Ein internationales Forschungsteam der Universität zu Köln und der Icahn School of Medicine, Mount Sinai (New York), hat ein Modell entwickelt, das die wahrscheinliche Evolution von Varianten des SARS-CoV-2-Virus voraussagt. Das Modell sage zum einen vorher, welche Varianten der menschlichen Immunität entkommen, sich in der Bevölkerung ausbreiten und schließlich zu neuen Hauptvarianten werden können, wie die Uni Köln mitteilt.

Zweitens identifiziert es wahrscheinliche Pfade der Fluchtevolution, noch bevor neue Varianten tatsächlich auftreten. Die Studie ist unter dem Titel „Population immunity predicts evolutionary trajectories of SARS-CoV-2“ im Fachjournal „Cell“ erschienen.

Nach der Corona-Pandemie mehrere Varianten gleichzeitig im Umlauf

Im Verlauf der Corona-Pandemie kam es zu Ausbreitungswellen, in denen eine neue Variante die vorausgehende abgelöst hat. Inzwischen ist die Evolution des Virus komplizierter geworden: Mehrere Varianten sind gleichzeitig im globalen Umlauf und im gegenseitigen Wettbewerb. An dieser Stelle seien Vorhersagemodelle wichtig, um diejenigen Varianten zu identifizieren, die in naher Zukunft wahrscheinlich die Oberhand gewinnen werden, heißt es weiter.

Neue Varianten können sich intrinsisch so verändern, dass sie zu einer höheren Übertragbarkeit führen können. Zum anderen ist durch frühere Infektionen oder Impfungen Immunität gegen ältere Varianten entstanden. Daraus berechnet das neue Modell Fitnessunterschiede zwischen Varianten.

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Janne Ahrenhold und

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Die Studie zeigt, dass die menschliche Immunität inzwischen zur hauptsächlichen Triebkraft der Evolution von Covid geworden sei. „Das bedeutet, auch nach dem Ende der Pandemie wird das Virus ständig neue Varianten hervorbringen, über die wir zeitnah Daten benötigen“, sagt Michael Lässig, Professor am Kölner Institut für Biologische Physik und Leiter der Studie. Aus den Daten gewonnene Vorhersagen könnten helfen, gezielt Impfstoffe zu entwickeln, so Lässig.

Der Analyse liegen international gewonnene experimentelle Daten, Sequenzdaten, sowie Fallzahlen von Infektionen und Impfungen zugrunde. (gam)