Ausbruch eines neuartigem Coronavirus in Wuhan
Hintergründe, Ausbreitung, und Modelierung
Stand: 2020-01-30


Richard Neher
Biozentrum & SIB, University of Basel


slides at neherlab.org/202001_nCov.html

Data summarized by Ian MacKay
Data summarized by Ian MacKay
Data summarized by Ian MacKay
Data summarized by Ian MacKay
Data summarized by Ian MacKay

Die ersten 41 Fälle aus Wuhan (nur hospalisierte Fälle)

  • Lange Inkubationszeit erschwert Vorhersagen.
  • Wie viele Fälle überhaupt Symptome zeigen ist ungewiss.
Chaolin Huang et al, Lancet, 2020

Übertragung

  • Das Virus überträgt sich in erster Linie durch Tröpfcheninfektion.
  • Ob jemand ansteckend ist bevor Symptome auftauchen ist unklar.
  • Ob Personen ohne Symptome übertragen ist auch ungewiss.

Transmissionsketten und unbeobachtete Fälle

images by Trevor Bedford

Wie schnell breitet sich das Virus aus?

  • Seit das Virus bekannt ist, wird immer mehr getestet.
  • Fallzahl-Dynamik ist daher schwer zu interpretieren.
  • Wie können wir Ausbreitung genauer abschätzen?
wikipedia

Wie schätzen wir die Gesamtzahl der Infektionen?

  • Ausserhalb von China sind Fälle einfacher zu finden
  • Infizierte Person verlässt China innerhalb einer Woche: 1/1000
    100 Exporte → 100000 Fälle
  • Viele Fälle mild, auch die Fälle in Bayern sind mild
  • Grobe Abschätzung -- aber plausibel
MOBS-lab, Northeastern University, Imperical College London, and ROCS lab am RKI

Modell Parameter: Startzeitpunkt, Verdopplungszeit $t_2$. $R_0$ is die mittlere Zahl von Folgefällen

Modell Parameter: Startzeitpunkt, Verdopplungszeit $t_2$. $R_0$ is die mittlere Zahl von Folgefällen

Modell Parameter: Startzeitpunkt, Verdopplungszeit $t_2$. $R_0$ is die mittlere Zahl von Folgefällen

Modell Parameter: Startzeitpunkt, Verdopplungszeit $t_2$. $R_0$ is die mittlere Zahl von Folgefällen

Modell Parameter: Startzeitpunkt, Verdopplungszeit $t_2$. $R_0$ is die mittlere Zahl von Folgefällen

Modell Parameter: Startzeitpunkt, Verdopplungszeit $t_2$. $R_0$ is die mittlere Zahl von Folgefällen

Womit haben wir es hier zu tun?
Was kann die Wissenschaft hier beitragen?

  • Coronavirus: Diverse Familie von Viren
  • Manche Varianten führen zu leichten Erkältungen
  • Andere verursachen schwere Erkrankungen (SARS, MERS)
  • Viele Varianten zirkulieren in Fledermäusen.

Virus Genome verändern sich ständig

Virus 1
CCATGAAGACTATCATTGCTTT...

Virus 2
CCATGAAGACTATTATTGCTTT...

Virus 3
CCATGAAGACTATCATTGCTTT...

Alle Viren mutieren -- die meisten Mutationen ändern die Eigenschaften der Viren nicht!

Mutationen in Genom-Sequenzen dokumentieren die Ausbreitung

Circa 1-3 Mutationen pro Monat
Illustration von Trevor Bedford

nextstrain.org

Gemeinsames Project mit dem Labor von Trevor Bedford (Seattle)

Epidemiologische Eckpunkte

  • Beginn des Ausbruchs: Anfang Dezember

  • Wachstumsrate: $R_0 = 2-3$ (Jede Infektion führt zu 2-3 Folgeinfektionen)
    → Eindämmung möglich wenn 50-70% aller Fälle und Kontakte schnell isoliert werden.


  • Extrapolation im Moment sehr schwierig! → Vergleich mit historischen Ausbrüchen

2009-2010 -- Schweinegrippe (A/H1N1pdm)

  • Ursprung 2009 in Mexico
  • Insgesamt ca 10% der Weltbevölkerung infiziert
  • Sterblichkeit unter 0.03%

Rasante Ausbreitung -- zum Glück wenig schwere Fälle!

wikipedia

2003 -- SARS (Severe acute respiratory syndrome)

  • November 2002 - July 2003:
    ca 8000 bestätigte Fälle, 774 Tote
  • Verwandtes Virus, wahrscheinlicher Ursprung auch in Fledermäusen
  • Epicenter in Süd-China. Signifikante Fallzahlen in Hong Kong, Taiwan, Singapur, Kanada
  • Mortalität höher als bei nCov-2019
  • Erfolgreiche Eindämmung

Zusammenfassung

  • Im China breitet sich dass Virus bislang ungebremst aus.
  • Ursprung vermultich Ende November/Anfang Dezember.
  • Extrapolation von Fällen im Ausland deuten auf insgesamt 100.000 Fälle hin.
  • Vermutlich ist ein grosser Teil der Fälle mild.
  • Importierte Fälle können zur Zeit gut isoliert und überwacht werden.
  • Eindämmung wäre erschwert, wenn Übertragung vor Symptomen möglich ist.

Acknowledgments

  • Trevor Bedford
  • Emma Hodcroft
  • James Hadfield
  • and others
  • Medizinisches Personal, Wissenschaftler, Mitarbeiter von Gesundheitsbehörden, und alle anderen, die sich um die Kranken kümmern.
  • WHO, GISAID, und andere Organisationen für Koordination und Datenaustausch.