netze Ziemlich verknotetSeite 4/4

Die Gefahr einer Seuche lässt sich verringern, indem man Superspreader und Risikogruppen immunisiert. Das wissen Mediziner zwar auch ohne Netzwerkmathematik. Doch die Superspreader zu finden, bevor eine Krankheit überhaupt ausbricht, ist fast unmöglich. Stattdessen werden Menschen meist zufällig ausgewählt und geimpft. Um die lawinenartige Ausbreitung von Masern zu verhindern, müssen 95 Prozent der Bevölkerung geimpft werden. In Deutschland funktioniert das, in ärmeren Ländern und bei teuren oder knappen Impfstoffen wird es schwierig.

Der israelische Physiker Shlomo Havlin hat jetzt eine Strategie vorgeschlagen, wie man Epidemien mit viel weniger Aufwand verhindern kann. Statt zufällig ausgewählte Personen zu impfen, sollen diese dem Arzt einen Bekannten nennen. Anschließend werden nur jene geimpft, die von mindestens zwei anderen vorgeschlagen wurden. Auf diese Weise gelangt man mit höherer Wahrscheinlichkeit an die sozialen Hubs: Party-Hengste, Jet-Set-Mitglieder, Vereinsmeier. Mit diesem Verfahren müssten statt 80 bis 100 nur noch 10 bis 20 Prozent der Bevölkerung immunisiert werden, behauptet Havlin.

Der Vorschlag sei „interessant und beachtenswert“, sagt der Grippeexperte Udo Buchholz von der Weltgesundheitsorganisation (WHO). Doch andere bleiben skeptisch. „Viele Physiker, die jetzt Modelle vorschlagen, haben keinen Kontakt zur Realität“, schimpft der Biometriker Klaus Dietz von der Universität Tübingen. „Die behandeln Impfstrategien wie Umfragen von Meinungsforschern.“ Dietz ist Experte für Malaria-Ausbreitung und hat für die Weltgesundheitsorganisation in Afrika und Indien gearbeitet. Schon in Deutschland sei Havlins Vorschlag schwer umzusetzen, glaubt er.

Die Computersimulationen der Physiker sind tatsächlich noch nicht so ausgereift wie die epidemiologischen Modelle der Mediziner. Diese berücksichtigen oft sogar die Schulferien, weil Kinder sich bevorzugt im Klassenzimmer und auf dem Pausenhof gegenseitig anstecken. Als wichtigsten Parameter nutzen sie die Zahl der Menschen, die durch einen Erkrankten angesteckt werden. Doch bei Sars lagen die Modellierer deutlich daneben. Sie rechneten mit 2,2 bis 3,6 weiteren Ansteckungen pro Patient. Dann jedoch hätte sich Sars so drastisch ausbreiten müssen wie eine neue Grippewelle.

Stattdessen war das Virus schnell unter Kontrolle. „Das Verbreitungsmuster von Sars bleibt für Epidemiologen und Gesundheitsbehörden ein Mysterium“, schreiben Lauren Meyers, Mark Newman und ihre Mitarbeiter am kanadischen Center for Disease Control in ihrer jüngsten, noch unveröffentlichten Analyse. Selbst wenn man die Gegenmaßnahmen berücksichtige, hätte sich Sars in den ersten drei Wochen theoretisch schneller ausbreiten müssen. Auch ein Sprecher der Weltgesundheitsorganisation bestätigt, dass die Modelle unrealistisch waren. Eine gewisse Skepsis ist also angebracht, wenn derzeit eine Hühnerpest-Pandemie beschworen wird.

Meyer und ihre Kollegen haben den Verlauf der Lungenkrankheit mit Netzwerktheorie simuliert. Fazit: Die Grundvoraussetzung der herkömmlichen Modelle, dass alle Menschen, die Kontakt zu einem Patienten haben, mit gleicher Wahrscheinlichkeit infiziert werden, gilt häufig nicht. Künftige Simulationen müssten Superspreader stärker berücksichtigen. Außerdem könnte die Veränderung von Kontaktmustern – etwa in Kliniken, Schulen und Behörden – oft mehr bewirken als Antiobiotika und Gesichtsmasken. Lauren Meyer ist überzeugt davon, dass die Netzwerktheorie die Gefahr einer Epidemie realistischer abbilden und die ökonomischen Schäden reduzieren helfen könnte. In den texanischen Gesundheitsbehörden konnte die Biologin allerdings noch niemanden von ihren Ideen überzeugen. „Viele Leute haben eine Mathematikphobie“, klagt sie. Außerdem haben die Kollegen gerade wenig Zeit. Die Fujian-Grippe hat Texas erreicht.