Resultaten

Het Corona Research Super Project is na vier maanden hard werken door alle betrokken studenten en medewerkers afgerond. Alle teams binnen het project hebben samen onderzoek gedaan en ontworpen en er zijn veel mooie bevindingen en wetenschappelijke bijdragen ontwikkeld. Terwijl sommige groepen nog bezig zijn met wetenschappelijke publicaties of verder onderzoek naar hun onderwerpen, zijn de voorbereidingen voor de organisatie van een symposium op 21 september gestart. Dit symposium zal een gelegenheid zijn voor de studenten en medewerkers die betrokken zijn bij het CRSP en voor alle anderen die geïnteresseerd zijn in de onderwerpen die tijdens het project worden besproken of in de nieuwe en innovatieve manieren van onderwijs die zich onder onze neus hebben ontwikkeld.

Het resultaat, in ieder geval op papier, van het CRSP is één papier dat door elk van de 10 onderzoeksteams wordt geproduceerd. Hoewel elke rapport afzonderlijk kan worden gelezen, vormen ze een groter verhaal gedurende het hele project. Sommige teams richtten zich op het beschrijven en onderzoeken van de momenteel beschikbare middelen voor het diagnosticeren, behandelen en vaccineren tegen COVID-19. Deze teams baseerden hun onderzoeksmethoden vooral op literatuuronderzoek. Andere teams gebruikten uitgebreide statistische wiskundige modelleringstechnieken om de progressie van SARS-CoV-2 door samenlevingen of binnen een enkele patiënt te modelleren en te voorspellen. Ten slotte gebruikten sommige teams een ontwerpgebaseerde aanpak om instrumenten te beschrijven en te ontwikkelen om de preventieve regelgeving en hun effectiviteit in de samenleving beter te begrijpen en te implementeren. 

Al deze teams gingen met elkaar om en leerden samen, dit vormt de kern van het Corona Research Super Project: het concept van Collaboratief leren. 

Na het afronden van het onderzoek is door elk team een rapport geschreven. Samenvattingen van al deze rapporten kunnen hieronder worden gevonden. De volledige rapporten kunnen worden opgevraagd door contact op te nemen met nanobiology.coronaproject@erasmusmc.nl.

Diagram collaboratief leren (CRSP)
  • Hieronder vind je samenvattingen van de resultaten van divers literatuuronderzoek.

    • Door: Hannah Hulsewé, Polina Kostina, Flip Jansen, Lucas Hofmans, Anouk Huijsmans & Rochelle Niemeijer
      Toezicht: Aljoscha Wahl1 & Andrea Conidi (Erasmus MC)

      De pandemie die begon in 2019, veroorzaakt door de zoönose van SARS-CoV-2, heeft aangetoond dat de wereld momenteel onvoldoende voorbereid is om uitbraken goed in te dammen, wat de noodzaak van een snelle antivirale ontdekking onderstreept. Recente ontwikkelingen op het gebied van onder andere proteomics, metabolomics en metagenomics hebben het mogelijk gemaakt om nauwkeuriger metingen te verrichten, waardoor de structuren en de dynamiek van de virale levenscyclus veel gedetailleerder in kaart kunnen worden gebracht. Tijdens deze ontwikkelingsperiode zijn nieuwe antivirale targets geïdentificeerd. Om aantrekkelijke potentiële antivirale targets voor SARS-CoV-2 vast te stellen, zijn de interferentiepunten in de virale levenscyclus van het pathologisch relevante Influenza A virus (IAV) herzien. Deze evaluatie geeft een diepgaand inzicht in de modellen voor het binnenkomen, repliceren, vrijgeven en beïnvloeden van de metabole weg van SARS-CoV-2 en IAV in de gastheercel. Deze evaluatie van verschillende punten in de virale levenscyclus heeft punten van interferentie en de bijbehorende potentiële antivirale middelen opgehelderd. Verder onderzoek naar virale levenslange interferentiepunten is een cruciaal onderdeel van een structureel kader dat snellere antivirale ontdekking mogelijk maakt. Aangezien de gegeven virussen overeenkomsten vertonen, kan de kennis van IAV bijdragen tot de snelle ontwikkeling van antivirale middelen voor SARS-CoV-2. Dit onderzoek benadrukt het belang van de ervaringen die zijn opgedaan met uitgebreid onderzoek naar IAV. Dit maakt het mogelijk om een roadmap te ontwikkelen naar een snellere antivirale ontdekking met toepassingen voor toekomstige virale uitbraken.

