Дослідження Ішгля: Розробка групового імунітету та стратегії вакцин проти COVID-19

Routine sero-surveillance of the population to estimate presence of antibodies to COVID-19 is required to understand the development of імунітет стада in a population. Data from the sero-surveillance study of population in the Ischgl town of Austria throws light on this aspect and have led researchers to develop a prediction model which could help plan an effective vaccine strategy and non-invasive population interventions against the infection. 

Дані дослідження Ішгля показали, що прибл. 42.4% населення були серопозитивними після 9-10 місяців тесту з моменту контакту з першими пацієнтами коронавірусу^1,2. Однак це вимагає використання відповідних антитіл і правильної мішені, щоб гарантувати, що люди з легкими інфекціями не будуть пропущені³. This data from the Ischgl study suggests that the antibody response to COVID-19 is not only long lasting but can be a predictor of імунітет стада in a population. This, in turn, necessitates the need for a routine sero-surveillance in a population to estimate the number of people who are antibody positive? Although this study may not be representative of the entire population, however, it can still help us in identifying, not only the sero-positive individuals, but indirectly leads to predicting the estimated population that would require a booster vaccine dose or not. This is of extreme importance at this moment, given the fact that vaccine administration against COVID-19 is in full swing in most countries and the world is waiting anxiously to return to the “normal life” that existed before COVID-19. This will enable the policy makers and administrators to develop guidelines and ensure adequate health care resources are spent towards the population where antibody development is minimal. 

Крім того, це дослідження також виявило розробку неінвазивної прогнозної моделі, заснованої на самооцінці трьох ідентифікованих симптомів (кашель, втрата смаку/нюху та біль у кінцівках), які могли б точно передбачити серопозитивні особи.⁴ у популяції, яка була інфікована коронавірусом. Використання такої неінвазивної моделі дійсно може бути корисним для всього світу в боротьбі з пандемією COVID-19 шляхом прогнозування серопозитивності населення. 

Поєднання обох цих підходів рутинного серологічного спостереження та прогнозного моделювання за допомогою програмного забезпечення CHES⁵ Щоб визначити серопозитивність, країни в усьому світі можуть ефективно планувати дослідження серонагляду, які можуть допомогти в контролі над пандемією, витрачаючи гроші платників податків більш ефективно та якнайшвидше повертаючи нормальний стан.  

*** 

Список використаної літератури:

1. Ішгль: антитіла лише незначно знизилися. Опубліковано онлайн 18 лютого 2021 р. Доступно за адресою https://tirol.orf.at/stories/3090797/ Доступ 19 лютого 2021 року.  

2. Інсбрукський медичний університет 2021. Прес-реліз – дослідження Ішгля: 42.4 відсотка мають антитіла. Доступний онлайн за адресою https://www.i-med.ac.at/pr/presse/2020/40.html Доступ 19 лютого 2021 року.  

3. Чи ми недооцінюємо серопоширеність SARS-CoV2. BMJ 2020 рік; 370 doi: https://doi.org/10.1136/bmj.m3364 (Опубліковано 03 вересня 2020 р.) 

4. Lehmann, J., Giesinger, et al., 2021. Оцінка серопоширеності антитіл SARS-CoV-2 за допомогою трьох симптомів, про які повідомляють самі: Розробка моделі прогнозування на основі даних з Ішгля, Австрія. Епідеміологія та інфекція, 1-13. Опубліковано онлайн видавництвом Cambridge University Press: 18 лютого 2021 р. DOI: https://doi.org/10.1017/S0950268821000418 

5. Holzner B, Giesinger JM, Pinggera J, Zugal S, Schöpf F, Oberguggenberger AS, Gamper EM, Zabernigg A, Weber B, Rumpold G. Комп'ютерне програмне забезпечення для оцінки стану здоров'я (CHES): програмне забезпечення для електронного моніторингу результатів, звітованих пацієнтами . BMC Med Інформ Децис Мак. 2012 листопада 9 р.; 12:126. doi: https://doi.org/10.1186/1472-6947-12-126.  

***