In einer aktuellen Studie veröffentlicht in eClinicalMedicineForscher bewerteten den epidemiologischen, klinischen und wirtschaftlichen Wert eines Impfstoffs gegen die universelle Coronavirus-Krankheit 2019 (COVID-19) unter verschiedenen Umständen, beispielsweise beim Auftreten eines neuen Coronavirus, mithilfe eines Computersimulationsmodells.
Studie: Der potenzielle epidemiologische, klinische und wirtschaftliche Wert eines universellen Coronavirus-Impfstoffs: eine Modellstudie. Bildnachweis: Ground Picture/Shutterstock.com
Hintergrund
Vor dem schweren akuten respiratorischen Syndrom Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) hatten zwei weitere Viren der Gattung Betacoronavirus, SARS und das Middle East Respiratory Syndrome (MERS), 2002 bzw. 2012 Epidemien verursacht.
Es könnte also ein neuartiges Coronavirus entstehen, was die Entwicklung und Bevorratung eines Pan-Coronavirus-Impfstoffs erforderlich macht, der zumindest teilweisen Schutz dagegen bieten könnte.
Wenn es einen solchen Impfstoff gäbe, hätte er vor der Einführung des ersten COVID-19-Impfstoffs im Dezember 2020 tatsächlich noch viel mehr Leben gerettet.
Eine gründliche Suche in der MEDLINE-Datenbank über PubMed nach Studien, die sich auf die technischen Aspekte der Entwicklung des COVID-19-Impfstoffs konzentrieren, z. B. seine biologischen Ziele, die bis März 2023 veröffentlicht wurden, ergab, dass die Studien den epidemiologischen, klinischen und wirtschaftlichen Wert noch nicht bewertet haben ein universeller Coronavirus-Impfstoff.
Über die Studie
Daher simulierten und bewerteten die Forscher in der vorliegenden Studie universelle und stammspezifische Coronavirus-Impfstoffe mithilfe eines Rechenmodells inmitten der Ausbreitung von Coronaviren mit unterschiedlichem Übertragungspotenzial.
Dieses Modell nutzte Daten der US-amerikanischen Centers for Disease Control and Prevention (CDC) und Beobachtungsstudien, die während der COVID-19-Pandemie durchgeführt wurden.
Es stellte die Ausbreitung eines neuen Coronavirus in der US-Bevölkerung und die daraus resultierenden klinischen und wirtschaftlichen Folgen dar, wie Krankenhausaufenthalte, Todesfälle, direkte medizinische Kosten, gesellschaftliche Gesamtkosten, verlorene qualitätsbereinigte Lebensjahre (QALYs) und Produktivitätsverluste.
Das Modell berücksichtigte drei Altersgruppen: Kinder, Erwachsene und ältere Erwachsene im Alter von ≤ 17, 18–64 und ≥ 65 Jahren.
Darüber hinaus wurde dargestellt, wie Menschen miteinander interagierten und in welchen unterschiedlichen Kompartimenten sich Personen an einem bestimmten Tag befinden können, z. B. anfällig (S), exponiert (E) und infektiös (I), basierend auf den Symptomen.
Diese Kompartimente stellen verschiedene Stadien der SARS-CoV-2-Infektion dar, die eine Person durchlaufen kann.
Das Modell umfasste auch Gleichungen, die bestimmen, wie und wann sich Personen zwischen diesen Kompartimenten bewegen.
Ein Übergang findet beispielsweise statt, wenn die anfällige Person mit einer infektiösen Person interagiert, wobei sowohl symptomatische (Is) als auch asymptomatische (Ia) Personen zur Virusübertragung beitragen.
Eine höhere Virusreproduktionszahl, R0, weist auf ein Virus mit größerem Übertragungspotenzial hin.
In dieser Studie variierten sie den R0 des Virus und die Wahrscheinlichkeit unterschiedlicher klinischer Ergebnisse, um verschiedene Arten von Coronavirus-Epidemien zu simulieren.
Jedes Mal, wenn sich eine Person mit dem Virus infiziert, durchläuft sie ein Untermodell, das sowohl klinische (Symptome und Auswirkungen) als auch wirtschaftliche Folgen berücksichtigt.
Sie quantifizierten beispielsweise gesundheitliche Auswirkungen mithilfe von DALYs, die die durch vorzeitige Sterblichkeit verlorenen Lebensjahre (YLLs) und die mit Behinderung gelebten Lebensjahre (YLDs) kombinierten.
Die berechneten gesundheitlichen Auswirkungen, medizinischen Kosten und Produktivitätsverluste halfen den Forschern, das Kosten-Nutzen-Verhältnis und die Kostenwirksamkeit eines Pan-Coronavirus-Impfstoffs zu ermitteln. Dabei berücksichtigten sie sowohl die Drittzahler- als auch die gesellschaftliche Perspektive.
Die experimentellen Szenarien der Studie berücksichtigten verschiedene Szenarien der Impfstoffverfügbarkeit, darunter keine Impfstoffe, einen Pan-Coronavirus-Impfstoff und einen stammspezifischen Impfstoff.
Ergebnisse
Das Studienmodell simulierte den Einsatz eines Pan-Coronavirus-Impfstoffs unter verschiedenen Umständen.
Zunächst wurde simuliert, wie viele Coronavirus-Infektionen, Krankenhausaufenthalte und Todesfälle dadurch abgewendet worden wären und zu welchem Preis, wenn ein Pan-Coronavirus-Impfstoff als eigenständige Intervention bei einer Pandemie ähnlich den Bedingungen von 2020 verfügbar gewesen wäre (R0 2,5).
Ein Pan-Coronavirus-Impfstoff mit einer Wirksamkeit von nur 10 % (wobei die Wirksamkeit nicht nachlässt und 25 % der US-Bevölkerung den Impfstoff innerhalb von zwei Monaten erhalten) hätte 27,8 Milliarden US-Dollar an direkten medizinischen Kosten, 18,3 Milliarden US-Dollar an Produktivitätsverlusten und 41,2 Milliarden US-Dollar eingespart Milliarden an gesellschaftlichen Kosten.
Darüber hinaus hätte es im Durchschnitt 14,62 Millionen Infektionen, 1,28 Millionen Krankenhauseinweisungen, 403.000 Todesfälle und 23 Millionen DALYs verhindert (P-Werte ≤0,0003).
Zweitens wäre bei künftigen Ausbrüchen mit einem R0-Wert von bis zu fünf ein Pan-Coronavirus-Impfstoff wirksamer geworden und hätte möglicherweise (bei einer Wirksamkeit von 30 %) im Durchschnitt bis zu sechs Millionen Infektionen, 2,2 Millionen Krankenhauseinweisungen, 592.300 Todesfälle und 39,6 abgewendet Millionen DALYs, wodurch 46,3 Milliarden US-Dollar an direkten und 18,7 Milliarden US-Dollar an Produktivitätsverlusten sowie 64,9 Milliarden US-Dollar an gesellschaftlichen Kosten eingespart werden (P-Werte ≤0,0031). Ein höheres Risiko schwerwiegender klinischer Folgen hätte seinen Wert weiter erhöht.
Drittens hätte eine Verzögerung von drei oder mehr Monaten bei der Verfügbarkeit eines bestimmten Impfstoffs mit einer Wirksamkeit von 90 % nach Ausbruch einer Pandemie einen Pan-Coronavirus-Impfstoff klinisch und wirtschaftlich wertvoller gemacht.
Beispielsweise hätte ein Pan-Coronavirus-Impfstoff mit einer Wirksamkeit von 10 % (die nachlässt) bei einer Verzögerung von sechs Monaten bei einem bestimmten Impfstoff immer noch 16,2 Milliarden US-Dollar an gesellschaftlichen Kosten eingespart.
Daher ist die Obergrenze für Investitionen in die Entwicklung und Lagerung universeller Coronavirus-Impfstoffe hoch, insbesondere bei einem Virus mit sehr hohem R0 (Übertragbarkeit).
Schlussfolgerungen
Insgesamt zeigte die Studiensimulation, dass ein Pan-Coronavirus-Impfstoff als eigenständige Intervention selbst bei Wirksamkeiten von nur 10 % und Abdeckungen von nur 10 % kostensparend wäre.
Dies würde auch dann kostensparend bleiben, wenn sich ein stammspezifischer Coronavirus-Impfstoff um mindestens vier Monate verzögert.
Diese Daten können den Geldgebern, Forschern und Impfstoffherstellern genügend Anstoß geben, einen universellen Impfstoff für künftige Ausbrüche zu entwickeln und zu lagern.
Noch wichtiger ist, dass es dabei helfen kann, die Impfstoffeigenschaften zu skizzieren, die bei der Entwicklung angestrebt werden sollen.