    • Door: Felisita Fideline Sinartio, Max Schuurmans, Rowan Brakel, Dominick Getrouw, Benthe Lucas & Roisin McMorrow
      Toezicht: Laura Mezzanotte (Erasmus MC)

      De snelle uitbarsting van de COVID-19 pandemie heeft een enorme impact gehad op de wereldwijde samenleving. Het heeft niet alleen geleid tot massale rouw en verliezen, maar heeft ook wereldwijd economische schade aangericht. Een definitieve behandeling is echter nog niet gevonden en een vaccin is nog in ontwikkeling. Toch wil de wereldbevolking voorkomen dat er nog meer schade wordt aangericht. Daarom werd er bij wetenschappers op aangedrongen om te kijken naar de functionaliteit van de herbestemming van reeds bekende medicijnen en behandelingen. 
      We hebben de ontwikkeling van de ziekte ingedeeld in vier verschillende stadia (mild, matig, ernstig en kritisch), waarna de resultaten van trial(s) op populaire hergebruikte medicijnen werden vergeleken en werd geanalyseerd waarvan de patiënten het meest profijt hadden. Dit artikel richt zich op de resultaten van trials met de meest populaire hergebruikte geneesmiddelen (in de categorieën: antivirale middelen, immunodulerende middelen, antimalaria en andere potentiële geneesmiddelen). We evalueerden de algemene doeltreffendheid van de behandelingen (namelijk: remdesivir, favipiravir, lopinavir, ritonavir, hydroxychloroquine, chloroquine, tocilizumab en methylprednisolon) op basis van de bestaande klinische studieresultaten. 
      We concludeerden dat remdesivir, tocilizumab en methylprednisolon mogelijk ten goede komen aan ernstig zieke COVID-19 patiënten. Terwijl hydroxychloroquine en chloroquine gunstig kunnen zijn voor matig tot licht aangetaste patiënten en favipiravir, kunnen lopinavir en ritonavir gunstig zijn voor licht aangetaste patiënten. In onze review hebben we veel van de potentiële therapieën voor de behandeling van COVID-19 geanalyseerd, waaronder een aantal behandelingen die wereldwijd veel media-aandacht hebben gekregen. Ondanks de urgentie om therapeutische opties te vinden om deze pandemie te bestrijden is het ook belangrijk om hun potentieel als effectieve therapieën voor de behandeling van COVID-19 kritisch te beoordelen.

    • Door: Ussama Choudhry, Berber Keane, Kirsty Kwok, Selma Oueddan & Aaron Wenteler.
      Toezicht: Inês Machado (Erasmus MC)

      Een nieuw coronavirus, SARS-CoV-2, waarschijnlijk van zoönotische oorsprong, werd voor het eerst ontdekt uit een cluster van longontstekingsgevallen in Wuhan, China in december 2019. SARS-CoV-2 heeft zich begin 2020 wereldwijd snel verspreid en heeft een pandemie veroorzaakt met meer dan 9 miljoen bevestigde gevallen en meer dan 470.000 sterfgevallen op het moment van schrijven. Een vaccin is cruciaal om de verdere verspreiding van SARS-CoV-2 in te dammen en toekomstige uitbraken te voorkomen. In deze evaluatie kijken we naar de huidige vooruitgang in het onderzoek naar en de ontwikkeling van kandidaat-vaccins tegen SARS-CoV-2. We bespreken het doel van de vaccins, hoe verschillende vaccintechnieken werken en uiteindelijk de vaccinkandidaten die momenteel in klinische tests worden onderzocht.
       

