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Corona-Pandemie: Wie hoch ist die Corona-Welle wirklich?

Eine neue Studie leuchtet das Dunkelfeld der unerkannten Coronainfektionen in Deutschland aus. So blind, wie oft behauptet, steuert das Land demnach nicht durch die Pandemie. Aber was bedeutet das für die vierte Welle?

7 Minuten
Wenige rote Spielfiguren unter vielen blauen als Sinnbild für die Ausbreitung der Covid-19-Pandemie

Die vierte Welle lässt die Corona-Fallzahlen wieder steigen, während Millionen Deutsche noch keinen oder einen nachlassenden Impfschutz haben. Die Gesellschaft steht dem Erreger nur teilweise geschützt gegenüber.

Die Unsicherheit ist groß. Werden die Kliniken die erneute Belastung aushalten? Wird es nochmals viele Tausende Tote geben? Oder sind wir bereits so gut geschützt, dass der Staat auf kollektive Maßnahmen verzichten und die Verantwortung an den Einzelnen zurückgeben kann? Die Ansichten darüber gehen weit auseinander.

Ein wichtiger Unsicherheitsfaktor in dieser Pandemie ist die Zahl unentdeckter Infektionen. Infizierte bleiben oft ohne Symptome, daher machen sie keinen PCR-Test und tauchen nie in den Statistiken auf. Eine der bislang ungeklärten Fragen der letzten 18 Monate lautet: „Wie viele Menschen sind tatsächlich mit dem SARS-CoV-2-Virus infiziert? Wie hoch ist der Anteil der Dunkelziffer?“ Das Problem: Wenn diese Dunkelziffer die gemeldete Inzidenz um ein Vielfaches überstiege, könnte dies bedeuten, dass man die Schwere der Pandemie stark überschätzt. Denn der Anteil der Infizierten, die sterben, die intensive medizinische Betreuung brauchen oder an Long Covid leiden wäre viel kleiner als gedacht.

Neue deutsche Studie bringt mehr Licht ins Dunkelfeld

Um die Dunkelziffer auszuleuchten, machen Forscher so genannte Seroprävalenzstudien. Das heißt, sie untersuchen Blutproben einer repräsentativen Stichprobe der Bevölkerung nach Antikörpern, die nach einer Infektion mit Sars-CoV-2 gebildet werden. Da bestimmte Antikörper über Monate in messbarer Konzentration im Blut verbleiben, zeigt ein solcher Test nicht nur akute Infektionen an, sondern auch vergangene. Es ergibt sich also ein Bild, wie weit sich das Virus im Verlauf der Pandemie in einer Bevölkerung ausgebreitet hat.

In Deutschland gibt es jetzt erstmals eine Seroprävalenzstudie, die sich auf das ganze Land beziehen lässt, durchgeführt von Forscher*innen um Daniela Gornyk vom Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung in Braunschweig. Bislang existierten nur Analysen für bestimmte Orte oder Regionen, oft an Corona-Hotspots, die nicht typisch für das ganze Land waren.

Die neue Studie ist deutlich breiter aufgestellt. Die Forscher wählten nach dem Zufallsprinzip knapp 26.000 Probanden in sieben Städten und Landkreisen, in verschiedenen deutschen Regionen aus. An allen Orten nahmen sie innerhalb eines Jahres zweimal Proben zu verschiedenen Zeitpunkten zwischen Juli 2020 und Juli 2021. So konnten sie ermitteln, wie sich das Virus im Verlauf dreier Pandemiewellen verbreitete. Zwar seien die Resultate „nicht repräsentativ für das ganze Land“, sagt Mitautorin Manuela Harries. „Sie lassen aber relevante Einschätzungen für ganz Deutschland zu.“

Die meisten Deutschen noch ohne Kontakt zu Sars-CoV-2

Die Ergebnisse zeigen eine regional unterschiedliche, aber insgesamt recht geringe Ausbreitung des Virus in der Bevölkerung. In der ersten Welle im Frühjahr 2020 hatten sich nur 1,3 bis 2,8 Prozent der Probanden angesteckt. Die zweite und dritte Welle verbreiteten das Virus etwas stärker: Im Mai 2021 maßen die Forscher Seroprävalenzen zwischen 4,1 und 13,1 Prozent. Die Forscher berücksichtigten dabei nur ungeimpfte Personen, die im Mai 2021 noch in der Mehrheit waren.

