Celluloepidemiologie: genereren en modelleren van SARS-COV-2 specifieke T-cel responsen op populatieniveau met als doel interventies in de gezondheidszorg te verbeteren.

Wiskundige simulatiemodellen zijn onmisbaar geworden voor voorspellingen en het bestuderen van de effectiviteit van interventiestrategien zoals lockdowns en screeningen tijdens de SARS-CoV-2 pandemie. Het schatten van belangrijke grootheden maakt gebruik van de serologische afdruk van een infectie op het individu. Echter, al is dit een functie van het type assay, werden antilichamen tegen SARS-CoV-2 frequent niet gevonden in jonge en/of asymptomatische individuen en verdwenen deze na een korte periode, vooral bij asymptomatische individuen. Daarentegen zijn T-cellen in verschillende situaties gevonden, ook in afwezigheid van antilichamen, gaande van convalescente asymptomatische tot milde SARS-CoV-2 patiënten en hun huisgenoten. Dit suggereert dat T-cellen sensitiever kunnen zijn dan antilichamen om een oudere SARS-CoV-2 infectie aan te tonen. In dit project zullen we op populatieniveau SARS-CoV-2 specifieke Tcel en serologische data verzamelen voor verschillende cohortes waaronder 300 individuen (en 200 huisgenoten) die > 3 maanden geleden covid-19 hebben gehad, 100 huisartsen, 100 ziekenhuis medewerkers, 500 random geselecteerde individuen en 75 precovid- tijdperk stalen. Deze data zullen gebruikt worden in simulatiemodellen en zullen leiden tot een herbeoordeling van verschillende epidemiologische schattingen zoals die van de groepsimmuniteit en het reproductiegetal R. Dit zal op significante wijze covid-19 gerelateerde interventies in de gezondheidszorg beïnvloeden.

Trefwoorden:T-CELLEN, COVID-19, EPIDEMIOLOGIE

Disciplines:Adaptieve immunologie

Project type:Samenwerkingsproject