Man nennt das Phänomen “antibody dependent enhancement” (ADE), dabei führt die Impfung dazu, dass eine Neuinfektion mit dem Erreger viel schlimmer verläuft als ohne Impfung. Ich habe das für übertrieben gehalten, aber neue Hinweise sind beunruhigend.

Liebe Leser, der nun folgende Beitrag ist für Nicht-Fachleute passagenweise recht schwierig zu verstehen, die Konsequenzen daraus sind jedoch eingängig. Will sagen: Wir stochern hinsichtlich der Neben- und Folgewirkungen der Covid-Impfungen aufgrund fehlender Langzeit-Untersuchungen vielfach im Dunkeln, es scheint auch der politische Wille zu fehlen, möglichst schnell eine bessere Datenlage zu schaffen. Die vorhandenen und sich allmählich ergänzenden Informationen raten jedoch zunehmend zu noch größerer Vorsicht, von Entwarnung hinsichtlich der potenziellen Gefährlichkeit der Impfung kann nun wirklich keine Rede sein, denn wie in diesem Artikel zu lesen ist, vergrößert sie mit zunehmender Wahrscheinlichkeit sogar das Risiko einer ernsthaften Erkrankung.

Soviel zum Allgemeinen. Im Speziellen und Einzelnen lässt sich der Stoff leider nicht leichter erklären; die Zusammenhänge sind nur aus der Synopse medizinisch-klinischen, statistischen und zellbiologischen Wissens zu ermitteln. Es geht aber nicht anders, da ich diese neuen Gedanken fachlich korrekt aufschreiben muss, um nicht angreifbar zu sein. Das Berichten über Covid und die Impfungen ist ja bedauerlicherweise zu einem Minenfeld geworden. Ich muss (und kann) so gegebenenfalls die Interpretation verteidigen, die ich den Daten der nun folgenden Studie gebe, was die Autoren in diesem Fall nicht tun. Ich verstehe immer noch nicht, warum das kein wissenschaftlicher Kollege in einer Fachzeitschrift macht. 

Schäden durch Impfstoffe gegen SARS-CoV-2 sind mit einer Häufigkeit von unter 1:1000 noch so selten, dass die Menschen sie, ähnlich wie bei den COVID-Toten, ohne Medienberichte nicht aus ihrer eigenen Erfahrung wahrnehmen. Nur wenige kennen selbst ein Impfopfer (Impftote oder chronisch Impfgeschädigte). Damit jeder eines kennen würde, müsste es etwa eine Impfschadenquote von mindestens 1:500 bis 1:250 geben, weil jeder Mensch so viele Menschen direkt oder über einen Bekannten kennt. Nur Phänomene mit einer so hohen Frequenz sprechen sich schnell ohne Medien herum. Das ist auch der Grund dafür, warum die Impfpropaganda noch wirkt; wenn jeder aus eigener Anschauung ein oder zwei Opfer kennen würde, sähe die Sache anders aus.

„Antibody dependent enhancement” (ADE)

Seit einiger Zeit gibt es aber Hinweise darauf, dass die Krankheit durch die Impfung verschlimmert wird. Man nennt das Phänomen “antibody dependent enhancement” (ADE), dabei führt die Impfung dazu, dass eine Neuinfektion mit dem Erreger viel schlimmer verläuft als ohne Impfung. Seit einigen Wochen verdichtet sich diese Evidenz, nun ist ein weiterer sehr wichtiger Aufsatz dazu erschienen.

