Im Gegensatz zu traditionellen Ansätzen werden im Projekt Drohnenbilder genutzt, um Habitate zu identifizieren, in denen Zecken und damit auch Infektionsherde besonders wahrscheinlich vorkommen. Gemeinsam mit Expert:innen für Insektenkunde (Entomologen) werden die Erkenntnisse über die Ausbreitung von Vektoren und Pathogenen verfeinert, um die Modellgenauigkeit zu verbessern. Für die Modellierung werden Machine-Learning-Algorithmen eingesetzt und Wetterdaten integriert, um die Auswirkungen des Klimas auf Zeckenpopulationen zu berücksichtigen.

In einer Modellregion, die als Hotspot für FSME und Borreliose gilt, werden im weiteren Verlauf freiwillige Teilnehmer:innen eingeladen, an einer Blutuntersuchung (serologische Studie) teilzunehmen. Dabei kommen Dried-Blood-Spot-(DBS)-Selbsttests zum Einsatz, um herauszufinden, wie viele Menschen bereits Antikörper gegen die Erreger haben. So lassen sich bislang unbekannte Infektionsfälle erkennen und die Datenlage verbessern. Gleichzeitig werden die Vorhersagen darüber, wo sich Infektionsherde befinden, in Feldstudien überprüft.

„Im Kern von HABITRACK steht eine Pipeline zur Vorbereitung auf Pandemien. Als Proof-of-Concept dienen dabei FSME und Borreliose“, resümiert Forscherin Univ.-Prof. Dr. Noemi Castelletti.

Das MONID-HABITRACK Projekt wird durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) unter dem Förderkennzeichen 031L0326A gefördert und ist zudem Teil des BMFTR-geförderten Forschungsnetzwerks MONID (Modellierungsnetz für schwere Infektionskrankheiten).