Braunschweig. Simulationen zeigen laut der TU: Ein Zehntel der Bevölkerung Deutschlands könnte innerhalb von rund zehn Tagen getestet werden – mit Proben-Pooling.

Das Corona-Virus ist nicht nur ein Fall für Virologen, sondern unter anderem auch für Rechenkünstler. Ein Team aus Mathematikern, Informatikern und Medizinern der Jungen Akademie, der Technischen Universität Braunschweig, der Universität Stuttgart und der Firma Arctoris ist der Frage nachgegangen, wie die Covid-19-Tests noch effizienter laufen könnten.

Im Zentrum ihrer Überlegungen stehen sogenannte Pooling-Verfahren: Dabei wird das Probenmaterial von verschiedenen Personen zu einer Probe (Pool) zusammengefasst und gemeinsam auf Covid-19 getestet. „Das kann bei einer niedrigen Infektionsrate im Vergleich zum individuellen Testen Zeit und Testkapazitäten sparen“, heißt es in der Pressemitteilung der TU. „Fällt die Probe negativ aus, muss keine der enthaltenen Einzelproben gesondert überprüft werden. Bei einem positiven Ergebnis werden weitere Tests durchgeführt. Dafür eignen sich je nach Szenario unterschiedliche Verfahren.“

Wie findet man schnell die erkrankten Personen?

Die Wissenschaftler haben nun eine Entscheidungshilfe entwickelt, die berechnet, welches Verfahren in einem positiven Probenpool möglichst effektiv alle an Covid-19 erkrankten Personen identifiziert. „Beispielsweise könnten dann alle Proben einzeln überprüft werden“, sagt Professor Timo de Wolff von der TU Braunschweig und Mitglied der Jungen Akademie, der das Projekt initiiert hat. „Möglich wäre auch, den Pool zu teilen und beide Hälften zu testen. Bei einem positiven Ergebnis würde erneut geteilt und getestet werden.“

Die Wissenschaftler haben insgesamt fünf verschiedene Pool-Testverfahren sowie das individuelle Testen für fünf Länder simuliert (USA, Deutschland, Großbritannien, Italien und Singapur). Dabei haben sie Parameter wie die Infektionsrate, Testeigenschaften, Populationsgröße und Testkapazitäten berücksichtigt. Algorithmen berechnen auf dieser Grundlage, welche der Pooling-Methoden jeweils am effektivsten ist.

„Neu an unserem Ansatz ist der Vergleich zwischen den verschiedenen existierenden Teststrategien und die Empfehlung, welches Verfahren in der jeweiligen Situation am geeignetsten wäre, um mit begrenzten Ressourcen maximal viele erkrankte Personen in kürzester Zeit zu identifizieren“, so Timo de Wolff.

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Der Ansatz des Pool-Testens werde in der Medizin bereits seit mehreren Jahrzehnten eingesetzt, beispielsweise für das Testen von Blutspenden auf Viren, erläutert er. In einem jetzt veröffentlichten Preprint zeige man, dass pool-basierte Testverfahren etwa acht Mal effizienter als Einzeltests sein können.

Breitentests innerhalb einer Bevölkerung möglich

„Ein Zehntel der Bevölkerung Deutschlands könnte bei einer niedrigen Infektionsrate mithilfe von realistischen und optimierten Pool-Teststrategien innerhalb von cirka zehn Tagen auf Covid-19 getestet werden“, so de Wolff. „Pool-basierte Testverfahren können außerdem die Anzahl der falsch-positiven Diagnosen stark reduzieren.“ Mithilfe solcher Ansätze wären ihm zufolge Breitentests innerhalb einer Bevölkerung möglich, um vor allem auch symptomfrei Erkrankte schnell zu identifizieren. Ihre Effektivität nehme jedoch mit steigender Infektionsrate ab, weshalb ihr Einsatz insbesondere bei niedrigen Infektionsraten sinnvoll sei.

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Die vergleichende Analyse soll als Entscheidungshilfe für Labore und politische Entscheidungsträger dienen. Zusätzlich hat das Team eine interaktive Webseite entwickelt, auf der auch Szenarien für andere Länder oder Städte modelliert werden können.

Finanziert wurde das Projekt von der Jungen Akademie. Die Veröffentlichung ist bisher als Preprint auf „arXiv“ erschienen und dort auch verfügbar. Als Preprint werden Veröffentlichungen bezeichnet, die das Begutachtungsverfahren (Peer-Review) eines Verlages oder einer Fachzeitschrift noch nicht durchlaufen haben. Über diesen Weg stehen die Ergebnisse schneller für die wissenschaftliche Nutzung zur Verfügung. Ein Begutachtungsverfahren folgt noch.