    • Door: Staf Bauer, Giovi Duivenvoorden, Gerarda van de Kamp, Kavish Kohabir & Ngoc Mai Phuong Nguyen
      Toezicht: Willy Baarends (Erasmus MC)

      De SARS-CoV-2-uitbraak en -verspreiding in het begin van 2020 leidde tot een snel begin van een COVID-19-pandemie. Een goede identificatie en quarantaine van besmette personen is noodzakelijk om de verspreiding van virussen in te dammen. Daarom is er behoefte aan snelle, gevoelige en specifieke diagnosemethoden waarmee patiënten bij voorkeur in een vroeg stadium van de ziekte kunnen worden geïdentificeerd. Deze evaluatie onderzoekt verschillende diagnostische methoden en heeft tot doel te bepleiten welke methode het best geschikt is voor de diagnose van welke stadia van COVID-19 en met welk doel. We stellen dat de diagnose van COVID-19 op basis van de symptomen een uitdaging blijft, aangezien de meeste symptomen van COVID-19 niet specifiek zijn en de specifieke symptomen pas in een laat stadium van de ziekte optreden. Om een infectie in een vroeg stadium op te sporen, moet daarom een moleculaire diagnostische methode worden gebruikt die een hoge specificiteit en gevoeligheid heeft, een korte doorlooptijd heeft, lage kosten heeft en "point-of-care testing" (POCT) mogelijk maakt. Vergeleken met antigeendetectie is aangetoond dat virale RNA-detectie gevoeliger is, met een groter detectievenster, waardoor de diagnose in een vroeg stadium kan worden gesteld. De huidige gouden standaard detectie door RT-qPCR is suboptimaal, maar in dit stadium is het de beste methode die beschikbaar is. Isotherme alternatieven zoals RT-LAMP, RT-RPA en RT-RAMP verdienen ontwikkelingsinspanningen om snellere, goedkopere, gevoeligere en POCT-vriendelijke testprocedures mogelijk te maken bij mogelijke toekomstige pandemieën. Ook een vergelijking van serologische tests voor de bewaking van de immuniteit van de kudde in een laat stadium, of na het herstel van COVID-19, suggereert dat laterale flow-tests inspanningen verdienen om de testgevoeligheid te verhogen.

  • Hieronder vind je een overzicht van de resultaten voortkomend uit onderzoek op basis van wiskundige modellen.

    • Door: Yasha Tenhagen, Mark Olthof, Sten de Schrijver, Selin Kocer, Rahman Fakhry & Marijn den Hartog
      Toezicht: Andrea Conidi1 & David van de Vijver (Erasmus MC)

      Achtergrond De COVID-19 pandemie heeft wereldwijd een enorm effect gehad. De landen van de wereld nemen doorgaans tegenmaatregelen op basis van deterministische modellen. Stochastische modellen zijn wellicht geschikter om rekening te houden met de inherente willekeurigheid van de ziekte. Deze studie probeert te bepalen of stochastische en deterministische modellen vergelijkbaar zijn en probeert voorspellingen te doen over de ontwikkeling van COVID-19 in Lombardije en Nederland.
      Methode We maken gebruik van een SEIR (Vatbaar, Besmettelijk, Blootgesteld, Hersteld) model, waaraan een extra ziekenhuis (H) compartiment en twee overlijdenscompartimenten (Dc en Du) zijn toegevoegd, om de verspreiding van COVID-19 in te schatten. We berekenen de parameters voor dit model met behulp van gegevens uit twee verschillende datasets. We hebben gebruik gemaakt van een dataset van de Italiaanse Civiele Bescherming (DPC) voor Lombardije en een dataset van het Rijksinstituut voor Volksgezondheid en Milieu (RIVM) voor Nederland. Om deze parameters in te schatten hebben we een Monte Carlo Markov Chain (MCMC) methode toegepast. Om de lockdown en het vrijgeven van maatregelen te simuleren, laten we ook de contactsnelheid in de tijd variëren met behulp van een sigmoïdale functie. Na de parameterschattingen implementeren we de resultaten in een deterministisch en stochastisch model en vergelijken we de resultaten.
      Resultaten De gegevens laten een piek zien van mensen die geïnfecteerd zijn met COVID-19 tegen eind maart, met maximaal 13328 patiënten die in het ziekenhuis zijn opgenomen. In onze simulaties treedt de piek in ziekenhuisopnames op rond hetzelfde moment als in de werkelijkheid. Ook de hoogte van de piek is vergelijkbaar, met 13838 gehospitaliseerde patiënten. Het aantal patiënten in het ziekenhuis lijkt echter wel iets eerder af te nemen dan in werkelijkheid het geval is. Onze resultaten laten ook een kleinere curve van geïnfecteerde patiënten zien dan de curve van de blootgestelde patiënten. Bovendien is het aantal herstelde patiënten eind juni groter dan de werkelijke gegevens. In ons model zou er geen tweede golf optreden als de contactsnelheid laag blijft. We vinden ook een gelijkaardig verloop van de epidemie in de bovenvermelde resultaten voorgesteld door het deterministische en het stochastische model.
      Conclusie Stochastische modellen zijn geschikter dan deterministische modellen om het verloop van COVID-19 te voorspellen. Deterministische modellen stellen slechts één bepaalde cursus voor, terwijl stochastische modellen een gelijkaardige cursus voorstellen, maar dan gekoppeld aan 'foutbanden'. Deze uitgebreide informatie helpt ons om rekening te houden met de heterogeniteit van het toekomstige verloop van de epidemie en helpt zo organisaties bij de preventie van en de voorbereiding op mogelijke toekomstige uitbraken.

