„Der Epidemiologie fehlen sozialwissenschaftliche Daten“

Herr Burke, Sie sind Epidemiologe und Modellierer. In den letzten Jahren hat die Soziologie begonnen, sich für das prognostische Wissen der Epidemiologie zu interessieren. So war es gerade während der Pandemie unverzichtbar, um politische Antworten auf die Ausbreitung der Infektion zu finden. Gleichzeitig wurden die Grenzen von statistischen Prognosen deutlich. Wie nützlich sind epidemiologische Modelle?

Ich würde mich nicht unbedingt als Modellierer bezeichnen. Ebenso wie viele meiner Kolleg:innen nutze ich Modelle, um die theoretischen Konsequenzen empirischer Veränderungen besser zu verstehen – aber auch, um die Folgen möglicher Interventionen auszuloten. Modellierung bedeutet im Grunde theoretisieren, nur eben unter mathematischer Kontrolle.Ich beschäftige mich mit Fragen wie: Was bedeutet es für den Einsatz von Antibiotika in der Landwirtschaft, wenn weltweite Ernährungsweisen klimafreundlicher werden? Steigt er oder sinkt er? Werden wir mehr oder weniger resistente Keime bekommen? Wie verändern sich die ökonomischen Abläufe in landwirtschaftlichen Betrieben? Welche Interventionen könnten sowohl weniger Antibiotikaeinsatz als auch weniger Krankheitsausbrüche ermöglichen? Natürlich hängen all diese Aspekte miteinander zusammen. Das Ziel ist, zu verstehen, wo das bestehende System besonders empfindlich auf Veränderungen reagiert.

Wie nützlich solche Modellierungen sind? Mindestens so nützlich wie andere Sozialwissenschaften. Die Soziologie übersieht oft, dass sie und die Epidemiologie einige Grundlagentexte teilen. Durkheims Studie über den Selbstmord^[1] ist genauso ein epidemiologischer Klassiker wie ein soziologischer. Ein Text, der wiederum ein dezidiert epidemiologischer Klassiker ist, ist John Snows Untersuchung des Broad-Street-Choleraausbruchs.^[2] Sie zeigte, dass der Ausbruch, der 1854 in London stattfand, auf eine verunreinigte Wasserpumpe in der Broad Street zurückging – ein Meilenstein in der Geschichte der Disziplin und der Public-Health-Forschung. Schon Mitte des 19. Jahrhunderts konnte die Epidemiologie etwas leisten, woran die Soziologie bis heute oft scheitert: Identifizieren, welche Interventionen die Gesundheit und das Wohlbefinden der Bevölkerung tatsächlich verbessern. In der Folge wurde die Epidemiologie zu einem Teil des Regierungswissens der kolonialen Imperien der frühen Moderne und machte effektive Biopolitik im Sinne Michel Foucaults überhaupt erst möglich.

Woher rührt der Bezug auf Foucault? Ist der für Epidemiolog:innen nicht eher ein etwas esoterischer Historiker?

Wir Epidemiolog:innen sind auf jeden Fall konkreter als Foucault. Für uns spielt Kausalität – anders als bei Foucault – eine zentrale Rolle, und wir beschäftigen uns häufig mit Phänomenen, deren kausale Mechanismen wir zumindest auf mikrobiologischer und medizinischer Ebene recht gut verstehen.

Die zunehmende politische Wirkmacht epidemiologischer Evidenz läutete eine Phase ein, die heute oft als das goldene Zeitalter der Public Health als Governance-relevante Sozialtechnologie bezeichnet wird. Es gab etwa vom Anfang des 20 Jahrhunderts bis in die 1980er-Jahre hinein viele „low-hanging fruits“, also gut umsetzbare Optionen, unsere Umwelt so zu verändern, dass die Gesundheit insgesamt verbessert wurde. Und die Investitionen in Ressourcen und Expertise zahlten sich aus – gesundheitlich wie ökonomisch: Durch Hygienemaßnahmen bekämpften wir Cholera, durch Krankheitsüberwachung und Antibiotika Tuberkulose, durch Impfstoffe und Kontaktverfolgung Polio und Pocken, später erzielten wir bedeutende Erfolge in der Krebsbekämpfung.