Was steht drin? Die Studie untersucht, ob sich Geimpfte und ungeimpfte Genesene hinsichtlich der Outcomes positiver SARS-CoV-2 PCR-Test, COVID-Erkrankung, COVID-bedingter Hospitalisierung oder Tod an COVID unterscheiden. Die Studie ist eine retrospektive Kohorten-Beobachtungsstudie, ihre Qualität und Aussagekraft ist also schlechter als bei einer prospektiven, randomisierten, kontrollierten Blindstudie (was ich in zahlreichen Artikeln erklärt habe). Die Ergebnisse solcher retrospektiven Studien sollte man nur ernst nehmen, wenn die darin gezeigten Effekte sehr stark sind. Das ist hier allerdings der Fall; es handelt sich immerhin – anders als bei den miserablen Daten, die Public Health England (PHE) alle zwei Wochen publiziert – um retrospektive Kohorten, und zwar sehr große Gruppen, sodass die Studie ausreichend Trennschärfe hat.

Die Studie betrachtet drei Gruppen von Probanden: Doppelt Geimpfte (Gruppe 1, über 650 Tsd. Individuen), an SARS-CoV-2 genesene Nicht-Geimpfte (Gruppe 2, 62 Tsd.) sowie Genesene, die zusätzlich eine einzige Impfstoffdosis mit einem Impfstoff erhalten haben (Gruppe 3, 42. Tsd., diese Gruppe und Gruppe 1 wurden fast alle mit BNT162b von Pfizer/Biontech geimpft). Für die Vergleiche wurden die Gruppen alle auf die gleiche Größe randomisiert, ein vorbildliches Vorgehen, und es wurden sehr sinnvolle statistische Modelle verwendet.

Die Kohorten wurden in der Studie erzeugt, indem die Gruppen 2 und 3 den Gruppenparametern (Alter, Geschlecht, demographische Daten) der Referenzgruppe angepasst wurden, um die Gruppen sinnvoll vergleichen zu können (das macht PHE nicht). Kritisch ist anzumerken, dass als „genesen” nur Probanden mit einem ehemals positiven PCR-Test gelten, was allerdings für die Aussage der Studie kein Problem darstellt, weil mittlerweile sowieso weltweit alle Ungeimpften Genesene sind (das Virus ist längst endemisch).

Die Studie ist methodisch sehr sauber gemacht

Es wurden drei statistische Modelle gerechnet, in den Modellen mit signifikanten Ergebnissen wurden Impfungen bis zum 28. Februar 2021 berücksichtigt. Die Outcomes wurden zwischen dem 1. Juni und 14. August 2021 erfasst. Im ersten Modell wurde der Impfzeitpunkt und der Zeitpunkt der Infektion der Genesenen in Übereinstimmung gebracht. Dadurch wurde ein ähnlicher Immunisierungsverlauf simuliert, um in beiden Gruppen die mit der Zeit nachlassende Wirkung der Immunisierung vergleichen zu können. In diesem Modell haben die Geimpften gegenüber den Genesenen eine 27-fach höhere Chance, erneut symptomatisch an COVID zu erkranken. Die Chance, dass diese Aussage falsch ist, liegt bei P < 0,001 (hochsignifikantes Ergebnis).

Im zweiten Modell wurde der Immunisierungszeitpunkt nicht berücksichtigt, wodurch es mehr Geimpfte gab, die erst relativ kurz nach der Impfung erneut einem Infektionsrisiko ausgesetzt waren. Dennoch war das Risiko der Geimpften gegenüber den Genesenen, erneut zu erkranken, auch in dieser Auswertung um den Faktor 6 erhöht (P < 0,001).

Das dritte Modell, in dem Genesene mit Genesenen, die zusätzlich einmal geimpft wurden, verglichen wurden, ergab keine statistisch signifikanten Ergebnisse, was nicht verwundert, da die Impfung bei bereits Genesenen keinen Effekt hat, was auch die Pfizer-Studie zeigt.

Insgesamt gab es in allen Gruppen nur wenige schwer symptomatisch Erkrankte, weil das Virus eben weitgehend ungefährlich ist, und keine Toten. Die Studie ist methodisch aber sehr sauber gemacht, die Ergebnisse sind signifikant und ernst zu nehmen, zumal die Effekte sehr stark sind.

