West-Nil-Virus: Infektionsrisiko

Simulationsmodell
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Stechmücke
© KaanMika/stock.adobe.com
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Bisher begrenzt sich die Übertragung des West-Nil-Virus noch auf Südeuropa. Doch aufgrund des Klimawandels ist auch eine Übertragung bei uns möglich. Forschende der Universität Bayreuth haben hierfür ein Simulationsmodell erstellt, um das Infektionsrisiko vorherzusagen und das als Warnsystem genutzt werden kann.

Eigentlich wird das West-Nil-Virus (WNV) nur zwischen wildlebenden Vögeln übertragen. Werden diese von einer Stechmücke gestochen, die dann wiederum einen Menschen sticht, kann sich das Virus auch auf den Menschen übertragen. Während die Temperaturen in der Nacht und am Tag in Südeuropa bereits eine Übertragung möglich machen, war es hierzulande zu kalt – noch. Doch seit 2019 gibt es bereits erste Berichte über Fälle des West-Nil-Virus in Deutschland. Es heilt zwar meist ohne Komplikationen aus, doch Spätfolgen sind möglich bei Personen, die eine Entzündung des Gehirns entwickelten. Außerdem können Personen mit Vorerkrankungen und ältere Menschen daran sterben.

Frühwarnsystem

Forschende der Universität Bayreuth haben daher ein Modell entwickelt, um das räumliche und zeitliche Infektionsrisiko zu simulieren und vorherzusagen. Es basiert auf Umweltdaten wie die Temperatur, den Niederschlag und epidemiologische Daten der WNV-Fälle der letzten fünf Jahre. Auch Eigenschaften der Mücken und Vogelarten, die das Virus übertragen, wurden mit einbezogen. 

Modellergebnisse

Das Ergebnis stellt die bisherigen Gebiete mit WNV-Fällen übersichtlich dar und weist auf Gebiete hin, in denen von Juli bis Oktober eine Übertragung möglich ist: im Westen von Nordrhein-Westfalen, dem Ober- und Mittelrhein sowie einzelnen Landkreisen in Bayern. Aus klimatischer Sicht wäre hier eine Übertragung möglich.

„Unsere Ergebnisse legen den Grundstein für ein Frühwarnsystem für Infektionskrankheiten, deren Übertragung durch die steigenden Temperaturen begünstigt wird. Das Modell kann dem öffentlichen Gesundheitsdienst dabei helfen, Präventionsmaßnahmen zu treffen. Zudem kann die Ärzteschaft anhand der Risikolage die Differentialdiagnostik anpassen“, erläutert Dr. Stephanie Thomas vom Lehrstuhl für Biogeografie der Universität Bayreuth. So können schwere Fälle besser beobachtet bzw. direkt richtig diagnostiziert werden.

Literatur:
Mbaoma, O.C., Thomas, S.M. & Beierkuhnlein, C. Spatiotemporally Explicit Epidemic Model for West Nile Virus Outbreak in Germany: An Inversely Calibrated Approach. J Epidemiol Glob Health (2024). DOI: 10.1007/s44197-024-00254-0

Quelle: Universität Bayreuth

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