Ischgl-studie: ontwikkeling van kudde-immuniteit en vaccinstrategie tegen COVID-19

Routinematige sero-surveillance van de bevolking aanwezigheid inschatten antilichamen naar Covid-19 is nodig om de ontwikkeling van kudde-immuniteit in een populatie. Gegevens uit het sero-surveillanceonderzoek van de bevolking in de stad Ischgl in Oostenrijk werpen licht op dit aspect en hebben onderzoekers ertoe aangezet een voorspellingsmodel te ontwikkelen dat zou kunnen helpen bij het plannen van een effectieve vaccinstrategie en niet-invasieve bevolkingsinterventies tegen de infectie. 

De gegevens uit het Ischgl-onderzoek toonden aan dat ca. 42.4% van de bevolking was seropositief na 9-10 maanden testen sinds de eerste keer patiënten werden blootgesteld aan de kroon virus^1,2. Dit vereist echter het gebruik van geschikte antilichamen en het juiste doelwit om ervoor te zorgen dat personen met milde infecties niet worden gemist³. Deze gegevens uit de Ischgl-studie suggereren dat de antilichaamrespons op Covid-19 is niet alleen langdurig, maar kan er ook een voorspeller van zijn kudde-immuniteit in een populatie. Dit maakt op zijn beurt de noodzaak van een routinematige sero-surveillance in een populatie noodzakelijk om het aantal mensen te schatten dat antilichaampositief is. Hoewel dit onderzoek misschien niet representatief is voor de gehele bevolking, kan het ons nog steeds helpen bij het identificeren van niet alleen de seropositieve individuen, maar leidt het indirect ook tot het voorspellen van de geschatte populatie die al dan niet een boostervaccindosis nodig zou hebben. Dit is op dit moment van extreem belang, gezien het feit dat vaccintoediening tegengaat Covid-19 is in de meeste landen in volle gang en de wereld wacht met spanning op de terugkeer naar het ‘normale leven’ dat bestond vóór COVID-19. Dit zal de beleidsmakers en bestuurders in staat stellen richtlijnen te ontwikkelen en ervoor te zorgen dat er adequate gezondheidszorgmiddelen worden besteed aan de bevolking waar de ontwikkeling van antilichamen minimaal is. 

Bovendien heeft deze studie ook de ontwikkeling onthuld van een niet-invasief voorspellend model gebaseerd op de zelfbeoordeling van drie geïdentificeerde symptomen (hoesten, verlies van smaak/reuk en pijn in de ledematen) dat nauwkeurig de seropositieve individuen zou kunnen voorspellen.⁴ in een populatie die besmet is met het coronavirus. Exploitatie van een dergelijk niet-invasief model kan echt gunstig zijn voor de hele wereld om de COVID-19-pandemie te bestrijden door de seropositiviteit van de bevolking te voorspellen. 

Door beide benaderingen van routinematige sero-surveillance en voorspellende modellering te combineren met behulp van CHES-software⁵ om de seropositiviteit te bepalen, kunnen landen over de hele wereld efficiënt serosurveillancestudies plannen die kunnen helpen bij het beheersen van de pandemie door het geld van de belastingbetaler effectiever te besteden en de normaliteit zo snel mogelijk terug te brengen.  

*** 

Referenties:

1. Ischgl: Antilichamen namen slechts licht af. Online gepubliceerd op 18 februari 2021. Verkrijgbaar bij https://tirol.orf.at/stories/3090797/ Betreden op 19 februari 2021.  

2. Innsbruck Medical University 2021. Persbericht – Ischgl-onderzoek: 42.4 procent is antilichaam-positief. Online verkrijgbaar bij https://www.i-med.ac.at/pr/presse/2020/40.html Betreden op 19 februari 2021.  

3. Onderschatten we de seroprevalentie van SARS-CoV2? BMJ 2020; 370 doi: https://doi.org/10.1136/bmj.m3364 (Gepubliceerd op 03 september 2020) 

4. Lehmann, J., Giesinger, et al., 2021. Schatting van de seroprevalentie van SARS-CoV-2-antilichamen met behulp van drie zelfgerapporteerde symptomen: ontwikkeling van een voorspellingsmodel op basis van gegevens uit Ischgl, Oostenrijk. Epidemiologie en infectie, 1-13. Online gepubliceerd door Cambridge University Press: 18 februari 2021. DOI: https://doi.org/10.1017/S0950268821000418 

5. Holzner B, Giesinger JM, Pinggera J, Zugal S, Schöpf F, Obergugenberger AS, Gamper EM, Zabernigg A, Weber B, Rumpold G. De computergebaseerde gezondheidsevaluatiesoftware (CHES): software voor elektronische patiëntgerapporteerde uitkomstbewaking . BMC Med Informeren Decis Mak. 2012 november 9; 12:126. doei: https://doi.org/10.1186/1472-6947-12-126.  

***