Spezialist für Medikamentensicherheit: Effektivität der BioNTech-Impfung nur 19 bis 29 Prozent

Im Rahmen der Entwicklung des Corona-Impfstoffs hat BioNTech/Pfizer etwa 44.000 Personen geimpft. Eine Hälfte erhielt den Impfstoff „Comirnaty“, die anderen ein Placebo. Nach zwei Monaten Beobachtungszeitraum zählte der Hersteller insgesamt 170 bestätigte Corona-Fälle, 8 in der Impfstoffgruppe, 162 in der Placebogruppe. Aus diesen Zahlen errechnete BioNTech/Pfizer, dass ihr Impfstoff eine Effektivität von 95 Prozent aufweist.

Professor Peter Doshi, Spezialist für Medikamentensicherheit und -wirksamkeit an der University of Maryland, und Mitherausgeber des „British Medical Journal“ kritisiert in einem Meinungsartikel, dass diese Rechnung eine Vielzahl an Krankheitsfällen im Studienverlauf übersieht:

In den Unterlagen, die der amerikanischen Food and Drug Administration (höchste Nahrungs- und Arzneimittelbehörde der USA, FDA) über den Impfstoff von BioNTech/Pfizer vorliegen, sieht Prof. Doshi „insgesamt 3.410 Fälle von vermutetem, aber unbestätigtem COVID-19 in der gesamten Studienpopulation“. Das sind 20-mal mehr COVID-19-(Verdachts)-Fälle als die Studienautoren angeben.

Doshi: Pfizer-Studie übersieht bis zu 3.410 Corona-Verdachtsfälle

Bereits die Angave „95 Prozent Effektivität“ ist irreführend, denn sie besagt nicht, dass 95 Prozent der Geimpften nicht mehr krank werden. Prof. Doshi geht noch einen Schritt weiter, und erklärt in seinem Beitrag, warum er diese Zahl für eine Falschaussage hält.

Um in der Studie von BioNTech/Pfizer als Corona-Fall zu zählen, waren Symptome und ein positiver PCR-Test notwendig. Letzterer wurde nach verschiedenen Aussagen jedoch weder zwingend noch regelmäßig durchgeführt. Insgesamt meldete BioNTech/Pfizer 170 PCR-bestätigte COVID-19-Fälle.

„Aber“, so Prof. Doshi, „diese Zahlen werden durch eine Kategorie von Erkrankungen, die ‚vermutetes COVID-19‘ genannt wird, in den Schatten gestellt.“ Diese Gruppe umfasse zusätzlich 3.410 Personen mit symptomatischem COVID-19, die nicht durch PCR bestätigt wurden. 1.594 Fälle traten in der Impfstoffgruppe, 1.816 in der Placebogruppe auf.

Effektivität des Impfstoffs nur 19 bis 29 Prozent

Mit 20-mal mehr Verdachts- als bestätigten Fällen dürfe diese Kategorie von Erkrankungen „nicht einfach ignoriert werden, nur weil kein positives PCR-Testergebnis vorlag.“ Umso dringlicher sei es, diese Zahlen zu verstehen. Zumal sich bei analoger Berechnung der Effektivität ein Wert von nur noch 19 Prozent ergebe.

„Selbst nach Abzug der Fälle, die innerhalb von 7 Tagen nach der Impfung auftraten (409 in der Impfstoffgruppe, 287 in der Placebogruppe), was die Mehrzahl der Symptome aufgrund [Impfreaktionen] des Impfstoffs einschließen sollte, bleibt die Wirksamkeit des Impfstoffs gering: 29 Prozent“, so Prof. Doshi.

Beide Werte, stellt Prof. Doshi fest, liegen deutlich unter der von den Aufsichtsbehörden festgelegten Wirksamkeitsschwelle von 50 Prozent für die [Not-]Zulassung der Corona-Impfstoffe.

Anmerkung der Redaktion: Die Effektivität der Impfung ergibt sich aus dem Verhältnis der Erkrankten beider Gruppen. Die Studie erfasste ursprünglich 8 + 162 = 170 bestätigte COVID-19-Fälle. Die angegebene Effektivität beträgt 1 – (8/162) * 100 % = 95,06 %. Unter Berücksichtigung alle Verdachtsfälle sinkt die Effektivität auf 1 – {(8 + 1594) / (162 + 1816)} * 100 % = 18,91 %. Ohne Verdachtsfälle binnen sieben Tagen nach der Impfung ergibt sich 1 – {(8 + 1594 – 409) / (162 + 1816 – 287)} * 100 % = 29,45 %.

PCR-Test entscheidet nicht, ob jemand krank ist

Im Gegensatz zu BioNTech/Pfizer bezieht sich Prof. Doshi bei der Berechnung der Wirksamkeit des Impfstoffs auf den Endpunkt „COVID-19-Symptome, mit oder ohne positives PCR-Testergebnis“. Damit definiert Prof. Doshi einen Corona-Fall anhand von Symptomen statt auf einem Labortest. Diese Vorgehensweise sei bei Impfungen gegen Grippe und grippeähnlichen Krankheiten (Influenza like Illnesses, ILI) seit langem üblich.

Diese Betrachtung mache durchaus Sinn, erklärt Prof. Doshi in einem Nachfolgeartikel im „Britisch Medical Journal“, wenn man nicht nur „den Anteil […], der durch ein bestimmtes Virus verursacht wird“, sondern diese Art Krankheitserscheinung insgesamt vermeiden möchte. Prof. Doshi erklärt weiter:

Wenn die Patienten mit ‚vermutetem COVID-19‘ im Wesentlichen den gleichen klinischen Verlauf haben wie die mit bestätigtem COVID-19, dann könnte ‚vermutetes plus bestätigtes COVID-19‘ ein klinisch sinnvollerer Endpunkt sein als nur bestätigtes COVID-19.“

Am Ende des Tages sei jedoch nicht der durchschnittliche klinische Schweregrad von Bedeutung, „sondern die Inzidenz der schweren Erkrankung, die die Krankenhauseinweisungen beeinflusst“. Letzteres basiere wiederum auf den Symptomen und nicht auf dem Labornachweis.

Dringender Bedarf für geeignete Daten

Aufgrund der Vielzahl der Fälle und der bisherigen Studien, „die nicht darauf ausgelegt sind, zu beurteilen, ob die Impfstoffe die Virusübertragung unterbrechen können“, scheine eine Analyse der schweren Erkrankungen gerechtfertigt. Dies sei zudem „die einzige Möglichkeit, die tatsächliche Fähigkeit der Impfstoffe zu beurteilen“.

In den Unterlagen der FDA, die nach Prof. Doshis Recherchen als einzige die 3.410 ‚vermuteten COVID-19‘-Fälle erwähnten, verberge sich ein weiterer Grund für mehr Daten. Demnach wurden 371 Personen wegen „wichtiger Protokollabweichungen“ von der Wirksamkeitsanalyse ausgeschlossen. Beunruhigend sei dabei insbesondere das Ungleichgewicht zwischen den Gruppen. So schloss BioNTech/Pfizer 311 Personen der Impfstoffgruppe und 60 der Placebogruppe im Studienverlauf aus. Welche Gründe zu diesen Ausschlüssen führten, beinhalten die Veröffentlichungen nicht.

Ebenfalls ungeklärt sei, ob und wie die Corona-Impfung bei bereits Genesenen wirkt. Obwohl „Personen mit einer bekannten SARS-CoV-2-Infektion oder einer früheren Diagnose“ an den Studien nicht teilnehmen durften, wurde bei 1.125 (3 Prozent) bei Studienbeginn positiv getestet. Prof. Doshi fand in der Studie außerdem acht Personen, die zum Ende der Studie erneut positiv getestet wurden. (ts)

Peter Doshi ist Assistenzprofessor für pharmazeutische Versorgungsforschung an der School of Pharmacy, University of Maryland, und Mitherausgeber bei „The BMJ“ (früher British Medical Journal). Seine Forschung konzentriert sich auf die Politik in Bezug auf Arzneimittelsicherheit und Wirksamkeitsbewertung. Prof. Doshi entwickelte unter anderem innovative Methoden zur Bewertung von Zulassungsinformationen einschließlich klinischer Studienberichte. Er absolvierte ein Stipendium in vergleichender Wirksamkeitsforschung an der Johns Hopkins Universität und promovierte am Massachusetts Institute of Technology (MIT) in den Fächern Geschichte, Anthropologie und Wissenschaft, Technologie und Gesellschaft.