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Corona Wert

Sie steht seit Beginn der Corona-Pandemie im Zentrum des Interesses: die Reproduktionszahl, auch R-Wert oder R-Zahl genannt. Sie gibt an, wie viele Menschen eine infizierte Person in einer bestimmten Zeiteinheit im Mittel mit dem Virus ansteckt.

In den USA ging bereits im April eine Website online, auf der für eine breite Öffentlichkeit tagesaktuelle R-Wert-Schätzungen für alle Bundestaaten zu finden sind. Hinter rt.live stecken die Instagram-Gründer Kevin Systrom und Mike Krieger. Unterstützt werden sie dabei von Open-Source-Softwarentwicklern.

Auch die beiden Doktoranden Laura Helleckes und Michael Osthege vom Jülicher Institut für Biotechnologie steuerten ihre Expertise bei. Auf der deutschen Website stellen sie nun auch tägliche Analysen der deutschen Zahlen bereit.
 

Wo liegt der Schwerpunkt Ihrer Arbeit am Institut für Biotechnologie?

Laura Helleckes (im Bild): Wir sind beide Doktoranden, die im Bereich der Automatisierung der Entwicklung von Bioproduktionsprozessen forschen. Hintergrund: Für einen solchen Prozess gibt es eine größere Anzahl von Organismen zur Auswahl, und wir können unterschiedliche Betriebsbedingungen schaffen. Für die industrielle Anwendung geht es darum, aus dieser kombinatorischen Vielfalt herauszufinden, welcher Organismus unter welchen Bedingungen am besten für einen bestimmten Produktionsprozess geeignet ist. Am Institut müssen Hunderte dieser automatisch ablaufenden Wachstumsexperimente zeitnah ausgewertet und in Modelle umgesetzt werden. Für diesen Workflow entwickeln wir die nötigen Software-Werkzeuge.
 

Wie sehen diese Werkzeuge aus?

Michael Osthege: Es sind statistische Werkzeuge. Ich bin Mitglied des Entwicklerteams des Python-Software-Pakets „PyMC3“ für die statistische Modellierung auf Basis sogenannter Bayes‘scher Schätzmethoden, die auch Unsicherheiten einbeziehen. „PyMC3“ ist ein Open-Source-Modellierungstool, mit dem wir am Institut in hohem Durchsatz mehr Informationen aus unseren Experimenten gewinnen können.
 

Wie kam es zu der Zusammenarbeit mit den Instagram-Gründern Kevin Systrom und Mike Krieger?

Michael Osthege: Auch die amerikanische Website verwendet das „PyMC3“-Paket. Als die Seite von den Entwicklern aufgebaut wurde, gab es technische Schwierigkeiten mit dem Modell. Kevin Systrom wandte sich an einen der „PyMC3“-Entwickler, der wiederum den Kontakt zu einigen aus dem Team herstellte.

Mathematisch gesehen gibt es keinen großen Unterschied zwischen der Auswertung mikrobieller Wachstumsexperimente und der Auswertung von Epidemiedaten. Es stellte sich heraus, dass unsere Expertise in der Workflow-Automatisierung fast 1:1 auf die Datenverarbeitung und Modellierung des R-Werts übertragen werden konnte. Die tägliche Datenauswertung läuft jetzt ganz automatisch ab. Die Entwickler können sich so darauf konzentrieren, das Modell zu verbessern.

Der Austausch geht weiter, im Augenblick läuft das Modell aber sehr stabil. Allenfalls im Hintergrund gibt es Änderungen an der Programmierung, da helfe ich dann ab und zu mit.
 

Lässt sich das Modell auch für Deutschland anwenden?

Laura Helleckes: Ja, wir wenden das Modell bereits für Deutschland an. Für die Analyse der deutschen Zahlen sind wir auf Daten des Robert-Koch-Instituts angewiesen, denn das Modell berücksichtigt, wie viele Tests pro Tag und Region durchgeführt wurden. Dies ist ein wichtiger Faktor, denn die Gesamtzahl der durchgeführten Tests wirkt sich auch darauf aus, wie viele positive Fälle man findet. Der tatsächliche R-Wert ist aber unabhängig von solchen Testschwankungen, die man zum Beispiel am Wochenende beobachtet.
 

Wie sieht es mit einer deutschen „rt.live“-Seite aus?

Laura Helleckes: Wir haben aus dem Projekt viel gelernt und untersuchen gerade, in welcher Form das Modell zur Bewältigung einer zweiten Welle in Deutschland genutzt werden könnte. In diesem Zuge stellen wir inzwischen der Öffentlichkeit unsere täglich aktualisierten Vorhersagen zur Verfügung.


Wo sehen Sie noch Probleme?

Michael Osthege (im Bild): Anders als bei den Positivergebnissen sind die deutschen Testzahlen nur mit einigen Tagen bis Wochen Verzögerung verfügbar. Wir haben das Modell daher um eine Vorhersage der Gesamt-Testzahlen erweitert. Die Vorhersage wird in der Detail-Ansicht dargestellt. Doch je weiter die letzten Zahlen zurückliegen, desto unzuverlässiger wird sie.

 

 

 

 

 

Das Interview sollte hier zum Nachlesen verfügbar sein.

Bildquelle: Forschungszentrum Jülich / Ralf-Uwe Limbach

www.fz-juelich.de


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