Wie Covid-19-Tests effizienter werden könnten

Mithilfe so genannter Pooling-Verfahren können Proben von verschiedenen Personen zu einem Pool zusammengefasst und in einem Testkit gemeinsam auf Covid-19 getestet werden. Ein interdisziplinäres Team aus Mathematiker*innen, Informatikern und Medizinern der Jungen Akademie, der Technischen Universität Braunschweig, der Universität Stuttgart und der Firma Arctoris hat eine Entscheidungshilfe entwickelt, die berechnet, welches Verfahren in einem positiven Probenpool möglichst effektiv alle an Covid-19 erkrankten Personen identifiziert. Ihre Simulationen zeigen, dass pool-basierte Testverfahren in Deutschland etwa acht Mal effizienter als Einzeltests sein können. Die Ergebnisse hat das Team kürzlich in einem Preprint auf „arXiv“ und als Webseite [en] veröffentlicht.

Beim Proben-Pooling wird das Probenmaterial von unterschiedlichen Personen zu einer Probe (Pool) zusammengefügt und gemeinsam getestet. Das kann bei einer niedrigen Infektionsrate im Vergleich zum individuellen Testen Zeit und Testkapazitäten sparen. 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.

In dem jetzt veröffentlichten Preprint zeigen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, dass pool-basierte Testverfahren in aktuellen Szenarien bei einer Infektionsrate von 1 Prozent etwa acht Mal effizienter als Einzeltests sein können. Ein Zehntel der Bevölkerung Deutschlands könnte bei einer solch niedrigen Infektionsrate mithilfe von realistischen und optimierten Pool-Teststrategien innerhalb von ca. 10 Tagen auf Covid-19 getestet werden. Pool-basierte Testverfahren können außerdem die Anzahl der falsch-positiven Diagnosen stark reduzieren.

Mithilfe solcher Ansätze wären Breitentests innerhalb einer Bevölkerung möglich, um vor allem auch symptomfrei Erkrankte schnell zu identifizieren. Ihre Effektivität nimmt jedoch mit steigender Infektionsrate ab, weshalb ihr Einsatz insbesondere bei niedrigen Infektionsraten sinnvoll ist.

In ihrer Veröffentlichung haben die Forschenden die Situationen in den USA, Deutschland, Großbritannien, Italien und Singapur simuliert, um eine breite Vielfalt von Populationsgrößen und Testkapazitäten widerzuspiegeln. An dem Projekt sind Professor Timo de Wolff und Janin Heuer, TU Braunschweig, Professor Dirk Pflüger und Michael Rehme, Universität Stuttgart, sowie Dr. Dr. Martin-Immanuel Bittner, Arctoris, Oxford, beteiligt. Timo de Wolff, Dirk Pflüger und Martin-Immanuel Bittner sind Mitglieder der Jungen Akademie. Der Preprint sowie der Code sind frei verfügbar. Die interaktive Webseite finden Sie hier [en].

Finanziert wurde das Projekt von der Jungen Akademie. Die Veröffentlichung ist bisher als Preprint auf „arXiv“ erschienen und hier [en] verfügbar.

De Wolff, Timo; Pflüger, Dirk; Rehme, Michael; Heuer, Janin; Bittner, Martin-Immanuel: Evaluation of Pool-based Testing Approaches to Enable Population-wide Screening for COVID-19 (arXiv:2004.11851)

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