Wie sich pandemische Viren in US-Städten ausbreiten, bevor es jemand bemerkt

Durch die Rekonstruktion der frühen Ausbreitung von COVID-19 und der pandemischen Influenza enthüllen Forscher, warum zufällige Ereignisse, Reiseknotenpunkte und verzögerte Erkennung das Stoppen neuer Pandemien weitaus schwieriger machen als erwartet, und welche Überwachungsstrategien beim nächsten Mal helfen könnten.

*Wichtiger Hinweis: medRxiv veröffentlicht vorläufige wissenschaftliche Berichte, die nicht von Experten begutachtet werden und daher nicht als schlüssig angesehen werden sollten, als Leitfaden für die klinische Praxis/gesundheitsbezogenes Verhalten dienen oder als etablierte Informationen behandelt werden sollten.

Pandemische Atemwegsviren gelangen über bestimmte Übertragungswege schnell in die meisten Ballungsräume; Allerdings schränken unvorhersehbare virale Dynamiken oft ihre rechtzeitige Erkennung und Eindämmung ein. In einer neuen Studie, die am veröffentlicht wurde medRxiv Auf dem Preprint-Server verwenden Forscher hochauflösende Krankheitsdaten, um die räumliche Ausbreitung pandemischer Atemwegsviren in Ballungsräumen in den Vereinigten Staaten zu rekonstruieren.

Verständnis des räumlichen Musters neuartiger Atemwegsviren

In den letzten Jahren kam es aufgrund des Auftretens neuartiger Atemwegserreger wie der Influenza A/H1N1 (H1N1pdm) und des schweren akuten respiratorischen Syndroms Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) zu mehreren Virusausbrüchen, die weltweit zu einem deutlichen Anstieg von Morbidität, Mortalität und sozioökonomischen Störungen geführt haben. Pandemische Atemwegsviren wie SARS-CoV-2, der Erreger der Coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19), können sich schnell anpassen und verbreiten und dabei häufig Artenbarrieren und geografische Grenzen überschreiten. Dies unterstreicht die Bedeutung der Früherkennung, Überwachung und koordinierten Reaktionen der öffentlichen Gesundheit.

Für eine wirksame Vorbereitung und Reaktion auf eine Pandemie ist es von entscheidender Bedeutung, zu verstehen, wie sich neuartige Atemwegserreger geografisch ausbreiten. Die menschliche Mobilität, darunter sowohl Langstreckenflugreisen als auch Kurzstreckenpendler, ist entscheidend an der Virusübertragungsrate beteiligt; Daher könnte die Kombination von Daten zur Virusgenetik und Bevölkerungsbewegungen globale, nationale und lokale Trends klären.

In den Vereinigten Staaten beeinflussen mehrere Faktoren die Ausbreitung von Influenza und COVID-19. Aufgrund der begrenzten Fallberichterstattung in Verbindung mit dem Mangel an detaillierten Überwachungsdaten ist es jedoch schwierig, die frühe Ausbreitung dieser Viren auf detaillierteren geografischen Ebenen vollständig zu verstehen, insbesondere in den frühen Stadien einer Pandemie, wenn die Aufklärung erheblich ist.

Ein Inferenzrahmen zur Rekonstruktion der Virusübertragungswege

Die Forscher kombinierten Aufzeichnungen über grippeähnliche Erkrankungen (ILI) auf Stadtebene aus medizinischen Ansprüchen mit Schätzungen der täglichen SARS-CoV-2-Infektionen auf Kreisebene. Dabei wurden sowohl gemeldete als auch nicht gemeldete Fälle berücksichtigt, um die Übertragungswege von H1N1pdm-Influenza und SARS-CoV-2 in US-amerikanischen Metropolregionen zu rekonstruieren.

Metropolitan Statistical Areas (MSAs) fungierten als dicht besiedelte Regionen mit starken sozialen und wirtschaftlichen Verbindungen als wirksame Einheiten für die Analyse der Ausbreitung von Atemwegserregern. Durch die Kartierung von Übertragungsnetzen zwischen MSAs konnten räumliche Ausbreitungsmuster beider Viren verglichen werden.

Obwohl die menschliche Mobilität direkt mit der Einschleppung von Infektionen zusammenhängt, stellt das realisierte Übertragungsnetzwerk, das die tatsächliche Kette, wer wen infiziert, umfasst, nur eine von vielen Möglichkeiten dar, wie sich ein Ausbruch entwickeln kann. Um etwaige Unsicherheiten in der frühen räumlichen Dynamik zu quantifizieren, schlug die aktuelle Studie ein prozessbasiertes stochastisches Übertragungsmodell vor, das Flugreisen zwischen MSA, Pendlermuster und das Potenzial zur Superverbreitung von Krankheitserregern berücksichtigt.

Kartierung der Ausbreitung von Atemwegsviren

Für die aktuelle Analyse wurde ein hypothetisches neuartiges Atemwegsvirus mit Ursprung in Minnesota simuliert, um zu bewerten, wie die stochastische Übertragungsdynamik die frühe räumliche Ausbreitung beeinflusst. Für jedes MSA wurde der Zeitpunkt des Beginns der lokalen Übertragung geschätzt und Infektionsquellen anhand der Anzahl der von anderen MSAs eingeschleppten Infektionen identifiziert.

Die Übertragungsstrecken basierten auf identifizierten Infektionsquellen und wurden nach dem vorherrschenden Mobilitätsmodus kategorisiert. Das simulierte Übertragungsnetz wies eine Hub-and-Spoke-Struktur auf, die mit früheren Simulationsstudien übereinstimmt.

