OptimAgent

OptimAgent

Optimierte Strategien zur Kontrolle von Epidemien in hochgradig heterogenen Populationen –
Ein entscheidungsanalytischer Ansatz zur agentenbasierten Modellierung

Projektinhalte und Ziele

Die SARS-CoV-2-Pandemie stellt eine beispiellose Herausforderung für die Gesellschaft und die politische Entscheidungsfindung dar. Ziel von OptimAgent ist es, ein standardisiertes modellbasiertes Framework zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen im Bereich der öffentlichen Gesundheit zu entwickeln. Dieses Framework ermöglicht die Evaluation eines breiten Spektrums an Maßnahmen zur Infektionskontrolle. Im Zentrum steht dabei die Konzeption eines agentenbasierten Modells, welches deutlich über die bis dato vorliegenden Simulationsansätze hinausgeht.
Durch eine flexible modulare Struktur und einen umfassenden Konsultationsprozess mit nationalen und internationalen Modellierungsexpert:innen wird das Modell insbesondere daraufhin optimiert, gesundheitspolitische Entscheidungsprozesse während künftiger Pandemien informativ zu unterstützen.

Darüber hinaus wird es für endemische Erreger adaptierbar sein und die soziodemographischen und regionalen Strukturen Deutschlands realistisch abbilden. Die dem Modell zugrundeliegenden Agenten vereinen demografische, sozioökonomische, soziologische und psychologische Charakteristika, welche das individuelle Kontaktverhalten, Infektions- und Krankheitsrisiko beeinflussen.
Basierend auf den Ergebnissen von umfassenden und differenzierten Analysen zum Kontaktverhalten werden spezifische Modellmodule zu selektiven, zielgerichteten Kontaktbeschränkungen in unterschiedlichen Settings, Kontaktnachverfolgungs- und Teststrategien entwickelt. Der flexible modulare Modellaufbau bietet zudem Möglichkeiten der einfachen Integration weiterer Komponenten.

Schwerpunkt des Vorhabens ist es, die Auswirkungen unterschiedlicher Aspekte der Heterogenität der Bevölkerungsstruktur sowie deren Zusammenspiel auf das Infektionsgeschehen zu analysieren. Hierdurch sollen neue Erkenntnisse zur Bedeutung der Heterogenität bei der Ausbreitung von schweren respiratorischen Infektionskrankheiten in der Bevölkerung und zur Effektivität von Pandemiekontrollmaßnahmen gewonnen werden.

Projektaufbau

Das Projekt OptimAgent ist in die Phasen „Konzeptualisierung“, „Entwicklung & Analyse“ und „Anwendung“ gegliedert und umfasst sechs miteinander verknüpfte Teilprojekte.

Teilprojekt 1 – Heterogenität im Kontaktverhalten und in der Inanspruchnahme von Präventionsmaßnahmen in verschiedenen Phasen einer Epidemie

Untersucht die Heterogenität im Kontaktverhalten und der Compliance mit nicht-pharmazeutischen Interventionen sowie deren Auswirkungen auf Transmissionsmuster in der Bevölkerung

Teilprojekt 2 – Heterogenität der sozio-psychologischen Determinanten von Gesundheitsverhalten

Konzentriert sich auf psychosoziale Aspekte, die das Gesundheitsverhalten beeinflussen, und erstellt ein Modul zur Erzeugung künstlicher Populationen

Teilprojekt 3 – Schätzung der räumlichen und zeitlichen Heterogenität – Methoden zur Parametrisierung und zum Anlernen von Modellen

Entwickelt einen prinzipiellen Ansatz zur Ableitung von zeit- und ortsaufgelösten epidemiologischen Parametern aus verschiedenen Datenquellen

Teilprojekt 4 – Erzeugung von repräsentativen Szenariopopulationen für epidemiologische Modelle

Erstellt ein Tool zur Erzeugung repräsentativer Szenariopopulationen für epidemiologische Modelle

Teilprojekt 5 – Entwicklung des German Epidemic Micro-Simulation Systems

Wird ein agentenbasiertes Referenzmodell für Deutschland entwickeln, das Arbeiten aus den Teilprojekten 1-4 und 6 integriert und die Simulation komplexer Szenarien ermöglicht.

