Corona-Tests: Wie kommt es zu falsch positiven Ergebnissen?

Erst ein positives Ergebnis - dann wird zurückgerudert. Mehrere Fußballclubs waren zuletzt davon betroffen. Was sagt das über die gängige Testpraxis aus?

Judith Gladow

Symbolbild. - © Pixabay
Symbolbild. (© Pixabay)

Bielefeld/Bad Salzuflen. Sogenannte falsch positive Testergebnisse stehen wieder besonders im Fokus. Ein Grund dafür sind gleich mehrere Fälle in Fußballclubs. Wie etwa bei Serge Gnabry von Bayern München, der erst positiv auf Corona getestet wurde, und dann wohl doch negativ war. Aber nicht nur im Fußball, sondern auch für Schulen oder Kindergärten können solche Fälle ärgerlich sein. Vor allem wenn zahlreiche Kinder, Schülerinnen und Schüler, sowie Betreuerinnen und Betreuer deshalb in Quarantäne geschickt wurden.

Sind die Tests also einfach zu ungenau? Carsten Tiemann vom Labor Krone in Bad Salzuflen beantwortet das entschieden mit Nein. „Die Diskussion, die jetzt über die PCR-Tests geführt wird, ist grotesk", betont Tiemann. Die Polymerase-Kettenreaktion (PCR) sei im Gegenteil sehr genau. Sie ist der Klassiker unter den Verfahren, die bei der Identifizierung von Covid-19-Fällen eingesetzt werden. Auch die Bundesliga setzt auf diesen Test.

Wie der PCR-Test funktioniert

Bei einer PCR wird Erbmaterial, DNA, vervielfältigt. Das lässt sich einsetzen, um etwa Viruserkrankungen zu erkennen. Dafür werden gezielt Abschnitte der DNA gewählt, die für den gesuchten Virus typisch sind, sozusagen sein genetischer Fingerabdruck. Ist Virusmaterial in der Probe vorhanden, wird dieses vervielfältigt, angefärbt und dadurch sichtbar gemacht. Die PCR läuft dabei in mehreren Zyklen, beziehungsweise „Runden".

Carsten Tiemann erklärt das am Beispiel eines Dimmers für eine Glühbirne. „Am Anfang können Sie da eine Weile drehen, bevor etwas passiert. Ab einem bestimmten Punkt beginnt die Glühbirne zu leuchten. Auf einen Virus bezogen heißt das: Sind in der Probe viele Viren vorhanden, geht das Licht entsprechend früher an." Die Anzahl der Zyklen wird dabei mit dem sogenannten ct-Wert beschrieben.

Dabei werde laufend kontrolliert, ob das Material und die Methode fehlerfrei sind. Sollte hier etwas im Argen sein, werde der Test wiederholt oder mit einer neuen Probe noch einmal durchgeführt. Diese und weitere Sicherheitsvorkehrungen seien Standards, die alle akkreditierten Labore, die Corona-Tests durchführen, befolgen müssen. „Und wenn das Ergebnis nur schwach positiv ist, dann überprüfen wir es mit einem anderen PCR-Test", erklärt Tiemann. Dieser suche nach anderen Gen-Abschnitten als der Ursprungstest, die aber ebenfalls zum genetischen Fingerabdruck des Virus gehören.

Zu schwache Ergebnisse ausklammern?

Schwach positive Ergebnisse wurden unter anderem als Kandidaten für falsch positive Tests gehandelt. Diese auszuschließen, davon hält Tiemann nicht viel. "Wenn wir ein schwaches Ergebnis haben, etwa mit einem ct-Wert von 38, dann kann das daran liegen, dass die Infektion eigentlich am Ende ist und sozusagen nur noch etwas Virus-Schrott entdeckt wird. Es kann aber auch sein, dass der Getestete noch ganz am Anfang einer Infektion steht. Und einige Tage später ist der Patient hoch infektiös", erklärt er.