Es sieht nach ADE aus

Was haben die Ergebnisse zu bedeuten? Die Autoren folgern lediglich, dass Genesene viel besser vor einer Neuinfektion geschützt sind als Geimpfte. Das ist nicht weiter verwunderlich, weil der Körper bei der natürlichen Infektion dem gesamten Virus mit all seinen Antigenen auf natürliche Weise ausgesetzt wird, während die Impfung mit BNT162b dem Körper lediglich das SPIKE-Protein präsentiert. Dieser Effekt war also von vornherein zu erwarten.

Doch die wahre Bedeutung der Studie ist eine andere. Betrachtet man die Modelle 1 und 2, fällt auf, dass bei Berücksichtigung des Zeitpunkts der Immunisierung (durch Infektion oder Impfung) das Risiko der Geimpften zur symptomatischen Neuinfektion 27-mal höher war, während ohne Berücksichtigung des Immunisierungszeitpunkts das Risiko nur 6-mal höher ist. Man kann das zwar darauf zurückführen, dass die Wirkung der Impfung rasch nachlässt. 

Doch betrachtet die Studie einen kurzen Zeitraum, denn zwischen Impfung und Messung der Outcomes vergingen nur etwa 3 bis 6 Monate. Es ist kaum vorstellbar, dass die Impfwirkung so schnell nachlässt, dass in diesem kurzen Zeitraum ein so massiver Unterschied zwischen den beiden Modellen (mit und ohne Berücksichtigung des Immunisierungszeitpunkts) sichtbar wird. Der Unterschied muss also einen anderen Grund haben. 

Es liegt die Erklärung nahe, dass etwa vier bis acht Monate nach der Immunisierung ADE einsetzt, was mit dem nach der Immunisierung vergangenen Zeitraum, den die Studie betrachtet, teilweise zusammenfällt. Wie kommt das? Bei ADE entwickelt sich etwa vier bis acht Monate (Fenster des Beginns des ADE-Effekts [i.F. ADE-Fenster]) nach der Impfung eine Antikörperkonstellation im Serum, bei der die Antikörper, die das Virus neutralisieren und eine Aufnahme in die Zellen verhindern, verschwinden, während Antikörper, die dessen Aufnahme in die Zellen beschleunigen, sich noch im Serum befinden. Bei der Neuinfektion im ADE-Fenster kommt es dann zu einem beschleunigten, schwereren Verlauf. Was wir in der Studie beobachten, sieht nach ADE aus, weil im ersten Modell im Vergleich mit der Gruppe der Genesenen mehr Patienten aus der Gruppe der Geimpften in das ADE-Fenster hineinlaufen, während dies im zweiten Modell nicht der Fall ist, da die Zeit seit der Immunisierung nicht berücksichtigt wird. Wichtig für die Bedeutung der Studie ist, dass inzwischen weltweit alle Ungeimpften Genesene sind, weil das Virus endemisch ist. Daher werden die in der Studie gezeigten Effekte zwischen den Geimpften und allen anderen Menschen (den Ungeimpften) auch bald allgemein sichtbar werden.

Dies alles ist noch kein Beweis für ADE, doch sieht es leider danach aus. Das Vollbild von ADE allerdings würde noch mehr schwere Verläufe und vor allem auch Tote aufweisen. Dass dies nicht der Fall ist, kann am ehesten mit der geringen Inzidenz (im echten epidemiologischen Sinne, nicht im Sinne des RKI) von COVID im Sommer, dem Beobachtungszeitraum der Studie, erklärt werden. Im Winter könnte es dann nicht nur zu mehr Erkrankungen, sondern auch zu deutlich mehr Todesfällen unter den Geimpften kommen.

Ein harter Beweis für ADE muss jedoch durch prospektive Kohortenstudien erfolgen, bei denen zusätzlich zu den klinischen Outcomes Biopsien und Blut entnommen werden müssen, um biochemische Charakteristika der ADE zu messen. Es kann gut sein, dass dies im momentanen gesellschaftlichen Klima nicht allzu schnell erfolgen wird.