Schon kurz nach dem Zweiten Weltkrieg wurde es jedoch bereits zunehmend schwieriger, Fortschritte zu erzielen. Das liegt zum Teil an den Problemen selbst. Die „einfacheren“ Probleme waren weitgehend gelöst. Lungenkrebs etwa ist – aus der theoretischen Perspektive einer modellierenden Epidemiolog:in – ein weitaus komplexeres Problem als Tuberkulose. Es dauerte Jahrzehnte, den ursächlichen Zusammenhang zwischen Tabakkonsum oder zwischen bodennahem Radon und Lungenkrebs endgültig nachzuweisen. Das kausale Netzwerk war viel schwerer zu entwirren, weil die Inkubationszeit, also der Zeitraum zwischen Ursache und Wirkung, so viel länger ist. Zudem waren auch die möglichen Eingriffspunkte im sozialen System weitaus schwerer festzumachen als bei Tuberkulose oder Polio. Statt ein sauberes Wassersystem aufzubauen, bekämpfte man hier ein Konsumprodukt, das als lustig und cool galt – und das nicht nur süchtig macht, sondern auch hochprofitabel ist. Dazu kommt, dass Verhaltenspräventionstechniken wie Rauchverbote in öffentlichen Räumen, im Allgemeinen weniger wirksam sind als pharmakologische Interventionen wie Impfstoffe oder Antibiotika.

Die Probleme, mit denen wir es heute zu tun haben und an denen ich aktuell forsche, sind noch einmal komplexer. Wie genau hängt der Antibiotikaeinsatz in der Landwirtschaft mit dem Auftreten multiresistenter Mikroben zusammen? Es gibt reichlich heuristische Argumentationen dafür, dass ihr Einsatz „Superbugs“ hervorbringt, aber die Realität ist wesentlich komplizierter. Es ist keineswegs so, dass weniger Antibiotikaeinsatz automatisch weniger Resistenzen beim Menschen bedeutet – und damit weniger Epidemien resistenter Keime. Stattdessen hängt die Entwicklung von Resistenzen stark von der Art der Antibiotikanutzung ab, von den Produktionsbedingungen auf den Farmen, der Behandlung der Tiere und vielen wirklich komplexen Faktoren der bakteriellen Evolution.

Kurz gesagt: Die Herausforderungen durch moderne Infektionskrankheiten zu begreifen, ist eine harte Nuss. Mein Urteil lautet daher: Das epidemiologische Wissen ist aktuell nicht immer sicher genug, um als direkte Handlungsanleitung zu dienen. Wir bewegen uns eher in einem Feld, in dem wir verschiedene plausible Szenarien mit ihren jeweiligen Zielkonflikten skizzieren können. Unsere Modelle zielen allerdings immer auf menschliche Gesundheit, erhellen also Pathogenese. Aber manchmal kommt der Schaden aus einer ganz anderen Richtung.

Was müssten Sie tatsächlich wissen, um guten Gewissens handlungsleitende Einschätzungen abzugeben?

Nehmen Sie ein relativ harmloses Beispiel für eine Epidemie: Seit den frühen 2010er-Jahren gibt es in den USA jedes Jahr Salmonellen-Ausbrüche unter kleinen Kindern. Schon beim ersten Ausbruch war die Aufmerksamkeit dafür groß, weil kurz zuvor Salmonellen in Erdnussbutter gefunden worden waren – einem Produkt, von dem man dachte, dass es nahezu keine lebensmittelbedingten Krankheitserreger übertragen könne. Als dann eine beträchtliche Zahl kleiner Kinder schwer an Salmonellose erkrankte und fast ein Drittel der identifizierten Fälle im Krankenhaus behandelt werden musste, führte die CDC^[3] umfangreiche Untersuchungen durch. Im Verlauf dieser Untersuchungen wurde klar, dass nicht ein Lebensmittel als verbindendes Element fungierte, sondern Tierkontakt. Da Salmonellen in nahezu allen Darmtrakten von US-amerikanischem Geflügel vorkommen, birgt jeder Kontakt mit lebendem Geflügel ein Infektionsrisiko. Ein Ausbruch durch bloßen Kontakt benötigt also die systematische Exposition ganzer Bevölkerungsgruppen – und genau die gab es, weil Hühner im großen Stil als Haustiere gehalten wurden. Die Kinder haben die Tiere häufig umarmt und gestreichelt. Dieses Beispiel zeigt: In unseren Gesellschaften verändern sich die affektiven Beziehungen zwischen Menschen und Tieren.^[4] Dadurch entstehen neue Brücken, über die Mikroorganismen wandern können. Veränderungen familiärer Strukturen, die Entwicklung von Tierrechten, Verschiebungen unserer sozialen Normen und Unterscheidungen hinsichtlich der Frage, was als Haustier gilt und was als Nutzvieh zählt – all das sind Faktoren, die in komplexer Weise mit mikrobiologischen Phänomenen interagieren. Leider werden die Salmonellen-Ausbrüche trotz dieser Erkenntnisse größer, die jüngsten umfassen über 1000 Fälle, darunter einige Todesfälle.

Sie sind ein gutes Beispiel für die überraschenden Neuerungen in unserem Verständnis von Zoonosen, also der Krankheitsübertragung zwischen Menschen und Tieren, einschließlich Haustieren. Je ausgefeilter unsere molekulare Sequenzierungstechnologie wird, desto besser können wir erkennen, welche Rolle wir selbst als Wirte in einer bakteriellen und viralen Ökologie spielen, die wir mit den uns umgebenden Tieren teilen – und wann evolutionäre Sprünge oder immunologische Verwundbarkeiten verheerende Konsequenzen haben. Diese Wechselwirkungen und die sich wandelnden Mensch-Tier-Beziehungen in modernen Gesellschaften beginnen wir epidemiologisch gerade erst zu verstehen.

Was müssten wir also wissen, wollten wir verlässliche Ergebnisse erhalten? Zum Beispiel bräuchten wir ein viel besseres Verständnis davon, wie sich Beziehungen zwischen Menschen – und zwischen Menschen und Tieren – verändern, um besser in die Übertragungswege intervenieren zu können. Die Mikrobiolog:innen und Epidemiolog:innen, die die Ausbrüche im Zusammenhang mit Hinterhof-Geflügel untersucht haben, waren vermutlich fassungslos, dass jemand seinem Kind erlaubt, regelmäßig ein Huhn zu küssen. Im Moment können wir auf solche Veränderungen nur im Nachhinein reagieren.

Wissen wir denn mittlerweile genug über SARS-CoV-2, um eine weitere Pandemie ähnlicher Art zu verhindern?

Trotz der immensen Forschung zu Herkunft, Evolution und Virulenz des Virus sind wir uns immer noch nicht sicher, ob wir dieses Wissen nutzen können, um uns auf den nächsten Erreger vorzubereiten. Die Untersuchung der genauen Umstände, die zur Pandemie geführt haben, war Gegenstand hitziger öffentlicher Debatten. Stand heute stehen zwei Theorien im Raum: Die wissenschaftlich überwiegend akzeptierte besagt einen natürlichen zoonotischen Ursprung, bei dem das Virus über ein Zwischenwirtstier auf den Menschen übergesprungen ist. Alternativ wurde ein Laborunfall diskutiert, bei dem ein im Wuhan-Labor untersuchtes Coronavirus freigesetzt worden sein könnte. Aufgrund der verfügbaren Evidenz wäre es aktuell ebenfalls unwissenschaftlich, eine solche „Filtrierung“ völlig auszuschließen – auch wenn die meisten empirischen Belege den natürlichen Ursprung zur plausibleren Erklärung machen.