    • Door: Manon Vleeming, Anna le Clercq, Mana Nejabat & Sabine Haspels
      Toezicht: Aljoscha Wahl (Erasmus MC)

      Het nieuwe coronavirus (SARS-CoV-2) dat de coronavirusziekte (COVID-19) veroorzaakt, heeft geleid tot een wereldwijde pandemie met meer dan 9 miljoen bevestigde gevallen vanaf 25 juni 2020. Inzicht in de transmissiedynamiek en beoordeling van de effecten van bestrijdingsstrategieën is essentieel om de transmissie in het geval van een tweede golf te verminderen. In dit rapport testen we door middel van simulatie met een uitgebreid SIR-model de effecten van verschillende mitigatiestrategieën op het verloop van de epidemie. De effecten van een milde of strenge lockdown op verschillende tijdstippen in de epidemie en intensief testen worden onderzocht met behulp van een SIADR (vatbaar, besmettelijk, ziek, gediagnosticeerd, hersteld) model. Het werd duidelijk dat het instellen van een strenge lockdown op een vroeg tijdstip samen met grootschalig testen de meest effectieve maatregel is om de piekwaarde van gediagnosticeerde individuen te verminderen.

    • Door: Wieke Joustra, Disha Vadgama, Ward de Ridder, Ward Peeters, Enzo Kingma & Friso Douma.
      Toezicht: David van de Vijver1 & Rob Gruters (Erasmus MC)

      Vaccins voor het SARS-Cov-2-virus dat de pandemie van 2020 veroorzaakt, worden door vele onderzoeksgroepen in de wereld ontwikkeld. Als dit vaccin uiteindelijk wordt gevonden, is de kans groot dat het niet mogelijk is om de hele bevolking in één keer te vaccineren en daarmee rijst de vraag; hoe gaan we deze vaccins verdelen over de verschillende inwoners van Nederland? Je zou kunnen zeggen dat willekeurige vaccinatie goed genoeg werkt, maar misschien heeft een op een bepaalde bevolkingsgroep gerichte vaccinatiestrategie een groter effect. Dit onderzoek is gericht op het vinden en formuleren van de optimale vaccinatiestrategie, met als hoofddoel het minimaliseren van de totale sterfte. Om dit te bereiken wordt een wiskundig model gebruikt dat een uitgebreide versie is van een standaard SIR-model. In dit model wordt een vaccin toegepast, uitgaande van de veronderstelling dat het vaccin één jaar na de start van de simulatie beschikbaar is, voor een 50%, 70% of 90% werkzaamheid van het vaccin, waarmee 10%, 30% of 50% van de bevolking wordt gevaccineerd. In deze simulatie zijn gerichte vaccinatiestrategieën gebruikt die gebaseerd zijn op 4 demografieën in Nederland; jongeren, mensen van middelbare leeftijd, ouderen en mensen die werkzaam zijn in de gezondheidszorg. We vinden dat voor elk vaccin en voor elke hoeveelheid beschikbaar vaccin de strategie om ouderen te vaccineren het meest effectief is. Als we kijken naar het effect op de immuniteit van de kudde en de totale sterfte in de jongere demografie, vinden we dat het vaccineren van ouderen nog steeds de voorkeur verdient. Hoewel onze benadering van het bepalen van een optimale vaccinatiestrategie niet onfeilbaar is, opent het een discussie in de samenleving over hoe we het vaccinatieproces moeten benaderen, mocht er een vaccin beschikbaar komen.

