Maßnahmen versucht. Das hat dort leider nicht gereicht. Dann haben sie recht strikte Maßnahmen eingeführt. Das hat dann schnell gewirkt. Jedes Land muss seinen eigenen Weg finden: ob es durch Appelle oder starke Regulierungen zu mehr Kontrolle kommt. Ich plädiere ganz stark für eine europäische Koordination bei der Eindämmung des Virus. Das Beste wäre, wenn alle Länder konzertiert versuchen, ein möglichst niedriges Niveau wiederzuerlangen und dann entschieden die Kontrolle zu behalten.

Meinen Sie, dass die derzeitigen Maßnahmen genügen?

Inzwischen ist es recht unwahrscheinlich, dass der R-Wert seit 1. November deutlich unter 1 gesunken ist. Aber er ist klar gesunken. Wir hatten zwischendurch einen R-Wert von 1,3 und 1,4. Jetzt liegt er etwa bei 1. Ganz genau wissen wir es nicht, weil verschiedene Unsicherheiten mit reinspielen. Im Prinzip ist ein deutlicher Rückgang möglich: Schauen wir zum Beispiel ins Berchtesgadener Land. Dort ist die Fallzahl von etwa 320 pro Woche inzwischen auf etwa 130 zurückgegangen. Was in diesem Landkreis möglich ist, ist sicher auch anderswo möglich. Der Nachbarlandkreis, Traunstein, verzeichnet allerdings derzeit sehr hohe Fallzahlen. Das kann den bisherigen Erfolg gefährden, und es zeigt auch, wie wichtig eine gemeinsame Strategie und ein gemeinsames Ziel sind.

Und wie geht es nun weiter? Folgen die Wellen einer Saisonalität, also kommen sie im Winter und gehen im Sommer?

Der Herbst und der Winter machen die Eindämmung natürlich schwieriger. Ein Grund sind die Saisonalität und das Verhalten: Der Unterschied, ob man sich drinnen oder draußen trifft, kann die Ansteckungswahrscheinlichkeit um einen Faktor 20 senken. Das ist ein großer Faktor, was die Saisonalität betrifft. Aber die Wellen folgen nicht einfach dem Wetter. Vergleicht man Spanien mit Portugal, Irland mit England oder Schweden mit Finnland, dann sieht man ganz verschiedene Entwicklungen.

Das Gespräch führte Torsten Harmsen