Forschende analysieren Chikungunya-Ausbrüche, um Vorhersagen und Impfstoffentwicklung zu verbessern

von | Okt. 6, 2025 | Forschung, Gesundheit

In einer neuen,  in Science Advances veröffentlichten Studie analysierten Forschende der University of Notre Dame mehr als 80 Ausbrüche des Chikungunya-Virus, um die Vorhersage künftiger Ausbrüche zu verbessern und Informationen für die Entwicklung von Impfstoffstudien bereitzustellen.

„Chikungunya-Ausbrüche sind sowohl in ihrem Ausmaß als auch in ihrer Schwere unvorhersehbar“, sagte  Alex Perkins , Professor für Infektionsepidemiologie am Ann and Daniel Monahan College in der  Abteilung für Biowissenschaften und Co-Autor der Studie. „Es kann einen Ausbruch geben, der nur wenige Menschen infiziert, und einen weiteren in einem ähnlichen Umfeld, der Zehntausende infiziert. Diese Unvorhersehbarkeit macht die öffentliche Gesundheitsplanung – und die Impfstoffentwicklung – so schwierig.“

Für die Studie rekonstruierten und analysierten Alexander Meyer, Postdoktorand in Perkins‘ Labor und Hauptautor der Studie, und ein Forscherteam 86 Chikungunya-Ausbrüche und erstellten so den größten Vergleichsdatensatz seiner Art.

„Anstatt einzelne Ausbrüche isoliert zu betrachten, konnten wir durch die Betrachtung vieler Ausbrüche, die sich alle in Größe und Schwere unterschieden, nach Mustern in ihnen suchen“, sagte Meyer.

Chikungunya wurde erstmals in den 1950er Jahren diagnostiziert. Ausbrüche treten immer häufiger und weitverbreiteter auf, sind aber auch sporadisch und schwer vorherzusagen. Dies stellt für die Gesundheitsbehörden eine Herausforderung bei der Planung und Prävention von Infektionen dar.

Veränderungen bei der Häufigkeit von Chikungunya-Ausbrüchen, die durch Stiche infizierter Mücken (die Hauptüberträger sind Aedes aegypti oder Aedes albopictus) übertragen werden, und anderen durch Mücken übertragenen Krankheiten werden oft im Zusammenhang mit dem Klimawandel gesehen, da wärmere und feuchtere Bedingungen die Aktivität der Mücken fördern können.

Doch Perkins sagte, diese Studie habe gezeigt, dass das Klima nicht unbedingt der wichtigste Faktor sei, wenn man versuche, die Schwere eines Krankheitsausbruchs vorherzusagen, der durch ein Virus wie Chikungunya verursacht wird.

Symbolbild Labor. Credits: pixabay
Die Infektion mit Candida auris in Deutschland wird zunehmend als ernstes Gesundheitsproblem eingeschätzt, insbesondere für immungeschwächte Menschen und Patienten in Krankenhäusern und Pflegeeinrichtungen. (Credits: pixabay)

„Klimafaktoren wie Temperatur und Niederschlag können uns Aufschluss darüber geben, wo Ausbrüche möglich sind. Diese Studie zeigt jedoch, dass sie kaum dazu beitragen, deren Schwere vorherzusagen“, sagte er. „Die örtlichen Bedingungen spielen eine Rolle – beispielsweise die Wohnqualität, die Mückendichte und die Reaktion der Bevölkerung. Manche Abweichungen sind einfach zufällig. Auch dieser Zufall spielt eine Rolle.“

Derzeit sind nur zwei Impfstoffe gegen Chikungunya zugelassen – sie sind jedoch in den Regionen, in denen das Virus am häufigsten vorkommt, nicht überall verfügbar.

Aus diesem Grund sei es für die Impfstoffentwicklung so hilfreich, über einen so großen und umfassenden Datensatz zu verfügen, sagte Perkins.

Um die Wirksamkeit zu testen, benötigen die Impfstoffhersteller genaue Vorhersagen darüber, wo es zu einem Ausbruch kommen könnte, bevor dieser eintritt, um Versuche durchführen und überwachen zu können, ob die Impfstoffkandidaten wirksam sind.

Die Studie zeigt, wie eine umfassendere Analyse früherer Ausbrüche den Gesundheitsbehörden dabei helfen kann, sich auf künftige Ausbrüche vorzubereiten und so gefährdete Bevölkerungsgruppen zu schützen und die Impfstoffentwicklung zu unterstützen.

Weitere Co-Autoren sind Kathryn B. Anderson von der State University of New York, Natalie Dean von der Emory University sowie Sandra Mendoza Guerrero und Steven T. Stoddard von Bavarian Nordic Inc., die die Studie finanziell unterstützten. Diese Arbeit wurde zusätzlich vom Büro des stellvertretenden Verteidigungsministers für Gesundheitsangelegenheiten unterstützt.


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