Was ADE bedeutet

Wenn wir hier die ersten Zeichen der ADE vor uns haben, könnte es auch hier in Deutschland vier bis acht Monate nach der Impfung bei jungen gesunden Geimpften (U70-Jährigen) zu Verläufen kommen, wie wir sie sonst nur bei sehr alten Patienten kennen. Wenn das der Fall wäre, würden dann etwa ab Oktober deutlich mehr Menschen unter den Geimpften an COVID sterben als unter den Ungeimpften. Betrachtet man die Heftigkeit des Effekts in Gruppe 1, wären dann bei gegenüber dem Sommer stark steigender Inzidenz nicht nur einer von tausend, sondern deutlich mehr Geimpfte betroffen. Die toxische Wirkung der Impfung wäre für jedermann im unmittelbaren eigenen Umkreis sichtbar. Für Geimpfte wäre SARS-CoV-2 dann, anders als im letzten Jahr vor der Impfkampagne oder für Ungeimpfte, eine echte Gefahr für Leib und Leben.

Toxikologen wie Prof. Stefan Hockertz und der Immunologe und Erfinder der mRNA-Impfung, Robert Malone, haben schon lange vor ADE bei der SARS-CoV-2 Impfung gewarnt, ich habe das zunächst aufgrund der Ergebnisse aus den Zulassungsstudien für übertrieben gehalten. Nun scheint es leider wahrscheinlicher zu werden.

Nachtrag zu Leserzuschriften 17 Uhr/ 31.08.2021 

Einige Leser haben den Einwand formuliert, ich würde aus einer nicht durch das Peer-Verfahren validierten Studie zitieren. Meine Untersuchung der Studie ist aber eine Peer-Review, nur eine, die  keine Fachzeitschrift beauftragt hat. Daher ist die Qualitätskontrolle mit meiner Untersuchung erfolgt. Ich prüfe genau das, was andere Reviewer auch prüfen, wenn sie korrekt arbeiten.

Weiterhin hat der Leser Manfred Wohlfeil folgende Kritik an der Analyse geübt: `Modelle 1 und 2 können ganz grundsätzlich keinen Vergleich von NEUINFEKTIONEN von GEIMPFTEN hergeben, da bei den Impflingen nur Covid-19 NAIVE Impflinge betrachtet werden. Herr Ziegler schließt falsche Schlussfolgerungen weil er die Gruppen verwechselt hat. Die Autoren der Studie folgern übrigens etwas, im direkten Widerspruch zur Aussage in diesem Artikel steht, Zitat: “Individuals who were both previously infected with SARS-CoV-2 and given a single dose of the vaccine gained additional protection against the Delta variant.” '

Dazu ist folgendes zu sagen. 

1. Es gibt drei Gruppen und drei Modelle, man muss die Studie sehr genau lesen und gut nachdenken, um zu verstehen, was die Autoren zeigen. Alle drei statistischen Regressionsmodelle der Studie untersuchen die Reinfektion der drei verschiedenen Probandengruppen. Daher ist auch der qualitative Vergleich der Modelle 1 und 2, den ich angestellt  habe, aussagkräftig. Der Unterschied der Modelle besteht lediglich darin, dass das epidemiologisch recht exakte Matching (an einige Leser: selbstverständlich auch hinsichtlich Alter), das bei Modell 1 durchgeführt wurde, in Modell 2 aufgeweicht wurde. Der erste Einwand von Herrn Wohlfeil ist daher hinfällig.

2. Die von Herrn Wohlfeil zitierte Schlussfolgerungen der Autoren ist unzulässig, da in Modell 3 keine statistisch signifikanten Effekte errechnet wurden (nebenbei gesagt: je kleiner der P-Wert, desto signifikater ist das Ergebnis, P<0,001 zeigt eine sicherere Falsifikation der Nullhypohtese an als P<0,01). Diese Schlussfolgerung sollte in der gedruckten Fassung des Artikels dann hoffentlich fallen.