Studie unterstreicht die Bedeutung diagnostischer Tests bei der Reaktion auf Pandemien

Die COVID-19-Pandemie hat gezeigt, wie wichtig Tests für die Krankheitsvorsorge und -reaktion sind, und neue Forschungsergebnisse des Johns Hopkins Applied Physics Laboratory (APL) und eines Teams von Mitarbeitern unterstreichen dieses Prinzip.

Veröffentlicht in der Ausgabe vom 2. Januar The Lancet Public HealthDie Forschung umfasste Simulationen und Analysen, die darauf hindeuten, dass öffentlich-private Partnerschaften zur Entwicklung, Herstellung und Verbreitung von COVID-19-Diagnosetests während der Pandemie in den USA schätzungsweise 1,4 Millionen Leben gerettet und etwa 7 Millionen Krankenhausaufenthalte von Patienten verhindert haben.

APL mit Sitz in Laurel, Maryland, arbeitete bei der Studie mit der Administration for Strategic Preparedness and Response (ASPR), den US Centers for Disease Control and Prevention und Beratern der MITRE Corporation zusammen.

Die Analyse ergab, dass die frühe Entwicklung, Herstellung und Verteilung von Tests die Zahl schwerer COVID-19-Erkrankungen deutlich reduzierte. Durch Modellierung und Simulation haben wir gezeigt, wie die nationale Koordination Ressourcen und Fähigkeiten effektiv nutzen kann.“

Gary Lin, Computerepidemiologe am APL und Co-Autor der Studie

APL-Forscher entwickelten einen Prototyp eines digitalen Zwillings –; eine virtuelle Simulationsumgebung –; zur Modellierung der Test- und Diagnose-Lieferkette. Das Tool wurde verwendet, um Basisszenarien zu simulieren und die Auswirkungen möglicher Pandemieinterventionen zu bewerten.

„Der digitale Zwilling hilft uns, die Auswirkungen und Folgen von Störungen und sich ändernden Infektionsraten auf die Testverfügbarkeit quantitativ zu verstehen“, sagte Elizabeth Currier, Projektmanagerin für den digitalen Zwilling bei APL. „Es kann auch die Auswirkungen von Richtlinien und Investitionen bewerten und bei der Planung und Bewertung des Versorgungsbedarfs verwendet werden, um bei der Reaktion zu helfen und eine sichere Lieferkette für zukünftige medizinische Krisen zu gewährleisten.“

Das Prototypmodell integrierte verschiedene Datenquellen, darunter Informationen zu Produktions-, Einzelhandels- und Regierungsvorräten sowie Abwasser- und stationäre Daten, was dem Team die Bewertung komplexer Szenarien ermöglichte. Es simulierte Prognosen für Fälle von Infektionskrankheiten, um die Nachfrage nach Tests, die Produktion von Tests sowie die Liefer- und Vertriebslogistik widerzuspiegeln.

Zwischen Januar 2020 und Dezember 2022 führten Regierungsbemühungen in den Vereinigten Staaten zu mehr als 6,7 Milliarden COVID-19-Tests. Dazu gehörten Labortests, Point-of-Care-Tests und rezeptfreie Tests, wobei mehr als 2,7 Milliarden Tests in US-Laboren, in Gesundheitseinrichtungen oder zu Hause durchgeführt wurden.

„Die Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung einer robusten und schnellen Testentwicklung, -produktion und -verteilung, um künftigen Bedrohungen für die öffentliche Gesundheit zu begegnen“, sagte Currier. „Die durch die Integration von Daten gewonnenen Erkenntnisse gehen über die Reaktion auf COVID-19 hinaus: Sie bereiten uns mit einem skalierbaren Rahmen für die effektive Zuweisung von Ressourcen auf zukünftige Pandemien vor.“

Die digitale Zwillingsmodellierung von APL wurde seitdem ausgeweitet, um landesweite Tests auf COVID-19, Influenza, Respiratory Syncytial Virus (RSV) und andere Bedrohungen für die öffentliche Gesundheit im Rahmen eines All-Hazard-Ansatzes zu überwachen.

Quellen: