Ziel der nun vorgestellten Studie war es, die Datenlücke bei der Zahl von SARS-CoV-2-Fällen und von damit verbundenen Todesfällen bei Tieren zu schließen. Dazu verglichen die Wissenschafter:innen die offiziellen Zahlen, welche der Weltorganisation für Tiergesundheit (WOAH) über ihr World Animal Health Information System (WAHIS) gemeldet wurden, mit jenen, die über zwei andere Datenquellen – ProMED-Mail und wissenschaftliche Veröffentlichungen – registriert wurden.
„Mindestens 52,8 Prozent der SARS-CoV-2-Fälle bei Tieren und 65,8 Prozent der Todesfälle zwischen Februar 2020 und August 2022 wurden nicht an das WAHIS gemeldet“, erklärt Studien-Letztautorin, Amélie Desvars-Larrive, von der Abteilung für Öffentliches Veterinärwesen und Epidemiologie an der Vetmeduni, die auch am Complexity Science Hub Vienna (CSH) forscht.
„Diese Datenlücke bei der offiziellen Meldung von Fällen und Todesfällen ist eine große Herausforderung, zumal sich die politischen Entscheidungsträger:innen auf die offiziellen Daten verlassen. Datenverzerrungen und verzerrte Daten können zu einer suboptimalen Politikgestaltung und einer ineffizienten Ressourcenallokation führen“, betont Desvars-Larrive.
35 anfällige Tierarten identifiziert
Außerdem stellten die Forschenden eine „geografische Lücke“ fest. Während einige Länder, vor allem im globalen Norden, routinemäßig Daten über SARS-CoV-2-Fälle bei Tieren austauschen, ist dies im Süden weniger üblich, wo die Verfügbarkeit von Ressourcen ein großes Hindernis für eine effektive Datenerfassung und -verbreitung darstellen kann.
Grundlage dieser Erkenntnis war die Kombination von Informationen aus drei verschiedenen Datenquellen. Daraus erstellte das Forschungsteam eine neue umfassende Liste von 35 Tierarten, die unter natürlichen Bedingungen als anfällig für SARS-CoV-2 gelten.
„Dies stellt einen erheblichen Fortschritt gegenüber den Zahlen vom WOAH und der FAO der Vereinten Nationen dar. Darüber hinaus haben wir Tierarten identifiziert, die dem WAHIS in zu geringem Ausmaß gemeldet wurden, und festgestellt, dass Hunde und Katzen in Forschungsstudien die meiste Aufmerksamkeit auf sich gezogen haben“, so Desvars-Larrive.
Hochwertige Datenlage ist entscheidend
Die Analyse liefert wertvolle Einblicke in die Muster der Meldung von Tierinfektionen mit SARS-CoV-2. Unterstrichen wird dadurch die Notwendigkeit, den Datenaustausch über SARS-CoV-2-Ereignisse bei Tieren zu verbessern, weil dies für eine wirksame One Health-Überwachung, Prävention und Kontrolle neu auftretender Krankheiten zoonotischen Ursprungs von entscheidender Bedeutung ist.
Idealerweise sollte dies durch die gemeinsame Nutzung von Daten und Metadaten nach den FAIR-Grundsätzen – Findable, Accessible, Interoperable, Reusable – erfolgen. Für die Bekämpfung von Pandemien zoonotischen Ursprungs sind laut den Forscher:innen zeitnahe, qualitativ hochwertige und genaue Daten über Fälle bei Mensch und Tier von entscheidender Bedeutung.
„Denn Entscheidungen und politische Maßnahmen im Bereich der öffentlichen Gesundheit werden zunehmend datengesteuert. Höchste Zeit, die Datenlücken zu schließen“, appelliert Desvars-Larrive an die Entscheidungsträger:innen.
Quelle: Veterinärmedizinische Universität Wien
Publikation: Afra Nerpel, Annemarie Käsbohrer, Chris Walzer, Amélie Desvars-Larrive; Data on SARS-CoV-2 events in animals: Mind the gap!; One Health, 2023; doi: 10.1016/j.onehlt.2023.100653