    • Door: Anneloet Broerze, Lukas van den Heuvel & Enzo Nio
      Toezicht: Dimphna Meijer2 & Kasper Spoelstra (TU Delft)

      Voor de ontwikkeling van behandelingen tegen COVID-19 is een kwantitatieve beschrijving van een SARS-CoV-2 infectie binnen een patiënt essentieel. Hier combineren we een eenvoudig model gebaseerd op quasispecies stelling met een op bio-informatica gebaseerd fitnesslandschap dat specifiek is voor SARS-CoV-2. Het model, dat de virale belasting en de evolutie binnen een gastheer beschrijft, wordt stochastisch opgelost met het Gillespie-algoritme. Wij stellen voor dat het wijzigen van de parameters van het model voor mutatie, infectie, replicatie en klaring leidt tot conclusies over de effectiviteit van antivirale middelen tegen de ziekte. Hoewel er veel ruimte is voor verbetering, beschrijft het model kwantitatief de invloed van vier klassen van antivirale middelen en geeft het inzicht in de SARS-CoV-2 evolutionaire dynamiek.

  • Hieronder vind je samenvattingen m.b.t. resultaten design.

    • Door: Jorrit Bakker, Reda Rhellab, Georgiana Spatariu & Hanna Vermeer
      Toezicht: Damiano La Zara (TU Delft)

      In dit project onderzoeken we de strategieën die wereldwijd worden toegepast om de verspreiding van het SARS-CoV-2-virus tegen te gaan die eind 2019 is ontstaan. Eerst stellen we een nieuwe parameter voor om de doeltreffendheid van de maatregelen van de landen te evalueren, namelijk het aantal sterfgevallen ten opzichte van de bevolkingsdichtheid. Vervolgens geven we een overzicht van de maatregelen op korte en lange termijn die door de verschillende landen zijn genomen en hun doeltreffendheid. In de vroege fase van een epidemie is het van essentieel belang dat er snel wordt ingegrepen. Op basis van onze bevindingen stellen we vast dat landen die een stringency index - een lockdown-index die verschillende mitigatiemaatregelen weegt - van 72 op <0,3 sterfgevallen per persoon/km2 hebben bereikt, uiteindelijk minder sterfgevallen per persoon/km2 hebben. Hoewel lockdowns een effectieve maatregel zijn gebleken om de verspreiding van het virus in te dammen, kunnen de economische en sociale gevolgen aanzienlijk zijn. Wijdverbreide tests en het traceren van contacten, die in verschillende landen zoals Zuid-Korea en China effectief bleken te zijn, hebben minder economische gevolgen en zijn daarom cruciale strategieën die op de lange termijn moeten worden nagestreefd. In landen met een beperkte testcapaciteit, zoals ontwikkelingslanden, moeten andere maatregelen, zoals fysieke afstand, op grote schaal worden toegepast. Daarnaast is het dragen van gezichtsmaskers ook effectief bij het verminderen van de overdracht van virussen, aangezien ademhalingsdruppels die het virus bevatten, worden opgevangen en de verspreiding ervan wordt voorkomen. Tot slot is een duidelijke communicatie op het gebied van de volksgezondheid van groot belang, aangezien deze van invloed is op de naleving van de overheidsmaatregelen, waardoor het verloop van de uitbraak wordt beïnvloed.

    • Door: Thijn Hoekstra, Emmy Thans, Daniël Sommers, Janneke Bok, Laurien Westra & Nima Nejabat
      Toezicht: Maarten van der Sanden (TU Delft)

      Gemeenschappen staan wereldwijd voor de moeilijke taak om goed geïnformeerde beslissingen te nemen over de aanpak van de SARS-CoV 2-pandemie. We hebben twee categorieën van beleidstypen geïdentificeerd die we tijdens deze pandemie hebben gezien: "Outbreak Management" en "Impact Management". We hebben ook een metafoor bedacht die we kunnen gebruiken om strategieën voor het beheer van virussen te bespreken.
      Met behulp van deze taal hebben we een tool geconceptualiseerd (bijvoorbeeld een mobiele app) die door gemeenschappen (bijvoorbeeld landen) kan worden gebruikt om "Outbreak- " en "Impact Management" spelenderwijs onder de knie te krijgen. Dit ontwerpproces werd gefaciliteerd door gebruik te maken van frameworks zoals de "Quadruple Helix" en "Octalysis", maar ook door uitgebreid gebruik te maken van afbeeldingen, tekeningen en prototypes.