Ausbreitungen von Infektionskrankheiten verstehen

Simulationen basierend auf einem neuen Modell für die Ausbreitung von Epidemien, zeigen die Abnahme der Infektionszahlen durch Social Distancing. M. te Vrugt et al./Nature Research Simulationen basierend auf einem neuen Modell für die Ausbreitung von Epidemien, zeigen die Abnahme der Infektionszahlen durch Social Distancing. Infolge des weltweiten Ausbruchs der Krankheit COVID-19, verursacht durch das neue Coronavirus SARS-CoV-2, arbeiten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler weltweit mit Hochdruck an der Erforschung von Infektionskrankheiten. Dies betrifft nicht nur Virologen, sondern auch Physiker, die mathematische Modelle zur Beschreibung der Ausbreitung von Epidemien entwickeln. Solche Modelle sind wichtig, um die Auswirkungen verschiedener Maßnahmen zur Eindämmung der Krankheit zu testen - etwa Gesichtsmasken, Schließungen von öffentlichen Gebäuden und Geschäften, oder das bekannte "Social Distancing", also das Abstand halten zur Vermeidung von Ansteckungen. Oftmals dienen die Modelle als Grundlage für politische Entscheidungen und stärken die Legitimation ergriffener Maßnahmen. Die Physiker Michael te Vrugt, Jens Bickmann und Raphael Wittkowski vom Institut für Theoretische Physik und Center for Soft Nanoscience der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster (WWU) haben ein neues Modell zur Ausbreitung von ansteckenden Krankheiten entwickelt.