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Elektronenmikroskopische Aufnahme von H5N1 (Virus ist digital golden nachgefärbt), Quelle: Wikipedia

HAW-Forscher erstellen ein Simulationsmodell zur Ausbreitung von Grippeviren

Jeorgakopulos23.10.2014
Die Ausbreitung von Grippeviren findet in Städten wie Hamburg hauptsächlich im öffentlichen Nahverkehr statt. Hierzu zählen insbesondere die öffentlichen Verkehrsmittel wie U- und S-Bahnen. An der HAW Hamburg wurde im Fachbereich Informatik nun ein Simulationsmodell entwickelt, aus dem Vorhersagen getroffen werden können, wie sich Grippe- (oder auch andere schwere Epidemien wie Ebola) im öffentlichen Raum ausbreiten. So kann sich der Verlauf von Massenansteckungen vorhersagen und sogar abschwächen lassen.

Die Ausbreitung von Grippeviren findet in Städten wie Hamburg hauptsächlich im öffentlichen Nahverkehr statt. Hierzu zählen insbesondere die öffentlichen Verkehrsmittel wie U- und S-Bahnen. An der HAW Hamburg wurde im Fachbereich Informatik nun ein Simulationsmodell entwickelt, aus dem Vorhersagen getroffen werden können, wie sich Grippe- (oder auch andere schwere Epidemien wie Ebola) im öffentlichen Raum ausbreiten.

Die Multi-Agenten-Simulation: Das Besondere an diesem Ansatz der Arbeitsgruppe von Prof. Dr. Thomas Thiel-Clemen, Informatiker, und Prof. Dr. Ralf Reintjes, Epidemiologe, ist die Multi-Agenten-Simulation. Hierbei ist es möglich sehr viele verschiedene Informationen in die Berechnung zur Modulation einzubeziehen. So kann das Verhalten von insgesamt 25.000 Personen in einem Zeitablauf zeitgleich simuliert werden. "Wir haben Statistiken derjenigen Stadtteile ausgewertet, die an den Linien U1, U2 und U3 liegen. Wir kennen das Alter jeder virtuellen Person, ihr Geschlecht und wissen, ob sie berufstätig oder arbeitslos ist. Zudem ist bekannt, ob sie zur Arbeit fährt oder in der Freizeit unterwegs ist", sagt Thiel-Clemen. Er nennt die Passagiere "intelligente Agenten" und den Rechenlauf des Computermodells eine "Multi-Agenten-Simulation". Die Datenerhebung beruht dabei auf vorhandenen Statistiken vom Hamburger Landesamt, U-Bahnplänen, Stadtplanen etc. Daraus werden dann Profile abgeleitet, wie sich Menschen im Öffentlichen Raum bewegen und realitätsnah das allgemeine Bevölkerungsverhalten der U-Bahnnutzer abgeschätzt.

Epidemiologie und Informatik: So unterscheidet sich das Durchschnittverhalten der sogenannten intelligenten Agenten während der U-Bahnfahrten nach Alter und Geschlecht. Hauptsächlich, so die Analyse, stecken sich Erwachsene an. Die Simulation errechnet die Übertragung der Krankheitserreger auf andere Mitfahrer. Hier kommt die Epidemiologie ins Spiel. "Influenzaviren mögen hohe Luftfeuchte und Temperaturen, die leicht über dem Gefrierpunkt liegen", sagt Prof. Ralf Reintjes von der HAW-Fakultät Life Sciences. "Wir haben bereits ein gutes Verständnis über die Ausbreitung von Infektionskrankheiten. Zusammen mit dem Wissen der Informatik haben wir das Simulationsmodell erarbeitet. Wir können mit ihm Szenarien, also mögliche Verläufe der Ausbreitung einer Grippewelle berechnen. Wir können mit dem Modell aber auch verschiedene Maßnahmen testen, etwa den Effekt einer verdoppelten Impfrate oder von speziellen Hygieneanstrengungen der U-Bahn-Betreiber erkennen."

Unterschiedliche Altersgruppen haben diverse Infektionsrisiken: Kinder übertragen dabei besonders Krankheitserreger, da sie während der U-Bahnfahrten oftmals Mülleimer, Türgriffe und Sitzflächen anfassen. Ältere Menschen hingegen halten sich eher an Stangen und Griffen während der holperigen Fahrten fest. Mülleimer, Türgriffe, glatte oder Stoff-Sitzflächen sind dabei unterschiedliche Übertragungsflächen und werden auch differenziert modelliert. Die Gefahr sich unmittelbar durch Tröpfcheninfektionen anzustecken wird ebenfalls nach Alter und Geschlecht unterschieden. Dabei, so das Fazit der Forscher, haben Menschen mit diversen Altersgruppen unterschiedliche Infektionsrisiken. Auch wenn es sich noch um einen Prototypen handelt, kann das an der HAW Hamburg entwickelte Simulations-Modell einen Beitrag zum bewussteren Umgang mit Ansteckungsrisiken in U-Bahnen leisten. Ein Abgleich mit ersten Modellrechnungen, beispielsweise bei der Grippe-Welle 2009 und 2012, zeigte hohe Übereinstimmungen. Dieses wurde Im Rahmen einer Masterarbeit im Departement Informatik detailliert vollzogen. Das Modell kann jederzeit angepasst werden zum Beispiel auf andere Infektionskrankheiten wie Ebola.

Kontakte:
Prof. Dr. Thomas Thiel-Clemen
Professor für Datenbanken & Informationssysteme
T +49.40.428 75-8411
thomas.thiel-clemen(@)haw-hamburg.de

Prof. Dr. Ralf Reintjes
Professor für Epidemiologie und Gesundheitsberichterstattung
T +49.40.428 75-6104
ralf.reintjes(@)haw-hamburg.de

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