Um die Variabilität der Übertragungsnetzstruktur zu bewerten, wurden 100 Simulationen durchgeführt und die Übertragungsverbindungen nach Auftrittswahrscheinlichkeit gruppiert. Der Ausbruch des Epidemieursprungs erfolgte nach durchschnittlich drei Wochen und führte zu 670 Infektionen.

Von 994 unterschiedlichen Übertragungsverbindungen traten 56,9 % in weniger als 20 % der Simulationen auf, was auf eine erhebliche Variation hindeutet. In einer einzigen Erkenntnis waren 71,1 % der Links stabil und in über 80 % der Simulationen vorhanden. Die Variabilität nahm mit geringerer Übertragbarkeit und größerem Superspreading-Potenzial zu.

Ein vorhersagebasierter Inferenzrahmen für die räumliche Ausbreitung von Infektionskrankheiten wurde anhand eines simulierten Ausbruchs mit bekannten Übertragungsnetzen validiert. Aufgrund der Modellzufälligkeit wurden 100 unabhängige Inferenzrealisierungen durchgeführt, um die Unsicherheit zu erfassen.

Der Algorithmus erreichte eine Präzision von 79,3 % und einen Rückruf von 78,2 % bei der Identifizierung echter Übertragungsverbindungen für einzelne Inferenzrealisierungen. Durch die Aggregation der Ergebnisse über Inferenzläufe hinweg und die Auswahl von Übertragungsverbindungen auf der Grundlage ihrer Auftrittswahrscheinlichkeit verbesserte sich die gesamte Inferenzleistung erheblich, wobei die Inferenzgenauigkeit mit zunehmender Verbindungsauftrittshäufigkeit zunahm.

Das abgeleitete SARS-CoV-2-Übertragungsnetzwerk bestand aus 304 Verbindungen mit einem Hub-and-Spoke-Muster, wobei Seattle und New York als Hauptquellen der landesweiten Verbreitung durch Flugreisen identifiziert wurden. Dennoch erleichterten regionale Gebiete wie Chicago, Atlanta, New Orleans und San Francisco die lokale Verbreitung. Die meisten vermuteten Übertragungsereignisse zwischen Metropolen ereigneten sich zwischen Ende Februar und Mitte März 2020.

Die Netzwerkstruktur blieb über verschiedene Schwellenwerte, Ursprünge und Immunitätsdauern hinweg konsistent. Die Aktivität der pandemischen Influenza wurde gemessen, indem die wöchentliche lokale ILI-Inzidenz mit den A/H1N1pdm-Laborpositivitätsraten multipliziert wurde, um die ILI+-Metrik zu erstellen. Basierend auf den ersten bestätigten Fällen wurde angenommen, dass San Diego, San Antonio und New York die ersten Aussaatstandorte für pandemische Influenza waren.

Das rekonstruierte pandemische Influenza-Netzwerk unterschied sich strukturell von SARS-CoV-2, teilte jedoch ein Hub-and-Spoke-Muster. Die meisten stark vernetzten Standorte galten als wichtige internationale Reisezentren. Einige MSAs mit hohem internationalen Reiseverkehr, wie Miami und Los Angeles, waren jedoch keine wichtigen Übertragungsquellen, was darauf hindeutet, dass das internationale Reisevolumen allein keine Vorhersage der räumlichen Ausbreitung macht. Im Vergleich zu SARS-CoV-2 konnten für die H1N1pdm-Influenza weniger hochzuverlässige Übertragungsverbindungen abgeleitet werden, was wahrscheinlich auf die gröbere zeitliche Auflösung und die spärliche Verfügbarkeit verfügbarer Überwachungsdaten zurückzuführen ist.

Schlussfolgerungen

Durch pandemische Atemwegserreger kann es schnell zu einer großflächigen lokalen Übertragung kommen, oft bevor eine Entdeckung oder ein Eingreifen möglich ist. Trotz unterschiedlicher Übertragungswege ereigneten sich beide in der aktuellen Studie analysierten Pandemien über gemeinsame Übertragungsgebiete und stochastische Faktoren, die die Eindämmungsbemühungen erschwerten.

Simulationsergebnisse deuten darüber hinaus darauf hin, dass Früherkennungsstrategien, wie etwa die Überwachung von Flughafenabwässern, am effektivsten sein können, wenn sie in einer breiten Palette von Ballungszentren und nicht nur in einer kleinen Anzahl großer Flughäfen eingesetzt werden. Wichtig ist, dass die Vorteile einer erweiterten Überwachung davon abhängen, dass die Erkennung mit Interventionen kombiniert wird, die die Weiterübertragung nach der Identifizierung von Infektionen deutlich reduzieren. Zukünftige Studien sind erforderlich, um Simulationsmodelle zu verfeinern, die größere soziale und demografische Details berücksichtigen, sowie pragmatische Überwachungs- und Interventionsstrategien zu bewerten, um die Entwicklung wirksamer Reaktionen auf zukünftige Pandemien zu ermöglichen und ihre gesellschaftlichen Auswirkungen abzumildern.

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*Wichtiger Hinweis: medRxiv veröffentlicht vorläufige wissenschaftliche Berichte, die nicht von Experten begutachtet werden und daher nicht als schlüssig angesehen werden sollten, als Leitfaden für die klinische Praxis/gesundheitsbezogenes Verhalten dienen oder als etablierte Informationen behandelt werden sollten.

Quellen: