Predictie van immuunreacties na vaccinatie met PKPD modellering als tool voor pandemische paraatheid
Individuen reageren verschillend op (booster)vaccinaties vanwege verschillen in hun kenmerken (bijvoorbeeld leeftijd, geslacht, etniciteit, gezondheidstoestand, bijkomende ziekten, gelijktijdig gebruikte medicatie, etc.). Deze kenmerken (covariaaten) kunnen worden gebruikt om de immuunrespons van het individu te voorspellen en om te bepalen of iemand zal reageren. Om de individuele respons na vaccinatie, boostervaccin of zelfs SARS-CoV-2-infectie te voorspellen, moeten de farmacokinetiek en farmacodynamiek worden vastgesteld. Met een wiskundig model dat de PK-PD beschrijft, kan het verband tussen de covariaaten en de bijbehorende immuunrespons worden beoordeeld.
Doel
Dit onderzoek heeft als doel covariaaten te identificeren die bijdragen aan het voorspellen van de individuele immuunrespons (humoraal en T-cel) op een (booster) vaccinatie of infectie. Hiertoe wordt een populatie PK-PD-analyse verricht. Het tweede doel is om te verifiëren of met de gevonden covariaaten geïndividualiseerde vaccinatiestrategieën kunnen worden ontwikkeld. Tenslotte zal er een raamwerk worden ontworpen dat toekomstige populatie PK-PD analyses ondersteunt.
Aanpak/werkwijze
In dit onderzoek wordt een populatie PK-PD analyse verricht met non-linear mixed effect modeling en gegevens uit 3 eerdere COVID-19 studies. Deze studies bevatten informatie over zowel de antistofrespons (S1-specifieke antistoftiters) als de T-cel immuunrespons van zowel gezonde deelnemers als immuungecompromitteerde patiënten. Door met het model factoren (covariaaten) te identificeren die individuele antistofniveau en T-cel respons voorspelt, kan met het model gepersonaliseerde vaccinatiestrategieën en het effect van eerdere infecties worden onderzocht.
Samenwerkingspartners
Het project wordt uitgevoerd door het Erasmus MC en de Universiteit Leiden. Het onderzoeksteam bestaat uit experts op het gebied van (klinische) farmacometrie, (klinische) farmacologie, modelleren, virologie, (klinische) immunologie en vaccinatie.
(Verwachte) resultaten
De verkregen covariaaten kunnen worden gebruikt om patiënten te identificeren die waarschijnlijk niet afdoende reageren op standaard vaccinatiestrategieën. Door het geven van vaccinaties aan diegene die er het meeste baat van ondervinden, kan de allocatie van vaccines worden geoptimaliseerd. Dit heeft mogelijk lagere kosten, een verhoogde beschikbaarheid en grotere acceptatie van (booster) vaccinaties tot gevolg. Bovendien kunnen de verkregen covariaaten worden gebruikt om implementatiestudies te ontwerpen. De resultaten van dit project worden eind 2025 verwacht.