Entweder also verschwimmen die Grenzen zwischen unseren Lebensräumen und denen wilder Tiere immer weiter – ein klassischer Modernisierungseffekt – oder aber Menschen sind eine biologisch reflexive Lebensform geworden, die direkt mit dem Code des Lebens experimentiert. Für das erste Szenario hat die Epidemiologie Antworten: Wir brauchen mehr Frühwarnsysteme, bessere, stärker integrierte und transparentere internationale Kooperationen und global gesehen mehr Vertrauen in Politik, Wissenschaft und öffentliche Gesundheitsinstitutionen.

Was die zweite Möglichkeit angeht, haben wir keine wirklich überzeugenden Antworten. Man muss sich vor Augen führen, dass es sogar Studierenden zunehmend möglich wird, in einem Heimlabor mit fortgeschrittener Gentechnik zu experimentieren. Vor dem Hintergrund von Werkzeugen wie Large Language Models, die biochemisches Wissen immer leichter anwendbar machen, ist bemerkenswert, dass wir nicht mehr leichtsinniges „Biohacking“ sehen. Das wird sich in Zukunft jedoch ändern. Die Beziehung der Menschen zu ihrer eigenen biologischen Grundlage wird immer reflexiver. Das bringt völlig neue Gesundheitsrisiken mit sich, mit denen sich Epidemiolog:innen auseinandersetzen müssen. Insgesamt brauchen wir einen wesentlich pragmatischeren Ansatz – einen, der nicht nur Veränderungen der Mensch-Tier-Beziehungen, sondern auch gesellschaftlichen Wandel und Veränderungen der Beziehung der Menschen zu ihrer eigenen Natur viel ernster nimmt. Epidemiolog:innen sprechen manchmal von einem „holistischen“ Ansatz. Dieser Begriff irritiert mich jedoch, weil er eine konsistente Verzahnung von sozialen und ökonomischen Sachverhalten in Gesellschaften unterstellt – also, dass es immer eine Art Win-Win-Situation gibt, in der sich gesellschaftliche und wirtschaftliche Anliegen vereinbaren lassen. Als Modellierer:innen versuchen wir, die Komplexitäten globalisierter Ökonomien zu berücksichtigen, zum Beispiel im Rahmen des One-Health-Ansatzes. Das ist jedoch alles andere als einfach – nicht zuletzt, weil uns für viele theoretische Überlegungen schlicht die Daten fehlen. Das liegt daran, dass die Sozialwissenschaften sie nicht erheben; Gesellschaftsbeobachtung hat schlicht keine Priorität.

Das ist auch einer meiner Kritikpunkte am gegenwärtigen Zustand der Sozialwissenschaften: In Deutschland geben wir vermutlich für einen einzigen Teilchenbeschleuniger wie DESY ungefähr genauso viel aus wie für die gesamte Gesellschaftsbeobachtung. Das zeigt, dass wir das Problem nicht wirklich ernst nehmen. Aber warum fehlt es an Vertrauen in Politik, Wissenschaft und Gesundheitsinstitutionen?

Bei SARS-CoV-2 hatten wir ein Timing-Problem: Die Ausbreitung der Epidemie war schneller als die Entscheidungsprozesse sowohl der globalen Politik als auch der nationalen Gesundheitssysteme. In diesem Zusammenhang wandelte sich die Epidemiologie von Regierungswissen zu Rechtfertigungswissen. Sie half politisch also weniger dabei, Gefahren zu identifizieren und gute Entscheidungen zu treffen, sondern wurde eher herangezogen, um Entscheidungen zu rechtfertigen, die eigentlich schon zu spät kamen. Es war ein klassischer Fehler der Risikokommunikation. Hier wird Foucault für Epidemiolog:innen interessant: Die Bedingungen, unter denen unser Wissen Verbindlichkeit gewinnt und damit wirksam wird, liegen jenseits epidemiologischer Forschung. Vertrauen ist hier zentral: Insgesamt brauchen wir viel mehr Vertrauen zwischen allen relevanten Akteursgruppen, wenn epidemiologische Forschung überhaupt Wirkung entfalten soll.