Einen Ausreißer gibt es indessen: Im sächsischen Chemnitz erreichte im Juli 2021 die Seroprävalenz 32 Prozent. Diesen erklären die Forscher damit, dass Menschen mit schon bekannter Infektion eher der Einladung zur Teilnahme an der Studie gefolgt sind als andere.

Übertragen auf ganz Deutschland hatten somit zwischen drei und knapp elf Millionen Menschen eine Infektion durchgemacht. Das RKI hatte bis Mai 2021 etwa dreieinhalb Millionen Infektionen registriert. Die Spanne reicht somit von „die meisten Fälle werden erkannt“ bis „auf einen erkannten Fall kommen zwei unerkannte“.

Eine frühere Studie der Universität Mainz deutet darauf hin, dass die Realität etwa in der Mitte liegt. Diese hatte rund 10.000 zufällig ausgewählte Probanden aus Rheinhessen auf Antikörper untersucht. Diese ergab für jeden erkannten Fall einen unerkannten.

Die neue Studie aus Braunschweig zeigt jetzt auch: Die Gesundheitsämter erfassten die Fälle im Laufe der Pandemie immer besser. Bis Dezember 2020 registrierten sie nur etwa 20 bis 50 Prozent der Fälle. Danach, bis zum Sommer 2021, erkannten sie 30 bis über 75 Prozent der Fälle.

Sterblichkeit lässt sich abschätzen

Gemessen an zuvor kursierenden Schätzungen, die teils eine zu den bekannten Fällen zehnfach höhere Dunkelziffer vermuten ließen, ist dies überraschend wenig. So blind, wie oft behauptet, steuerte Deutschland offenbar gar nicht durch die Pandemie.

Doch eine niedrige Dunkelziffer hat auch eine andere – fatale – Konsequenz: Die Covid-Erkrankung ist tödlicher als es eine hohe Dunkelziffer bedeuten würde. Da die Zahl der Infektionen nun klarer ist, lässt sich abschätzen, wie viele der Infizierten an dem Virus sterben: Es ist etwa einer von hundert, also etwa ein Prozent. Das ist allerdings ein Durchschnittswert über alle Altersgruppen. Ältere Menschen sterben deutlich häufiger an Covid-19, sofern sie nicht geimpft sind.

Sicherlich hat die Impfkampagne die Sterberate deutlich gesenkt, da die besonders gefährdeten Über-60-Jährigen zu rund 85 Prozent geimpft sind. Im Umkehrschluss bedeutet dies aber auch: Es sind immer noch rund drei Millionen Menschen über 60 Jahren nicht geimpft. Für sie dürfte das Virus so gefährlich sein, wie seit Beginn der Pandemie.

Mehr unerkannte Infektionen in den USA

Nicht alle Länder konnten zu Beginn der Pandemie das Virus so gut eindämmen wie Deutschland. In den USA hatten sich bis Ende 2020 fast ein Drittel der Bevölkerung mit dem Coronavirus infiziert, wie eine Studie der Columbia University in New York herausfand. Die Forscher um Sen Pei griffen auf Seroprävalenzdaten aus Testlaboren in allen US-Staaten zurück, die die US-Seuchenschutzbehörde CDC in 2020 erhoben hatte. Mithilfe dieser Daten und den offiziellen Corona-Fallzahlen aller US-Staaten, schätzte Sen Peis Team die Zahl der unbemerkten Infektionen ab. Demnach erfassten die Behörden knapp ein Viertel der tatsächlichen Infektionen. Auf einen bekannten Infektionsfall, kamen demnach drei unerkannte.

Ein interessantes Ergebnis der Studie: Zum Ende des Jahres 2020 starben deutlich weniger der tatsächlich Infizierten als im Frühjahr: Statt knapp 0,8 nur noch etwa 0,3 Prozent. Die Verbesserung lässt sich auf frühere Diagnosen und verbesserte medizinische Behandlung zurückführen, meinen die Autoren.

Doch selbst in den USA, wo offensichtlich viel mehr Infektionen unbemerkt blieben als in Deutschland, lässt die Dunkelziffer längst nicht den Schluss zu, dass die Coronaseuche „nur“ so gefährlich wie eine Influenzawelle sei. Entwarnung geben also auch diese Zahlen nicht.

Wie zuverlässig sind Seroprävalenzstudien?

Zweifel, dass die Dunkelziffer möglicherweise doch höher liegen könnten, räumen die Seroprävalenzstudien indes nicht ganz aus, denn auch diese Art der Studien haben ihre Schwächen.

