Oct 28, 2020
Startschuss für Corona-Forschung in Görlitz: CASUS erhält eine Million Euro zur Optimierung von COVID-19-Testings
Im Kampf gegen die Corona-Pandemie unterstützt der Freistaat Sachsen ein Projekt des Center for Advanced Systems Understanding (CASUS) mit einer Million Euro. Mit dem Geld wollen die Forscher/innen eine Software entwickeln, die den Einsatz von Tests auf das Virus SARS-CoV-2 optimieren soll. Erste Ergebnisse werden schon bald erwartet. Die TU Dresden ist als Kooperationspartnerin Teil des interdisziplinären Forschungszentrums in Görlitz.
Neben der Entwicklung von Therapien und eines Impfstoffes zur Bekämpfung von SARS-CoV-2 sind umfangreiche Tests eines der wichtigsten Werkzeuge, um die Ausbreitung des Virus einzudämmen. Kenntnisse über die genauen Infektionszahlen und die schnelle Identifikation neuer Infektionsherde tragen entscheidend dazu bei, die Situation richtig einschätzen und Handlungsempfehlungen ableiten zu können. „Die Corona-Pandemie ist noch lange nicht überwunden und obwohl die Testkapazitäten in Deutschland sehr groß sind, wird mit steigenden Infektionszahlen ihr effektiver Einsatz schwieriger. Wir wollen einen Beitrag dazu leisten, um Strategien zu entwickeln, wie man die vorhandenen Testkapazitäten so effektiv wie möglich nutzen kann“, erklärt Prof. Justin Calabrese von CASUS.
Calabrese stammt aus den USA und hat bereits zum Zika-Virus und zur Verbreitung von Infektionskrankheiten, die durch Tiere übertragen werden, geforscht. Er hat in den letzten Monaten ein internationales Team aus Datenwissenschaftler/innen, Statistiker/innen und Epidemiolog/innen zusammengestellt. Ihr Ziel ist es, eine Software zu entwickeln, die Aussagen zum optimalen räumlichen, zeitlichen und strategischen Einsatz von Tests macht.
„Unsere digitale Plattform soll dabei helfen zu ermitteln, welche Personen zu welchem Zeitpunkt an welchen Orten getestet und welche Art von Tests verwendet werden sollen, um die vorhandenen Testkapazitäten so effektiv und gezielt wie möglich einzusetzen, beispielsweise als Einzeltests oder als Pooling“, erläutert Dr. Weronika Schlechte-Welnicz, die die Projektkoordination übernommen hat. Zunächst sollen in Zusammenarbeit mit den Behörden und Ämtern umfassende Daten zu der Anzahl und den Ergebnissen durchgeführter Tests erfasst werden. Anschließend sollen epidemiologische Modelle eingebunden werden, um verschiedene „Was-wäre-wenn“-Szenarien für die Planung von Teststrategien untersuchen zu können. Ein erster Prototyp ist für 2021 zu erwarten.
Zusammenarbeit verschiedener Fachgebiete notwendig
Um einen Gesamtüberblick über die Lage und umfassende Ergebnisse zu erhalten, ist die Zusammenarbeit verschiedenster Wissenschaftsbereiche notwendig. CASUS setzt dabei von Beginn an auf Interdisziplinarität. Wissenschaftsminister Sebastian Gemkow betont: „Wir haben gesehen, wie groß auch in Ländern mit einem hochentwickelten Gesundheitssystem der Einfluss der vorhandenen oder auch knappen Testkapazitäten auf eine Beurteilung der Lage und die daraus folgenden Handlungsempfehlungen ist. Die dank einer digitalen Lösung bestmögliche Nutzung von Tests ist wichtiger Bestandteil einer Strategie zur Eindämmung von Pandemien. Das Forschungsprojekt ist bei CASUS in den besten Händen, denn das Ziel des Projekts ist nur im Zusammenspiel unterschiedlicher Disziplinen und Kompetenzen zu erreichen.“
Ein Aspekt, den auch der Wissenschaftliche Direktor des Helmholtz-Zentrums Dresden-Rossendorf (HZDR), Prof. Sebastian M. Schmidt, unterstreicht: „Wir freuen uns, dass wir mit der Forschung an unserer noch jungen Abteilung CASUS einen Beitrag im Kampf gegen die Corona-Pandemie leisten können. Wie alle anderen drängenden Fragen unserer Zeit, zeigt die Herausforderung, vor die uns SARS-CoV-2 stellt, dass wir nur durch die wissenschaftliche Kooperation verschiedener Bereiche adäquate Lösungen finden können – sei dies nun die Pandemie, der globale Klimawandel oder Therapien für Volkskrankheiten, wie Krebs.“ Die Görlitzer Wissenschaftler*innen greifen neben einem interdisziplinären Team auch auf die Kompetenzen anderer Forschungseinrichtungen zurück und stehen beispielsweise in engem Austausch mit dem Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung in Leipzig, dem Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung in Braunschweig oder dem Kompetenzcluster HIFIS (Helmholtz Federated IT Services) sowie der University of Maryland.
Zunächst Sachsen, dann weltweit
Die Gelder kommen aus dem Etat des Sächsischen Wissenschaftsministeriums und dem Corona-Bewältigungsfonds des Freistaats. Der Schwerpunkt der Forschung liegt zunächst auf Sachsen und kann anschließend deutschland- oder gar weltweit ausgedehnt werden. „Die Software wird als Open-Source-Anwendung zur Verfügung gestellt und ständig an den Verlauf der Pandemie angepasst. Sie kann somit auch als Werkzeug für die schnelle Reaktion auf zukünftige Pandemien dienen und stellt damit einen wichtigen Bestandteil einer vorausschauenden Gesundheitsvorsorge dar“, merkt Dr. Michael Bussmann, Gründungsbeauftragter von CASUS, an.
Das Center for Advanced Systems Understanding (CASUS) wurde 2019 in Görlitz gegründet und betreibt digitale interdisziplinäre Systemforschung in unterschiedlichen Bereichen wie Erdsystemforschung, Systembiologie und Materialforschung. Innovative Forschungsmethoden aus Mathematik, theoretischer Systemforschung, Simulation, Daten- und Computerwissenschaft werden eingesetzt mit dem Ziel, komplexe Systeme von bisher nie dagewesener Realitätstreue abzubilden und so zur Lösung drängender gesellschaftlicher Fragen beizutragen. Kooperationspartner sind das Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR), das Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung in Leipzig (UFZ), das Max-Planck-Institut für molekulare Zellbiologie und Genetik in Dresden (MPI-CBG), die Technische Universität Dresden (TUD) und die Universität Wrocław.
https://www.casus.science
Das Zentrum wird aus Mitteln des Bundeministeriums für Bildung und Forschung und des Sächsischen Staatsministeriums für Wissenschaft, Kultur und Tourismus gefördert.
Weitere Informationen
Prof. Dr. Justin Calabrese
Center for Advanced Systems Understanding (CASUS)
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