Und wie könnte größeres Vertrauen helfen, globale Pandemien zu verhindern?

Die Ausbruchskommunikation zu verbessern, wäre ein Anfang. Es geht um soziale Reaktionsgeschwindigkeit, um die offene Diskussion darüber, was wir zu einem bestimmten Zeitpunkt wissen, und um die ständige Erinnerung daran, dass sich unser Wissen stetig verändert. Damit geht auch das Versprechen einher, die Öffentlichkeit als Partnerin kontinuierlich zu informieren und einzubeziehen. Wenn die Kommunikation genau und wahrhaftig ist, fällt es leicht, gegenüber der Öffentlichkeit responsiv zu sein. Leider haben sich viele politische Entscheidungsträger:innen zur Gewohnheit gemacht, die Darstellung der Realität zu „schönen“ – selbst jene, die wissenschaftliche Evidenz hochschätzen.

Im „goldenen Zeitalter“ der Epidemiologie herrschten dagegen gesellschaftliche Bedingungen, die die öffentliche Information über öffentliche Gesundheit möglich machten. Selbst schwerwiegendes wissenschaftliches Fehlverhalten, wie etwa im Rahmen der Tuskegee-Syphilis-Experimente, die von den 1930er- bis in die 1970er-Jahre durchgeführt wurden,^[5] konnten das Vertrauen in die Epidemiologie nicht tief erschüttern. Heute ist das anders. Während bei MERS und SARS-CoV-1 noch nicht auffiel, wie beschädigt das Vertrauen in die Epidemiologie als Regierungswissen ist, änderte sich das mit Covid fundamental.

Angesichts der Kürze der Infektionsketten in der globalen Gesellschaft besteht die wichtigste Bedingung für Biopolitik in einem Zeitvorsprung: Man muss den Infektions- und Krankheitsprozessen voraus sein und sie präzise vorhersagen, um sie wirksam bekämpfen zu können. Das funktioniert aber nur, wenn die Transaktionskosten zwischen verschiedenen gesellschaftlichen Akteuren gering sind: zwischen Nationalstaaten, zwischen Regierungen und Bürger:innen, zwischen Regierungen und (internationalen) Gesundheitsorganisationen, zwischen Bürger:innen und Gesundheitsbehörden, zwischen Bürger:innen und der Wissenschaft und so weiter. Vertrauen ist dafür essenziell – und daran fehlt es momentan. Pandemien wie Covid-19 lassen sich nur durch ein Zusammenspiel institutioneller Apparate verhindern – etwa durch Überwachungssysteme, durchsetzbare Infektionsschutzregeln und grundlegende Forschung zu Erregern. Sobald es eine Pandemie gibt, kann sie oft nur durch wirksame und breit akzeptierte Interventionen wie Impfstoffe oder Medikamente eingedämmt werden. Im Moment sind beide Bereiche problembehaftet. Der Interventions-Werkzeugkasten ist geschwächt, weil die Bevölkerungen ihren Regierungen und der Wissenschaft nicht mehr vertrauen, und uns Epidemiolog:innen fehlen – nicht zuletzt sozialwissenschaftliche – Daten, die wir bräuchten, um nicht nur in die Vergangenheit, sondern nach vorn zu schauen.

Welche Folgen das haben kann, zeigt ein Blick auf das Römische Reich: 541 brauchte Yersinia pestis etwa ein Jahr, um von Konstantinopel nach Rom zu gelangen. Danach dauerte es rund 1.400 Jahre, bis wir verstanden hatten, wie man das hätte verhindern können. So dramatisch ist die heutige Situation zwar nicht, aber entspanntes Zurücklehnen ist definitiv keine Option.