Beim PCR-Test auf den Coronavirus Sars-CoV-2 werde zudem gleich auf mehrere charakteristische DNA-Abschnitte getestet, betont Tiemann. „So können wir ein bestehendes positives Testergebnis auf mehrere Pfeiler setzen." Unter Idealbedingungen sei ein falsch positives Testergebnis so gut wie ausgeschlossen. Mögliche Fehlerquellen gebe es natürlich trotzdem, doch die lägen meist beim Menschen: Werde etwa beim Testen gerade von großen Gruppen mit vielen Infizierten nicht sauber gearbeitet, könnten die Proben verunreinigt werden. Die Qualität der Probe sei in der Labordiagnostik eben auch ein wichtiges Kriterium.

Statistisch gesehen

Zu jedem medizinischen Test gehört immer eine Wahrscheinlichkeit, dass er ein falsches Ergebnis liefert. In der Statistik spricht man hier von Fehlerwahrscheinlichkeiten. Hier gibt es grundsätzlich immer zwei Möglichkeiten, wie Odile Sauzet vom Statistik-Beratungszentrum der Uni Bielefeld erklärt. Verbunden damit sind die Begriffe Sensitivität und Spezifität. Je spezifischer ein Test, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit eines falsch positiven Tests. Je sensitiver der Test ist, desto unwahrscheinlicher ist ein falsch negativer Test. Die PCR soll in beiden Richtungen sehr genau sein. Laut Tiemann liegt sie unter idealen Bedingungen bei bis zu 100 Prozent.

Aber die Statistik-Expertin weist auch auf ein weiteres Merkmal hin, das eine große Rolle spielt: „Das Problem ist: Wenn wir testen, wissen wir ja nicht, wer gesund ist und wer krank", betont Sauzet. Je weniger Menschen in der getesteten Gruppe tatsächlich krank sind, umso ausschlaggebender sei die Spezifität.

Die Statistikexpertin erklärt das an einem Rechenbeispiel: „Angenommen, man testet eine Gruppe von 10.000 Menschen auf eine beliebige Krankheit. 100 davon sind krank. Wenn die Spezifität 90 Prozent beträgt, was sich ja sehr hoch und gut anhört, werden von den 9.900 Gesunden zehn Prozent, also 990 falsch positiv getestet. Und bei einer Sensitivität von 99 Prozent wird ein Kranker falsch negativ getestet." Bei den meisten medizinischen Tests sei ein solches Verhältnis aber kein Problem, da sich oft – etwa bei Krebserkrankungen – weitere Diagnostik anschließe. Dann sei es vor allem wichtig, eine möglichst hohe Sensitivität zu haben.

"Das wirkt so, als wäre das sehr häufig"

Sauzet unterstreicht aber auch, dass es sich bei Sensitivität und Spezifität eben um Wahrscheinlichkeiten handelt und alle Zahlen auch immer Anteile sind, die jeweils in ein Verhältnis gesetzt werden müssen. „Wenn dann Einzelpersonen im Umfeld oder vielleicht bekannte Persönlichkeiten wie Fußballer ein falsch positives Testergebnis haben, wirkt das so, als wäre das sehr häufig." Eigentlich handele es sich aber um Einzelfälle.

Vor allem mit einem Missverständnis möchte Sauzet hier noch aufräumen: „Falsch positive Ergebnisse sind nicht für den Anstieg der Fallzahlen verantwortlich. Wenn der Test der gleiche ist, bleiben auch Sensitivität und Spezifität gleich, die verändern sich nicht." Oder, um es mit den Zahlen des Robert-Koch-Instituts zu sagen: Falsch positive Tests können demnach nicht erklären, dass von den jeweils mehr als 1,1 Millionen Tests noch vor acht Wochen 10.046 Tests oder 0,86 Prozent positiv waren und vor zwei Wochen dann 43.308 oder 3,62 Prozent.

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