Van fragmentatie naar integratie: het onderzoeken van post-COVID en de verbindingen met PAIS

Dit project streeft naar het identificeren van targets voor objectieve diagnose en gerichte behandeling van post-COVID, andere PAIS en ME/CVS. Doelen zijn: 

1.  Pathofysiologisch: verschillen en overeenkomsten in eiwitconcentraties identificeren tussen patiëntgroepen en controles. 
2.  Diagnostisch: biomarkers en klinische factoren (lichamelijk en medisch) identificeren die post-COVID en PAIS kunnen voorspellen. 
3.  Diagnostisch en therapeutisch: biomarkers koppelen aan symptoomprofielen zoals post-exertionele malaise (PEM), posturaal orthostatisch tachycardie syndroom (POTS), cognitieve dysfunctie, pijn en vermoeidheid binnen verschillende diagnostische groepen.

In dit project wordt een proteomics panel bestaande uit meer dan 5400 eiwitten (Explore HT - Olink) gemeten in cohorten van post-COVID, PTLDS, QVS en ME/CVS, post-sepsis syndroom, multiple sclerose (MS) en controles. Dit resulteert in een top 3 eiwitten gelinkt aan de ernst van PAIS in het algemeen en een top 3 eiwitten gelinkt aan de ernst van post-COVID. Deze eiwitten kunnen vervolgens gebruikt worden als biomarkers voor diagnose, en als potentieel target voor behandelingen. De onderzoeksgroep gebruikt netwerkanalyses om te onderzoeken welke mechanismen een rol spelen bij post-COVID en PAIS. Ook kunnen er op deze manier mechanismen geïdentificeerd worden die gelinkt zijn aan ziektegerelateerde symptomen.

Dit project wordt uitgevoerd in nauwe samenwerking met het Nederlandse ME/CVS Cohort en Biobank (NMCB) consortium en Post-COVID Netwerk Nederland (PCNN werkpakket 3, Amsterdam UMC). Via deze samenwerking wordt toegang verkregen tot samples van mensen met post-COVID, Q-koorts, ME/CVS en gezonde controles. Er wordt samengewerkt met Amsterdam UMC om toegang te krijgen tot samples van mensen met MS, en met het RIVM om toegang te krijgen tot samples van PTLDS patiënten. 

De eerste resultaten worden ongeveer 1 jaar na de start van het project verwacht. Deze resultaten bestaan uit de analyses van de proteomics (eiwitten) data van de verschillende PAIS consortia. Op basis van deze analyses worden ziektespecifieke en overkoepelende mechanismes in kaart gebracht, en mechanismes gelinkt aan specifieke symptomen. Ook worden eiwitten geïdentificeerd die gebruikt kunnen worden als biomarkers voor de verschillende PAIS. Deze resultaten kunnen direct klinisch toegepast worden om mensen met PAIS te diagnosticeren. Op de langere termijn kunnen de resultaten van dit onderzoek bijdragen aan de ontwikkeling van nieuwe ziekte- of symptoomspecifieke behandelingen. 

Het doel van dit project is om de top 3 eiwitten te identificeren gelinkt aan ernst van PAIS in het algemeen, en de top 3 eiwitten gelinkt aan de ernst van post-COVID. Deze eiwitten worden vervolgens gedeeld met de onderzoeksgroep van prof. M. Mhlanga, die vervolgonderzoek doet naar de regulatie van deze eiwitten binnen het genoom. Deze resultaten kunnen gebruikt worden voor de ontwikkeling van nieuwe therapieën, specifiek gericht op het reguleren van relevante genen. Dit wordt gedaan in samenwerking met Lemba Therapeutics.