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Coronavirus

28.05.2020

Corona-Antikörpertests: Warum Ergebnisse oft nicht verlässlich sind

Ein Mitarbeiter von Boditech Med hält ein Teströhrchen für einen Covid-19-Antikörpertest in der Hand. Bei niedrigen Infektionszahlen sind die Tests oft ungenau.
Bild: Lee Jin-Man, dpa

Plus Antikörpertests für Corona könnten das Leben in der Pandemie vereinfachen. Vor allem bei niedrigen Infiziertenzahlen liefern sie aber häufig falsche Ergebnisse.

Aus dem Archiv: Weltweit arbeiten Forscher daran, einen Antikörpertest auf den Markt zu bringen. Für das Leben in der Pandemie hat das ähnliche Bedeutung wie die Suche nach einem Impfstoff. Denn mit einem Antikörpertest kann nachgewiesen werden, ob eine Person das Virus schon einmal in sich getragen hat. Dann könnte sie immun sein.

Das Problem ist aber: Auch Tests mit einer scheinbar niedrigen Fehlerquote liefern häufig falsche Ergebnisse. Kleine Ungenauigkeiten können zu sehr unzuverlässigen Ergebnissen führen. Vor allem, wenn die Zahl der Menschen, die eine Infektion durchgemacht haben, gering ist. Ein positiver Befund könnte dann nur mit einer Wahrscheinlichkeit von 50 Prozent korrekt sein. Das lässt sich mathematisch erklären.

Qualität von Antikörpertests wird an mathematischen Größen bestimmt

Die Qualität der Tests wird an zwei Größen gemessen:

  1. Sensitivität: Das ist die Wahrscheinlichkeit, wonach der Test eine infizierte Person auch als solche erkennt. Wird eine infizierte Person nicht erkannt, spricht man von einem falsch-negativen Befund.
  2. Spezifität: Meint quasi das Gegenteil. Sie definiert die Wahrscheinlichkeit, dass der Test bei einer gesunden Person einen entsprechend negativen Befund ausgibt. Tut er das nicht, nennt man das einen falsch-positiven Befund.

Hohe Sensitivität heißt also, die Wahrscheinlichkeit für einen falsch-negativen Befund ist klein. Bei hoher Spezifität ist ein falsch-positives Ergebnis eher unwahrscheinlich. Das ist in der Pandemie besonders bedeutend. Denn bei einem Antikörpertest sind gerade diese Fehler gefährlich. „Falsch positive Befunde können fatale Konsequenzen nach sich ziehen. Die betreffenden Personen glauben, dass sie nicht mehr erkranken können“, sagt Christel Weiß. Sie ist Professorin für medizinische Statistik an der Universität Heidelberg. „Es ist dann zu befürchten, dass sie sich entsprechend verhalten, was Hygieneempfehlungen und Kontakteinschränkungen betrifft. Sie setzen sich also einer höheren Gefahr aus, sich zu infizieren.“

 

So wird die Fehlerwahrscheinlichkeit von Antikörpertests ausgerechnet

Die Firma Roche hat kürzlich einen Test auf den Markt gebracht, der eine Sensitivität von 100 Prozent und eine Spezifität von 99,8 Prozent aufweist. Das klingt erst mal gut. Wie kann es also sein, dass die Ergebnisse trotzdem so unzuverlässig sind? „Sensitivität und Spezifität geben nicht an, inwieweit man sich auf einen einzelnen Befund verlassen kann“, sagt Weiß. Das gilt vor allem, wenn noch relativ wenige Menschen erkrankt sind. Denn dann sind die Zahlen für richtig-positive Ergebnisse und falsch-positive fast gleich hoch.

Das zeigt ein Rechenbeispiel mit dem Test von Roche. Angenommen 0,2 Prozent der Bevölkerung hatten das Virus bereits, das entspricht etwa den aktuellen Zahlen des RKI. Bei einer Stichprobe von 10.000 Menschen müssten entsprechend 20 Menschen an Covid-19 erkrankt sein. Die würden auch ein positives Ergebnis erhalten, weil die Sensitivität bei 100 Prozent liegt. Von den 9980 ohne Infektion würden 9960 ein negatives Testergebnis erhalten, wegen der Spezifität von 99,8 Prozent. Übrig bleiben 20 Menschen, die ein falsch-positives Ergebnis bekommen. Die Anzahl der Menschen, bei denen fälschlicherweise Antikörper nachgewiesen wurden, ist also genauso hoch wie die Anzahl derjenigen, die wirklich an Corona erkrankt waren. Die Wahrscheinlichkeit, dass eine positiv getestete Person gar keine Antikörper hat, liegt also bei 50 Prozent.

 

Je höher die Infiziertenzahlen, desto niedriger die Fehlerwahrscheinlichkeit von Corona-Tests

Bei einer höheren Zahl an Infizierten, sehen die Zahlen ganz anders aus. Hatte bereits ein Prozent der Bevölkerung das Virus, weisen 100 von 10.000 Personen Antikörper auf - und das würde auch erkannt. Von den 9900 Personen ohne Antikörper hätten 9880 einen richtigen, negativen Befund. Fehler würden bei 20 Personen auftreten. Das Verhältnis von richtig-positiven und falsch-positiven Ergebnissen läge bei 100:20. Oder anders ausgedrückt: Etwa 83 Prozent der positiven Ergebnisse wären richtig. Ein negatives Ergebnis wäre in beiden Fällen zu 100 Prozent richtig.

„Diese Vorhersagewerte sind – nachdem das Testergebnis vorliegt - eigentlich wichtiger als die Sensitivität und Spezifität. Die getestete Person möchte ja wissen, inwieweit sie sich auf den Befund verlassen kann", sagt Weiß. Forscher raten deshalb davon ab, einzelne Personen mit Antikörpertests zu untersuchen. Die Ergebnisse seien noch zu ungenau. In seiner aktuellen Form könne ein Antikörpertest bei Einzelpersonen keine sicheren Aussagen zur Immunität liefern und höchstens die aktuelle Diagnostik ergänzen. Das schreiben Wissenschaftler um den Freiburger Professor Michael Kochen in der aktuellen Ausgabe der „Zeitschrift für Allgemeinmedizin“. Eine Sensitivität und Spezifität von 100 Prozent ist zwar theoretisch möglich, praktisch aber quasi nie der Fall. Forscher können die Verlässlichkeit von Tests aber erhöhen, indem sie andere Faktoren wie Symptome der Erkrankung einbeziehen oder Gegentests durchführen. Ein Schnelltest auf Antikörper, mit der sich Einzelpersonen binnen 15 Minuten testen können, liegt wohl noch in der Ferne.

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