Bedenken äußern etwa Forscher um David McCornell vom Nationalen Zentrum für Pharmazieökonomie im irischen Dublin. Es sei „herausfordernd“, aus Seroprävalenzstudien die Zahl der wahren Infektion zu schätzen. „Die Unsicherheit in den Ergebnissen wird von Forschern, Politikern und den Medien oft übersehen“, schreibt das Team in einem von Fachkollegen geprüften Artikel.

McCornell legt den Fokus auf die Aussagekraft der Antikörpertests. Wie jedes diagnostische Verfahren ordnen sie manche Patienten in die falsche Kategorie: Obwohl der Proband infiziert ist, fällt das Testergebnis negativ aus oder umgekehrt. Je nach Infektionslage kann es relativ viele falsch-positive und falsch-negative Resultate geben – eine Gefahr für die Aussagekraft einer Studie.

Politiker und Medien mögen das oft übersehen. Forscher jedoch berücksichtigen die Testqualität sehr wohl und geben nicht nur eine einzelne Zahl, sondern auch einen wahrscheinlichen Bereich an, der zudem die statistische Unschärfe widergibt. Zum Beispiel schätzt die aktuelle Studie des Helmholtz-Instituts für März 2021, dass in Osnabrück zwischen 3,2 bis 5,2 Prozent mit Corona infiziert waren. Drei oder fünf Prozent sind ein Unterschied, aber kein wesentlicher.

Auch die anderen hier zitierten Studien berücksichtigen diese und noch weitere Fehlerquellen. So gibt es Menschen, die mehrere Monate nach einem positiven PCR-Test negativ auf Antikörper getestet werden. Das liegt daran, dass Antikörper nach und nach aus dem Blut verschwinden. Die meist in Seroprävalenzstudien verwendeten IgG-Antikörper sinken einige Monate nach der Infektion unter die Nachweisgrenze. „Wir haben anhand von Antikörperdaten aus New York abgeschätzt, wie schnell die Antikörper abklingen“, sagt Sen Pei. So konnten die Forscher diesen Effekt in ihrer Studie berücksichtigen.

Kritiker von Seroprävalenzstudien verweisen manchmal auf eine Studie der Uniklinik Zürich, wonach Antikörper bei milden Covid-Verläufen nicht im Blut, sondern nur in Schleimhäuten, etwa in der Nase auftreten. Weil klassische Seroprävalenz-Studien mit Blutproben arbeiten, wären Antikörperstudien daher blind für diese Immunreaktion. Damit, so die Kritiker, seien sie auch blind für einen Teil des Dunkelfelds.

Keine Entwarnung

Doch das Argument trägt nicht weit. Die Autoren der Schweizer Studie testeten die Patienten mit schwerem Verlauf einige Tage später als diejenigen mit leichtem Verlauf auf Antikörper im Blut. Doch es dauert fast zwei Wochen, bis IgG-Antikörper im Blut auftauchen. Weil viele milde Fälle in der Schweizer Studie also zu früh getestet worden waren, waren ihre Antikörper offenbar nicht im Blut nachweisbar. Mehrere andere Studien (z.B. hier) haben diese Dynamik untersucht, darunter eine US-Studie mit Soldaten der Marine.

Demnach tauchten bei mehr als 80 Prozent der Marinesoldaten, die 2020 bei einem Training der US-Armee infiziert wurden, IgG-Antikörper im Blut auf. Sie hatten keine oder nur milde Symptome. Die Studie zeigen: Die Forscher übersehen diesen Teil des Dunkelfeldes nicht, was auch das RKI auf Anfrage bestätigt: „Es ist nicht davon auszugehen, dass asymptomatische Infektionen in Seroprävalenzstudien generell nicht erkannt werden.“

Die Unschärfe von Antikörperstudien lässt sich also abschätzen und beachten. Die Methode leuchtet das Dunkelfeld zuverlässig aus. Was dort zu sehen ist, taugt kaum als Argument für ein Beenden der Pandemie. Im Gegenteil: Die aktuelle vierte Welle ist die bislang höchste. Falls sie die noch Vulnerablen voll trifft, werden sich Kliniken füllen und Tausende Menschen sterben.

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Dr. Christian J. Meier

Dr. Christian J. Meier

ist promovierter Physiker und arbeitet seit 2005 als freier Journalist und Autor von Sachbüchern und Romanen. Er hat eine Neigung für brisante Technologien wie Nanotechnologie oder KI. Seine Romane „K.I. – Wer das Schicksal programmiert“ und „Der Kandidat – Sie zielen auf dein Innerstes“ wurden für den Deutschen Science-Fiction-Preis 2020 und 2022 nominiert.


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