Teilprojekt 6 – Auswirkungen synergistischer Wechselwirkungen zwischen Exposition und Anfälligkeit gegenüber Infektionskrankheiten auf sozioökonomische Ungleichheiten in der Krankheitslast und die Effekte von Infektionskontrollmaßnahmen

Erstellt ein entscheidungsanalytisches Modul, das Effektivität und Effizienz alternativer nicht-pharmazeutischer Interventionen abschätzen.

Projektverantwortliche und -partner

Gesamtprojekt: Prof. Dr. Rafael Mikolajczyk, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg

Teilprojekt 1

  • Prof. Dr. André Karch (Teilprojektleiter), Universität Münster 
  • Dr. Veronika Jäger, Universität Münster
  • Phuong Huynh, Universität Münster
  • Prof. Dr. Rafael Mikolajczyk, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
  • Chao Xu, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
  • Prof. Dr. Vitaly Belik, Freie Universität Berlin
  • Dr. Andrzej K. Jarynowski, Freie Universität Berlin
  • Dr. Steven Schulz, NET CHECK
  • Richard Pastor, NET CHECK

Teilprojekt 2

  • Prof. Dr. André Calero Valdez (Teilprojektleiter), Universität zu Lübeck
  • Lilian Kojan, Universität zu Lübeck

Teilprojekt 3

  • Prof. Dr. Markus Scholz (Teilprojektleiter), Universität Leipzig

Teilprojekt 4

  • Prof. Dr. Jan Pablo Burgard (Teilprojektleiter), Universität Trier 
  • Prof. Dr. Ralf Münnich, Universität Trier 
  • Soheil Shams, Universität Trier  
  • João Vitor Pamplona, Universität Trier 

Teilprojekt 5

  • Dr. Wolfgang Bock (Teilprojektleiter), Linnaeus Universität
  • Dr. Sudarshan Tiwari, Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau
  • Dr. Bernd Hellingrath, Universität Münster
  • Johannes Ponge, Universität Münster
  • Janik Suer, Universität Münster
  • Dr. Johannes Horn, Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg
  • Prof. Dr. Mirjam E. Kretzschmar, UMC Universität Utrecht
  • Prof. Dr. Tyll Krüger, Technische Universität Wroclaw

Teilprojekt 6

  • Jun.-Prof. Dr. Alexander Kuhlmann (Teilprojektleiter), Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg 
  • Dr. Berit Lange, Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung
  • Dr. Isti Rodiah, Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung
  • Prof. Dr. Wolfgang Greiner, Universität Bielefeld
  • Maren Steinmann, Universität Bielefeld
  • Sebastian Gruhn, Universität Bielefeld
  • Dr. Beate Jahn, UMIT TIROL – Private Universität für Gesundheitswissenschaften und -technologie
  • Prof. Dr. Uwe Siebert, UMIT TIROL – Private Universität für Gesundheitswissenschaften und -technologie

Wissenschaftlicher Beirat

Vittoria Colizza, Forschungsleiterin am Pierre-Louis-Institut für Epidemiologie

 

Luca Ferretti, Senior Researcher am Big Data Institute, Universität Oxford

 

Simon Cauchemez, Leiter der Abteilung für mathematische Modellierung von Infektionskrankheiten am Institut Pasteur

 

Stefan Flasche, Co-Direktor des Centre for Mathematical Modelling of Infectious Diseases (CMMID), London School of Hygiene and Tropical Medicine

 

Franciszek Rakowski. Leiter des polnischen Modellierungsteams, ICM University of Warsaw

Nicolas Popper, Vorsitzender von DEXHELPP (Decision Support for Health Policy and Planning), Koordinator des COCOS (Centre for Computational Complex Systems), Technische Universität Wien