Studie zu globaler Corona-Infektionsrate: Die Dunkelziffer

Über eine halbe Milliarde Menschen könnten mit Sars-CoV-2 infiziert worden sein. Eine Herdenimmunität ohne Impfung ist aber nicht in Sicht.

Mit Blut gefüllte Teströhrchen für einen Corona Antikörpertest

Mit Blut gefüllte Röhrchen für einen Corona-Antikörper-Test Foto: rheinmainfoto/imago

BERLIN taz | Die globalen Infektionszahlen mit Sars-CoV-2 könnten erheblich höher liegen, als die WHO bislang angenommen hatte. Eine am Mittwoch veröffentlichte kanadische Metastudie der University of Toronto beziffert die Zahl der bis zum 17. November mit dem Coronavirus infizierten Personen auf 643 Millionen gegenüber den von der WHO geschätzten 54 Millionen. Die Studie ist eine zusammenfassende Analyse von 338 teilweise unveröffentlichten Studienberichten mit über zwei Millionen Proband*innen aus 50 Ländern.

Statt bestätigte Infektionen zu zählen, hatten die Studien die Verbreitung spezifischer Antikörper in der Bevölkerung ermittelt, die sich als Immunreaktion auf eine Infektion mit dem Coronavirus bilden. So können auch diejenigen ermittelt werden, die bereits eine Infektion durchgemacht haben, aber sich nicht testen ließen oder deren Krankheit asymptomatisch verlaufen war.

„Wir haben die bis dato größte Sammlung von Antikörperstudien zusammengestellt und kuratiert“, schreibt Co-Autor Niklas Bobrovitz der taz. Zudem sei sie die bislang einzige Studie, die die relativ hohe Ungenauigkeit der Antikörpertests mit einbezieht. Auch das Robert-Koch-Institut hatte am 1. Oktober eine groß angelegte Antikörperstudie gestartet.

Ziel der Metastudie war es, demografische Unterschiede in der Verbreitung von Sars-CoV-2 finden, um Hochrisikogruppen zu identifizieren und Informationen für die Gesundheitspolitik bereitzustellen. Die Studie geht insgesamt davon aus, dass sich bislang gut 3 Prozent der Weltbevölkerung infiziert haben. International gibt es aber deutliche Unterschiede. So schwanke die Durchseuchung in Ländern mit niedrigem oder hohem Bruttoinlandsprodukt (BIP) zwischen 1 und knapp 19 Prozent.

Marginalisierte Gruppen besonders gefährdet

Darüber hinaus konnte die Studie feststellen, dass besonders Menschen, die in vielen Ländern marginalisiert sind, ein höheres Risiko haben, am Coronavirus zu erkranken und auch daran zu sterben. So tragen schwarze Menschen durchschnittlich ein doppelt so hohes Risiko, während Indigene sogar ein mehr als viermal so hohes Infektionsrisiko haben. Das liege der Studie zufolge vermutlich an struktureller Ungleichheit, deretwegen Angehörige dieser Bevölkerungsgruppen vor allem in schlecht bezahlten, aber exponierten Berufen arbeiten. Zu einem ähnlichen Ergebnis kam jüngst eine hochrangige Studie der Stanford University.

Auch Menschen, die in der Gesundheitsversorgung oder der Pflege arbeiten, sowie vorerkrankte und ältere Menschen seien stärker gefährdet. Bei den Geschlechtern konnte die Studie hingegen keine Unterschiede feststellen. Gleichzeitig kritisieren die Forscher*innen aber, dass nur wenige Studien zur Situation in Ländern mit niedrigem BIP vorliegen. Auch mangele es an Studien, die sich mit Wohnungslosen oder Pflegepersonal auseinandersetzen.

Gleichwohl geben die Forscher*innen zu bedenken, dass gut ein Drittel der untersuchten Studien nur bedingt vergleichbar sei. Dennoch könnten Sie die Zahl der tatsächlichen Infektionen sogar unterschätzt haben, da etwa Menschen untersucht worden sein könnten, bevor diese Antikörper gebildet hatten. Auch ist anzumerken, dass es sich bei der Studie um einen Preprint handelt, das heißt, dass sie noch nicht von anderen Forscher*innen kritisch überprüft worden ist.

„Der Großteil der Bevölkerung bleibt anfällig für eine Infektion“, konstatiert Studienautor Bobrovitz. Die gesundheitspolitischen Maßnahmen müssten verbessert werden, „vor allem um Gruppen zu schützen, die überproportional von Sars-CoV-2 betroffen sind“. Zudem müsse international die Testkapazität ausgebaut sowie der Zugang zu Tests erleichtert werden. Einer Durchseuchung ohne Impfstoff erteilt die Studie eine Absage. Denn die sei nicht ohne hohe Todeszahlen zu bekommen.

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