Ein Team von Wissenschaftlern der Universität Heidelberg hat ein innovatives Modell entwickelt, das in der Lage ist, Ausbrüche der Vogelgrippe in Europa mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens präzise vorherzusagen. Unter der Leitung von Prof. Dr. Joacim Rocklöv, einem Experten für Epidemiologie, Mathematik und Statistik, haben die Forscher lokale Faktoren identifiziert, die als Indikatoren für mögliche Ausbrüche dienen können. Diese Faktoren umfassen saisonale Temperaturschwankungen, jahreszeitliche Wasser- und Vegetationsindizes sowie Daten zur Dichte von Tierpopulationen.
Die hochpathogene aviäre Influenza, allgemein bekannt als Vogelgrippe, betrifft in erster Linie Vögel, hat jedoch zunehmend auch Säugetiere infiziert. Diese Entwicklung erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass das Virus auf den Menschen übertragen wird. Um den Ausbruch der Vogelgrippe besser vorhersagen und geeignete Gegenmaßnahmen ergreifen zu können, hat das Forschungsteam ein Modell erstellt, das verschiedene Indikatoren für einen möglichen Ausbruch miteinander kombiniert. Das Modell wurde mit Daten zu Vogelgrippe-Ausbrüchen in Europa trainiert, die zwischen 2006 und 2021 dokumentiert wurden.
Die Heidelberger Wissenschaftler haben dabei eine Vielzahl lokaler Faktoren analysiert, darunter klimatische Bedingungen wie Temperatur und Niederschlag, die Artenvielfalt bei Wildvögeln, die Dichte der Geflügelhaltung sowie die Beschaffenheit der Vegetation und Wasserstände. Durch die Verknüpfung dieser komplexen Variablen, die je nach Jahreszeit und Region variieren, gelang es den Forschern, Ausbruchsmuster mit einer beeindruckenden Genauigkeit von bis zu 94 Prozent zu modellieren.
Das entwickelte Modell ist nicht nur ein bedeutender Fortschritt in der Vorhersage von Vogelgrippe-Ausbrüchen, sondern könnte auch eine wertvolle Grundlage für proaktive Präventionsmaßnahmen bieten. Laut Prof. Rocklöv könnte die Kombination dieses Modellierungsansatzes mit gezielten Datenerhebungen dazu beitragen, Hochrisikogebiete und die Jahreszeiten, in denen Ausbrüche mit höherer Wahrscheinlichkeit auftreten, präziser zu identifizieren. Dies könnte entscheidend sein, um rechtzeitig und effektiv auf potenzielle Ausbrüche reagieren zu können.
Die Ergebnisse dieser Forschungsarbeiten haben das Potenzial, regionale Überwachungsprogramme in Europa neu auszurichten und die Früherkennung von Vogelgrippe-Ausbrüchen zu verbessern. Prof. Rocklöv, der als Alexander von Humboldt-Professor an der Universität Heidelberg tätig ist, forscht in einer Vielzahl von Projekten zu den Auswirkungen von Klima- und Umweltveränderungen auf die öffentliche Gesundheit.
Die Förderung dieser Studie erfolgte durch die Alexander von Humboldt-Stiftung sowie durch Mittel der Europäischen Union im Rahmen des „Horizon Europe“-Programms. Die Ergebnisse der Forschung wurden in der Fachzeitschrift „Scientific Reports“ veröffentlicht und tragen dazu bei, das Verständnis für die Dynamik von Vogelgrippe-Ausbrüchen in Europa zu erweitern.
Insgesamt stellt diese innovative Herangehensweise an die Vorhersage von Vogelgrippe-Ausbrüchen einen bedeutenden Fortschritt in der epidemiologischen Forschung dar. Durch die Nutzung von maschinellem Lernen und einer Vielzahl von Umwelt- und Tierdaten können Wissenschaftler besser verstehen, unter welchen Bedingungen das Virus gedeihen kann und wie man Ausbrüche effektiv verhindern kann. Diese Fortschritte sind besonders wichtig, da die Vogelgrippe nicht nur für die Tierpopulation, sondern auch für die öffentliche Gesundheit eine ernsthafte Bedrohung darstellt.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Forschung der Universität Heidelberg nicht nur zur Verbesserung der Vorhersage von Vogelgrippe-Ausbrüchen beiträgt, sondern auch einen wertvollen Beitrag zur Entwicklung von Strategien leistet, die dazu dienen, die Risiken einer menschlichen Infektion mit diesem gefährlichen Virus zu minimieren.
