DAS MODELLIERUNGSNETZ
Das Modellierungsnetz für schwere Infektionskrankheiten ist ein vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördertes Forschungsnetzwerk bestehend aus zehn Forschungsverbünden, davon drei assoziiert, und einer übergeordneten Koordinierungsstelle, welches im Mai 2022 ins Leben gerufen wurde.
Seit Ende 2019 hat ein neuartiges Virus die Welt fest im Griff. Der Erreger SARS-CoV-2 kann Atemwegserkrankungen und Lungenentzündungen auslösen und hat zahlreiche Menschen weltweit das Leben gekostet. Die sogenannte Corona-Pandemie bestimmt je nach Infektionsgeschehen wesentlich unseren Alltag und bringt einschneidende Veränderungen mit sich. SARS-CoV-2 ist jedoch nicht das erste Virus, das Auslöser einer Pandemie war und wird auch nicht das letzte bleiben. In Bezug auf die aktuelle Situation ist das Modellierungsnetz für schwere Infektionskrankheiten mit seinen Modellen und Prognosen direkter Ansprechpartner für Anfragen aus der Politik.
Warum sind Modellierungen wichtig?
Datenbasierte Modellierungen sind ein elementares Instrument, um im Kampf gegen die Erreger rechtzeitig und zielgerichtet reagieren zu können. Sie verknüpfen vorhandenes Wissen, machen es interpretierbar und ermöglichen Vorhersagen über die Ausbreitungsdynamiken der Infektionskrankheiten. Dabei werden nicht nur medizinische, sondern auch gesellschaftliche Faktoren einbezogen wie z.B. das Kontaktverhalten oder erhobene Eindämmungsmaßnahmen. Je mehr Daten in eine Modellierung einfließen, umso genauer kann die Vorhersage werden. Entscheidend sind auch die Annahmen, die der Modellierung zugrunde gelegt werden. Um möglichst verlässliche und robuste Aussagen treffen zu können, ist es unerlässlich, bei der Auswahl dieser Modellannahmen und -parameter Experten aus unterschiedlichen wissenschaftlichen Disziplinen einzubeziehen. Methoden des maschinellen Lernens können die Modellierungen zusätzlich verbessern. Sowohl in der aktuellen COVID-19-Pandemie, als auch für zukünftige Pandemien stellen Modellierungen die wissenschaftliche Basis für politische Entscheidungen und Interventionsmaßnahmen dar und haben damit direkten Einfluss auf unser Leben.
Das Netzwerk hat sich zum Ziel gesetzt, den interdisziplinären Austausch führender Wissenschaftler:innen aus den relevanten Forschungsdisziplinen zu stärken. Damit soll die Modellierungskompetenz in Deutschland nachhaltig gesteigert werden. Zu diesem Zweck organisiert die Koordinierungsstelle u.a. regelmäßige Veranstaltungen wie z. B. Workshops, Jahrestagungen oder Summer Schools. Die Forschungsergebnisse dieser Zusammenkünfte werden regelmäßig in gemeinsamen Publikationen veröffentlicht.
Die Erkenntnisse der beteiligten Forschungsverbünde haben neben der Politikberatung auch für übergeordnete Fragestellungen höchste Relevanz. Die Zusammenarbeit mit anderen Forschungsnetzwerken wie z.B. des Deutschen Zentrums für Lungenforschung, der Initiative Netzwerk Universitätsmedizin (NUM) oder der Zoonose-Plattform soll daher aktiv gefördert werden. Das generierte Modellierungswissen wird allen Partnern zugänglich gemacht.
Für die übergreifende Bereitstellung und Nutzung der Forschungsdaten ist die Entwicklung gemeinsamer Standards bezüglich Datenmanagement und -aufbewahrung von essenzieller Bedeutung und ein wichtiger Teil der Aufgaben des Modellierungsnetzes.
Neben der Bereitstellung ist auch die Veröffentlichung der Forschungsergebnisse zur allgemeinen Wissensverbreitung ein bedeutsames Ziel. Im Fokus stehen hierbei die verständliche Kommunikation und korrekte Interpretation der Modellaussagen, sowie die Darlegung der zugrundeliegenden mathematischen Methoden inklusive einer Erklärung der Grenzen ihrer Aussagekraft.
Darüber hinaus engagiert sich das Netzwerk für die Förderung von Nachwuchswissenschaftler:innen, um die Modellierungskompetenz in Deutschland nachhaltig zu stärken. Das Format der Summer Schools zielt speziell auf die Ausbildung dieser jungen Modellierer:innen ab. Parallel dazu erarbeiten erfahrene Wissenschaftler:innen in konzeptionellen Workshops allgemeine Standards, sowie Lehr- und Fortbildungsprogramme für die Nachwuchs-förderung. Auf diese Weise lässt sich eine strukturierte Ausbildung im Bereich der mathematischen Modellierung im Studium der Medizin oder in der epidemiologischen und öffentlichen Gesundheitsausbildung etablieren.
Ziele und Aufgaben auf einen Blick
- Beratung der Politik
- Förderung des Austausches und Vernetzung der wissenschaftlichen Community
- Stärkung der Zusammenarbeit mit anderen Forschungsnetzwerken
- Bereitstellung der Erkenntnisse für übergeordnete Fragestellungen
- Entwicklung gemeinsamer Standards für Datenmanagement und -aufbewahrung
- Veröffentlichung der Forschungsergebnisse zur allgemeinen Wissensverbreitung
- Entwicklung gemeinsamer Lehr- und Fortbildungsprogramme für Nachwuchswissenschaftler:innen