Bund fördert TUD-Forschung zu besserer Früherkennung und Prognose von Pandemien

SynoSys will im Projekt DREAM EP ein Modellökosystem für künftige Epidemien entwickeln

Wie lassen sich künftige Pandemien früher erkennen? Welche Daten helfen wirklich bei präzisen Prognosen? Und wie kann menschliches Verhalten in Vorhersagemodelle integriert werden? Mit dem Forschungsprojekt DREAM EP (Data-informed Responsive Epidemic Analysis and Multiscale-Modelling for Epidemic Preparedness) möchte SynoSys (Synergy of Systems) gemeinsam mit einem Konsortium führender Wissenschaftler:innen diese und weitere Fragen beantworten. Dafür hat das Centrum an der TU Dresden jetzt Fördermittel vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt erhalten.

Das mit insgesamt 1,8 Millionen Euro geförderte Vorhaben unterstützt Spitzenforschung im Bereich der Pandemieprognostik. SynoSys erhält in der ersten Förderphase 150.000 Euro. Eine zweite Tranche von 150.000 Euro ist in zwei Jahren vorgesehen, wenn die gesetzten Projektziele erreicht werden.

Ein Modellökosystem für Epidemien der Zukunft
DREAM EP hat das Ziel, die Vorhersage schwerer Atemwegserkrankungen zu verbessern. Dazu werden Daten über menschliche Kontaktstrukturen, Mobilitätsmuster und Schutzverhalten integriert. Durch die Analyse hochauflösender Datensätze aus der COVID-19-Pandemie entsteht ein umfassendes Modellökosystem, das räumliche und zeitliche Skalen mittels Methoden aus der Netzwerkwissenschaft, dem maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz abbildet.

Fachübergreifendes Konsortium unter Leitung der TU Dresden
Koordiniert durch Prof. Dirk Brockmann an der Technischen Universität Dresden, Center Synergy of Systems, vereint das Projekt ein interdisziplinäres Konsortium. Zu den beteiligten Partnern gehören unter anderem Prof. Thilo Gross (Alfred-Wegener-Institut), Prof. Bernd Blasius (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg), Prof. Christian Drosten (Charité Berlin), Prof. Vitaly Belik (Freie Universität Berlin) und Prof. Thorsten Lehr (Universität des Saarlandes). Gemeinsam decken sie zentrale Fachgebiete wie Epidemiologie, Virologie, statistische Physik, öffentliche Gesundheit und computergestützte Modellierung ab. Diese interdisziplinäre Zusammenführung macht es möglich, Wechselwirkungen zwischen pandemische Dynamiken und menschlichem Verhalten beeinflussen zu verstehen.

Von großen Datensätzen zu flexiblen Vorhersagemodellen
Basierend auf umfangreichen Datensätzen – darunter die Evolution des SARS-CoV-2-Virus sowie tägliche Mobilitätsdaten aus Deutschland und globalen Luftverkehrsströmen – wird DREAM EP ein adaptives Modellierungsframework entwickeln. Neben der Untersuchung grundlegender Fragen zu Skalen und Rückkopplungen in der epidemiologischen Modellierung zielt das Projekt auch auf präzisere und datengestützte Prognosewerkzeuge ab.

Dazu gehören unter anderem:

• Analysen veränderter Mobilitätsnetzwerke während Pandemien und deren Einfluss auf die Krankheitsdynamik
• Untersuchungen zu mikroskaligen Kontaktnetzwerken und klinischen Verläufen
• Kausalanalysen zwischen Krankheitsausbreitung, Verhalten, Information und Politik
• Entwicklung optimaler Modellarchitekturen für Epidemieprognosen
• Identifikation von Prinzipien viraler Evolution in netzwerkstrukturierten Populationen
• Aufbau eines skalierbaren Frameworks zur Vorhersage schwerer Atemwegserkrankungen

Stärkung der Pandemievorsorge
Durch den Einsatz von Methoden wie maschinelles Lernen, Deep Learning, Netzwerk- und Kausalanalyse sowie Hypergraphen-Modellierung entsteht eine zukunftsweisende Plattform, die die Vorhersagekraft in frühen Phasen eines Ausbruchs deutlich verbessern soll. Damit leistet DREAM EP einen entscheidenden, wissenschaftlich fundierten Beitrag für langfristige Strategien zur globalen Gesundheitsvorsorge und Pandemie-Resilienz.

Kontakt:
Center Synergy of Systems
Prof. Dirk Brockmann
Tel.: +49 351 463 40918
E-Mail: