Az ÖK és az ELTE kutatói publikus iPhone-mobiladatok felhasználásával vizsgálták a tavaszi COVID-intézkedések hatásait kilenc európai országban

Az ELKH Ökológiai Kutatóközpont (ÖK) és az ELTE kutatói ausztrál munkatársaikkal együttműködve a szolgáltató által közzétett, publikus mobiltelefonos mozgási adatok alapján kilenc európai országban – Belgium, Egyesült Királyság, Franciaország, Hollandia, Németország, Olaszország, Spanyolország, Svájc és Svédország − vizsgálták a tavaszi COVID-intézkedések, illetve az emberek magatartásának összefüggéseit a halálozási ráta alakulása szempontjából. A kutatás eredményeként kimutatták, hogy a lezárások időpontja, szigorúsága, valamint az emberek együttműködése és a szociális távolság betartása döntően meghatározta a halálos áldozatok számát. A gyors és határozott „Maradj otthon!” utasítás számos életet megmentett ott, ahol azt az emberek komolyan is vették. A kutatásról szóló tanulmány a Scientific Reports-ban jelent meg 2021. január 18-án.

Miután 2020 márciusában világszintű járványt okozott a Kínából kiinduló új típusú koronavírus, vakcina és hatékony gyógyszer hiányában a világ országai csak egy eszközhöz nyúlhattak: határaik, gazdaságuk és az emberek mindennapi életének a lezárásához, illetve korlátozásához. Az elmúlt száz évben nem volt ilyen méreteket öltő világjárvány, így nem álltak rendelkezésre ismeretek arról, hogy a szükségessé váló drasztikus intézkedések milyen hatással lesznek az emberek mobilitására, és ezáltal a járvány alakulására. A lezárások hatékonyságának értékelése azonban életbe vágó lehet, hiszen csak ennek ismeretében hozhatók felelős döntések a jövőben.

A kutatók rájöttek arra, hogy az Apple által publikusan közzétett mobiltelefonos mozgási adatok meglepően jól jelzik előre, hogy mennyire csökken le az emberek közötti találkozások száma. Az ilyen módon rendelkezésre álló, megbízható mozgási adatokat a kutatók összevetették a hivatalos lezárások időpontjaival, illetve a halálozási görbék alakulásával. (Azért nem az esetszámokat használták mutatóként, mert azok nagymértékben függenek a tesztelés mennyiségétől, illetve módszertanától, a halálozási adatok ezzel szemben sokkal megbízhatóbbak.)

A mobilitási adatokból jól látszik, hogy az iPhone-tulajdonosok mozgása a lezárás környékén esni kezdett, majd beállt egy jóval alacsonyabb szintre. Mivel Európában az iPhone-tulajdonosok száma elég jelentős, ezek az adatok az egész társadalom mozgási aktivitását jól jellemezhetik.

iPhone ÖK

Napi halálozási és mobilitási adatok a vizsgált kilenc európai országban (a–i). A 0. idő annak a napnak felel meg, amikor egy ország először jelentett napi ≥ 5 halálesetet. Felül: a piros és a kék vonalak a növekedési és csökkenési fázisokat jelzik. Függőleges vonal: nemzeti lezárás dátuma. Alul: mobiltelefon-követési adatok, normalizálva a járvány előtti átlagértékekkel (M1).

„Megnéztük, hogy van-e összefüggés az elhunytak száma és a lezárás hivatalos kezdete, illetve az emberek tényleges leállása között. A lezárás késését az országban elhunyt ötödik beteg halálának időpontja és a lezárás napja között eltelt időszak alapján számoltuk ki. Kiderült, hogy nincs igazán erős összefüggés a lezárás hivatalos időpontja és a tavaszi hullám összes halálos áldozatának a száma között” – mondta Scheuring István, a tanulmány egyik szerzője, az ELKH ÖK Evolúciós Rendszerek Kutatócsoportjának, illetve az MTA-ELTE Elméleti Biológiai és Evolúciós Ökológiai Kutatócsoportjának a munkatársa. – „Rájöttünk ugyanis, hogy az elhunytak száma – és így a fertőzöttek száma is – erősen függ a lezárás mértékétől. Ez viszont jól becsülhető annak alapján, hogy mennyivel csökkent az emberek mozgása a megszokotthoz képest.”

Az iPhone-ok mozgási adataiból jól látszanak az egyes országok lezárásai közötti különbségek. A két végpontot Olaszország és Spanyolország (ahol drasztikus intézkedéseket hoztak), illetve Svédország jelentette (ahol közel sem korlátozták olyan szigorúan az emberek életét). Az országok különböztek abban is, hogy milyen gyorsan csökkent le az emberek mozgása a járvány kezdete után. A járvány felfutása is eltérő volt államok szerint, amit vélhetően a helyi közösségek szerkezete, a helyi emberek mozgékonysága, valamint társasági élete is befolyásolt. Míg például Olaszországban sok helyen a családok több generációja is együtt él, addig Svédországban a háztartások 40 százalékában mindössze egy ember lakik.

„A lezárások sikere három dologtól függött: milyen gyorsan terjedt a járvány a lezárás előtt, milyen gyorsan rendelték el a lezárást a hatóságok, és ez mennyire volt szigorú. Mindez pedig jól nyomon követhető a mobiltelefon-adatokból, így ez az információ a jövőben is használható lesz az intézkedések hatékonyságának ellenőrzésére” – érvelt Scheuring István.

Az eredmények azt mutatják, hogy a járványcsúcs után annál gyorsabban kezdett csökkenni a halálozások száma, minél jobban lecsökkent az emberek mozgása. Emellett a járványcsúcs annál gyorsabban követte a lezárás időpontját, minél komolyabban vették az emberek azt, hogy otthon kell maradniuk. A járványcsúcs idején elhunyt emberek száma annál magasabb volt, minél többet késtek az adott országban a lezárás bevezetésével.

„Nagyon fontos szerepet játszik a lezárásról szóló döntés meghozatalának a gyorsasága. A járvány növekedése exponenciális, és az exponenciális folyamatok alattomosak: a kezdeti, csekélynek tűnő növekedés egyik pillanatról a másikra meredek emelkedésbe csap át, így már néhány napos késlekedés is több emberéletet követel” – összegezte a kutatás tanulságait Scheuring István.

A teljes cikk elérhető itt: https://www.nature.com/articles/s41598-021-81308-2

Feltár, igazol, előremutat: a magyarországi COVID-járványt meghatározó vírusváltozatok genetikai vizsgálata

A koronavírus-fertőzés terjedési láncának visszakövetésében és a klinikai fejlesztés alatt álló vakcinajelöltek várható hosszú távú hatékonyságának előrejelzésében is segíthet az a vírusgenom-kutatási program, amely konzorciális együttműködéssel, szegedi, pécsi, debreceni és budapesti kutatóintézetek és klinikák közreműködésével valósul meg, és bekapcsolja hazánkat a COVID-kutatás nemzetközi kollaborációjába. A vírus teljes genetikai állományának (genomjának) vizsgálata más járványtani elemzésektől független információforrás, amellyel reprodukálható a COVID-19-járvány tavaszi-koranyári hulláma, és megtudható, milyen vírusváltozatok terjednek jelenleg az országban.

A COVID-19 megbetegedést okozó SARS-CoV-2 vírus klinikai mintákból izolált változatainak genetikai elemzése az Eötvös Loránd Kutatási Hálózathoz tartozó Szegedi Biológiai Kutatóközpont (SZBK) vezetésével, a Pécsi Tudományegyetemhez tartozó Virológiai Nemzeti Laboratóriummal együttműködésben zajlik, több klinikai diagnosztikai laboratórium bevonásával. A projekt legfrissebb eredményei alátámasztják, hogy a SARS-CoV-2-ként (SARS-CoV-2: súlyos akut légúti tünetegyüttest okozó koronavírus 2-es típusa) számon tartott, új típusú koronavírus-fertőzés hazai második hulláma független a tavaszi itthoni járványterjedéstől: a jelenlegi járványügyi helyzet nem a tavasszal kialakult és lappangva terjedő fertőzési láncok folytatása, hanem a nyár közepén történt újbóli behurcolások eredménye. A genomszekvenálással (a vírus örökítőanyagának precíz feltérképezésével) feltárt vírusváltozatok összehasonlító elemzése arra is egyértelműen rámutat, hogy amíg a hatékony korlátozások következtében a tavaszi első fertőzéshullám hazánkban lokális maradt, addig az őszi szakaszban már országos kiterjedésű fertőzési láncolat is létrejött, ami megerősíti a belföldi széthurcolás szerepét és alátámasztja, hogy a járványügyi korlátozások kulcsfontosságúak a fertőzés terjedésének megakadályozása, illetve lassítása szempontjából.

Lényeges, hogy a SARS-CoV-2 koronavírus genetikai állománya ugyan folyamatosan változik, de ez a változás viszonylag lassú folyamat más vírusok (például az influenzavírus) genetikai módosulásaihoz képest – tájékoztat prof. dr. Jakab Ferenc a Virológiai Nemzeti Laboratórium (VNL) vezetője, és dr. Kemenesi Gábor, a VNL munkatársa. A vírus örökítőanyagának természetes változásai (mutációi) ugyanakkor fontos szerepet játszhatnak a kórokozó életképességében és fertőzőképességében, a mutációk időbeli és térbeli mintázata pedig fontos információt ad a járvány terjedéséről.

A vírusváltozatok genetikai vizsgálata alapján kirajzolódó ún. evolúciós törzsfát elemezve megállapítható, hogy az első észlelt magyarországi behozatalok jellemezen február végén és március első felében történhettek – abban az időszakban, amikor az első fertőzések felütötték a fejüket Nyugat-Európában. Ez a megállapítás egyben azt is igazolja, hogy hibás az az általános népvélekedés, miszerint a vírus már korábban is terjedt volna hazánkban – mutatnak rá a genomszekvenciák bioinformatikai elemzését végző kutatók, dr. Ari Eszter és dr. Vásárhelyi Bálint Márk.

A Magyarországon jelenleg terjedő fertőzési láncokat kialakító vírusváltozatok alapvetően megegyeznek az Európában terjedő vírusvariánsokkal: a mostani járványhullámot olyan változatok dominálják, amelyek a tavasz során más európai országokban alakultak ki. A konzorciális együttműködéssel folyó hazai tudományos munka célja, hogy a kutatócsoportok evolúciós és bioinformatikai tudására építve a hazai koronavírus-genomok gyors, valós idejű vizsgálatával új információt nyerjenek a járvány magyarországi terjedéséről és az új vírusváltozatok felbukkanásáról – összegzik a projektet vezető dr. Kintses Bálint és dr. Papp Balázs, az SZBK és a Magyar Molekuláris Medicina Kiválósági Központ (HCEMM) munkatársai a tudományos munka fő célkitűzését. A hazai vírusváltozatokkal kapcsolatos adatok a nemzetközi vírusmonitorozásnak is fontos elemei, mivel a kórokozóval kapcsolatos ismeretek bővítése révén segítik a jövőbeli járványügyi helyzetekre való felkészülést, lehetővé téve a veszélyesebb vírusváltozatok hazai megjelenésének észlelését. Mindezek mellett a vírusmódosulások folyamatos követése annak is fontos eszköze, hogy minél precízebben lehessen megítélni a védőoltási programok és a terápiák várható hatékonyságát.

A teljes elemzés, amely magában foglalja a ma Magyarországon terjedő vírusváltozatok kiértékelését, elérhető itt.

Aktuális statisztikák

Azóta, hogy 2019 decemberében felütötte fejét a SARS-CoV-2-ként (SARS-CoV-2: súlyos akut légúti tünetegyüttest okozó koronavírus 2-es típusa) számon tartott, új típusú koronavírus, világszerte rendkívüli ütemben nő a fertőzöttek száma. Az Egészségügyi Világszervezet december 1-jei statisztikai adatai szerint világviszonylatban közel 63 millió fertőzöttet tartanak nyilván, és csaknem 1,5 millió haláleset következett be a koronavírus-fertőzés szövődményei miatt. Összehasonlításként, a védőoltással megelőzhető szezonális influenzavírus-fertőzéssel összefüggő éves halálozást világviszonylatban 650 000 körülire becsülik, és a 2009-ben világjárványt (pandémiát) okozó H1N1 influenzavírus első éves halálozási száma sem haladta meg a 400 000 főt. Hazánkban a regisztrált koronavírus-fertőzöttek száma megközelíti a 220 ezer főt, a mostanáig elhunytak száma pedig majdnem 5000.

Multidiszciplináris kutatócsoport készített átfogó elemzést a koronavírus-járvány első hullámának magyarországi tapasztalatairól

Kovács Sándor Zsolt (tud. munkatárs, ELKH KRTK RKI) és Uzzoli Annamária (tud. főmunkatárs, ELKH KRTK RKI) társszerzőségével jelent meg a Population Health Management c. rangos folyóiratban egy magyar kutatócsoport cikke a koronavírus-pandémia (COVID19) első hullámának magyarországi lefutásáról, amelyben a szerzők modellezték a járvány egészségügyi ellátórendszerre, gazdaságra és regionális különbségekre gyakorolt hatásait.

A „Translating Scientific Knowledge to Government Decision Makers Has Crucial Importance in the Management of the COVID-19 Pandemic” címmel megjelent cikk multidiszciplináris szerzői közössége („Koronavírus elleni transzlációs lakosságtámogató akció- és kutatócsoport” – KETLAK) különböző tudományterületek (orvostudomány, matematika, közgazdaságtan, földrajz és regionális tudomány) módszertanát, és a koronavírus-járványhelyzettel kapcsolatos első kutatási eredményeit alkalmazta a tanulmány során. A kutatócsoport a munkája során két átfogó jelentést készített a szakpolitikai döntéshozatal számára, amelyben összefoglalták a beazonosított problémákat, és megoldási lehetőségeket javasoltak. A kutatócsoport által a cikkben bemutatott modellek az egészségügyi források és kapacitások alakulását, a regionális különbségeket, a gazdasági visszaesést, az oktatási intézmények bezárásának és újranyitásának hatásait vázolják fel, illetve a modellek révén különböző vírusterjedési szcenáriók mellett az optimális tesztelési és nyomonkövetési stratégiára is rámutatnak. Ezekre alapozva egy országos tesztelési és szűrési program alternatívái is meghatározásra kerültek a járvány első hullámának időszakában.

A kutatás eredményei kulcsfontosságú adatokat nyújtottak a magyar kormánynak ahhoz, hogy háttérként szolgáljanak az egészségügyi kapacitásokról, a lezárások fenntartásáról, valamint az aktuális tesztelési stratégiáról szóló döntésekhez oly módon, hogy azok közben figyelembe vegyék az ország egyes térségei között meglévő gazdasági, társadalmi és egészségügyi különbségeket is (1. ábra).

1. ábra: Regionális különbségek Magyarországon. Forrás: Gombos Katalin, Herczeg Róbert, Erőss Bálint, Kovács Sándor Zsolt, Uzzoli Annamária, Nagy Tamás, Kiss Szabolcs, Szakács Zsolt, Imrei Marcell, Szentesi Andrea, Nagy Anikó, Fábián Attila, Hegyi Péter és Gyenesei Attila (2020).

A regionális különbségeket tekintve az „A” térkép a 65 éven felüli emberek számát mutatja. A „B” térkép az intenzív ellátást biztosító ágyak számát mutatja 100 ezer főre vetítve. A „C” térkép a járvány következményeként várható gazdasági visszaesést illusztrálja, ahol az értékeket egy 1 és 1,5 közötti, normalizált skálára számították át a szerzők. A „D” térkép a „Komplex egészségügyi távolság index” (CHDI) eredményeit mutatja. Ez az index azt mutatja meg, hogy az egyes magyarországi járásokból mennyire elérhetők az egészségügyi ellátó intézmények, központok. Az 1 és 5 közötti skálán minél magasabb egy járás értéke, az annál korlátozottabb elérhetőséget jelöl.

Magyarország a koronavírus-járvány első hulláma során európai összehasonlításban az alacsony fertőzöttségű országok közé tartozott. Ez is bizonyítja, hogy járványhelyzet idején a multidiszciplináris kutatócsoportok fontos segítséget nyújthatnak a döntéshozóknak. A KETLAK-hoz hasonló csoportok létrehozása, kutatási tevékenysége és a döntéshozatalban való részvétele modellként szolgálhat más országok kutatói és döntéshozói számára is.

A cikk teljes szövegének elérhetősége: https://www.liebertpub.com/doi/full/10.1089/pop.2020.0159

A KETLAK kutatócsoport tagjai: Gombos Katalin (PTE), Herczeg Róbert (PTE), Erőss Bálint (PTE), Kovács Sándor Zsolt (ELKH KRTK RKI), Uzzoli Annamária (ELKH KRTK RKI), Nagy Tamás (PTE), Kiss Szabolcs (PTE és SZTE), Szakács Zsolt (PTE), Imrei Marcell (PTE), Szentesi Andrea (PTE és SZTE), Nagy Anikó (Heim Pál Országos Gyermekgyógyászati Intézet), Fábián Attila (Soproni Egyetem), Hegyi Péter (PTE és SZTE) és Gyenesei Attila (PTE és Bialystok-i Egyetem).

Az összefogás ereje: magyar kutatók részvételével nyílik meg az út az eddigieknél hatékonyabb koronavírus-gyógyszerekhez

Egy nemzetközi együttműködés keretében sikerült áttörést elérni a COVID-19 egyik kulcsfehérjéje, a fő proteáz működésének gátlásában. Jóllehet a kutatások alig fél éve indultak, a konzorcium a molekuláris LEGO-koncepció alkalmazásával több mint 70 olyan molekulát talált, amelyek megfelelő kiindulópontul szolgálhatnak a gyógyszerfejlesztéshez.

Az ELKH Természettudományi Kutatóközpont (TTK) Gyógyszerkémiai Kutatócsoportja is részt vesz abban kutatási programban, amely az Oxfordi Egyetem, az angliai Diamond részecskegyorsító és az izraeli Weizmann intézet kutatócsoportjainak együttműködésével a SARS-Cov-2 koronavírus fehérjéinek gátlása révén kíván új lehetőségeket találni a COVID19 fertőzés kezelésére. A konzorcium eredményeit a Nature Communication folyóirat közli (https://www.nature.com/articles/s41467-020-18709-w), és az eredményeket a lap egy szerkesztőségi cikkben is méltatja (https://www.nature.com/articles/s41467-020-18710-3).

A kutatások a vírus fehérjéinek elkülönítésével és tisztításával kezdődtek, ennek eredményeképpen sikerült a vírus szaporodása szempontjából lényeges fehérjét, a fő proteázt azonosítani. Ez az enzim felel azoknak a vírus életképessége szempontjából fontos fehérjéknek a kialakításáért, amelyeket a vírus genetikai állománya kódol, ezért eredményes gátlása megakadályozza a vírus szaporodását. A terápiás lehetőségek szempontjából bíztató, hogy a vírus fő proteázának működése alapvetően eltér az emberi proteázokétól, így a kifejlesztett gátlószereknek várhatóan nem lesznek a proteáz gátlásából adódó veszélyes mellékhatásai.

A kutatások az AIDS kezelésére irányuló vírus elleni gyógyszerek kifejlesztése során már sikerrel alkalmazott, szerkezetalapú gyógyszertervezés alapján indultak el, amelynek során elsőként meg kellett határozni a célfehérje háromdimenziós szerkezetét. Bár az első fehérjeszerkezetet német kutatók közölték le április 24-én a Science-ben (DOI: 10.1126/science.abb3405), a magyar kutatók részvételével dolgozó nemzetközi konzorcium ekkor már javában dolgozott a reményteli új molekulák azonosításán. Erre a célra a kutatók egy új, hatékony eljárást dolgoztak ki, amely a molekuláris LEGO-koncepción alapul, és a fehérjéhez kötődő, egyszerű molekuláris építőelemek, azaz fragmensek hatékony felismerését teszi lehetővé.

A megoldás egy lényeges eleme, hogy a magyar kutatócsoport által tervezett fragmensek nem csak megtalálják a fehérje alkalmas üregeit, de ott reakcióba is lépnek a fehérjével, így beleragadnak annak zsebeibe. Ezek a molekulák olyan erős és tartós kölcsönhatást alakítanak ki, amely megakadályozza a gyógyszermolekula távozását a kötőhelyről, és így a gátlás állandósul. A magyar, angol és izraeli kutatók által kifejlesztett molekulakészleteket az angol Diamond részecskegyorsítóban vizsgálták. A fehérje kristályait külön-külön 1250 különböző fragmens oldatába áztatták, majd röntgendiffrakciós módszerrel meghatározták, hogy a fehérjéhez kötődő 74 fragmens hogyan helyezkedik el a proteáz kötőzsebében.

Fehérjéhez kötött fragmens a koronavírus fő proteáz zsebében

Az új eljárásnak és részecskegyorsítónak köszönhetően a méréseket kevesebb mint egy hónap alatt sikerült elvégezni. A vizsgálatok alapján a tesztelt magyar fejlesztésű reaktív fragmensek közül több is hatékonynak bizonyult, amelyek ígéretes kiindulópontul szolgálhatnak, és így hozzájárulhatnak új COVID-terápiák kifejlesztéséhez. A magyar építőelemek különlegessége, hogy további referenciafehérjék működését nem gátolták, így a mellékhatások lehetősége tovább csökken. Az magyar kutatócsoportban már folyik az ígéretes fragmensek továbbépítése, amit a Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal mellett az Egyesült Királyság Külügyminisztériuma is támogat.

A molekuláris LEGO-koncepció

Már több mint száz éve annak, hogy Emil Fischer és Paul Erlich a molekulák és a szervezet fehérjéi között kialakuló molekuláris kölcsönhatásokra vezette vissza a gyógyszerek hatékonyságát. A fehérjék szerkezetéről szerzett ismeretek sokasodásával az is kiderült, hogy a gyógyszermolekulák azáltal fejtik ki hatásukat, hogy a fehérjék kisebb-nagyobb üregeibe kötődnek. Az ilyen üregek, valamint a bennük megfelelő kölcsönhatásokat kialakítani képes molekulák azonosítása a gyógyszerkutatás kezdeti szakaszának egyik legnagyobb kihívása. A múlt század végéig az üregekbe illeszkedő molekulákat a korábban más célra előállított molekulák közül próbálgatással igyekeztek kiválasztani. Egy új megközelítésnek köszönhetően az utóbbi tíz évben egy, a gyógyszereknél lényegesen kisebb méretű molekulák (fragmensek) tesztelésén és továbbépítésén alapuló molekuláris LEGO-módszer alapjait sikerült lerakni. A módszer szerint a ligandumok keresése a fragmensek kötődésének vizsgálatával indul, és azon a felismerésen alapul, hogy az ilyen molekulák nagyobb valószínűséggel kötődnek a fehérjék üregeihez, mint a nagyobb, gyógyszerjelölt-méretű molekulák. Ennek következménye, hogy már néhány száz, vagy néhány ezer fragmenst tartalmazó könyvtár szűrővizsgálata is kiindulópontul szolgáló találatot adhat. A kiindulópontoknak az üreg jellegzetességeit figyelembe vevő továbbépítése, vagy több találat esetén összekapcsolása új gyógyszerjelöltekhez vezethet.

Magány helyett vírusbuborék? A KRTK Játékelmélet Kutatócsoportja szerint ez is lassíthatja a koronavírus-járvány terjedését

Egy, az ELKH-hoz tartozó Közgazdaság- és Regionális Tudományi Kutatóközpont (KRTK) Közgazdaságtudományi Intézetében nemrégiben készült kutatás olyan kooperatív játékokat vizsgál, ahol a koalíciók közötti kölcsönhatások egy olyan hálózaton keresztül érvényesülnek, amelyet egyébként a játékosok maguk is alakíthatnak. Ha a társadalom tagjai csak társasági igényükben különböznek egymástól, akkor a társadalom e szerint a tulajdonság szerint természetes módon oszlik nagyjából homogén csoportokra, ahol az éjjeliőrök kisebb, a primadonnák nagyobb csoportokat alkotnak. Így járványok idején a társadalom minden tagja megkapja a társasági élet, illetve az ezzel járó fertőzési kockázat optimális kombinációját.

A világméretű koronavírus-járvány több ponton megváltoztatta a mindennapi életünket is. Rendszeresen mosunk kezet, a tömegközlekedésben, üzletekben, irodákban maszkot hordunk, hogy az ilyen szükséges, véletlen találkozások alkalmával ne kapjunk fertőzést. Ugyanakkor a kijárási korlátozások idején csak a háztartásunk tagjaival tartózkodhattunk egy helyen.

Ez utóbbi számtalan nehézséget okozott. Gondoljunk itt az ápolásra szoruló idősekre – természetesen az ő gondozásukat nem szabad abbahagyni –, a fiatal családokra, ahol a nagyszülők segítenek be rendszeresen, és a koronavírus miatt sem akarnak lemondani az unokákról, vagy gondoljunk az egyedülállókra, akiknek ez a korlátozás a magánzárkához hasonló büntetéssel ér fel. A háztartás méretétől függetlenül joggal érezhetjük úgy, hogy társasági életünk ilyen mértékű korlátozása már nem elégíti ki igényeinket, és az egész napos videókonferenciázás után már nem vágyunk arra, hogy barátainkkal is ilyen fórumon találkozzunk.

A fegyelmezettek alkalmazkodnak a körülményekhez, és inkább depressziósak lesznek, míg mások a fertőzés kockázatát is vállalva megszegik a korlátozásokat. Nehéz emiatt elítélnünk őket: az évezredek alatt az ember olyannyira megszokta, hogy nagy tömegben él együtt társaival, hogy ma már nem is bírja ki egyedül. Persze más mértékben igényel társaságot egy éjjeliőr és egy primadonna, de ez az igény a legritkább esetben egyezik háztartásuk méretével. Az ilyen szabályszegések eredményeképpen a járvány a háztartások között is terjed, és néhány szabályszegő révén a társadalom nagy részét elérheti (lásd a lenti bal oldali ábrát).

Megoldást az úgynevezett vírusbuborék adhat. A több országban (Új-Zéland, Kanada) hivatalosan is bevezetett intézmény lényege, hogy egy olyan társasági kört („buborékot”) alakítunk ki, melynek tagjai egymással érintkeznek, de másokkal nem, illetve csak a szükséges mértékben. Egy vírusbuborék értelemszerűen egy vagy több háztartásból áll, és lehetőséget ad az idős nagymama gondozására (őt be kell vonni a buborékba) vagy egy baráti társaság közös programjaira (ha mind tagjai a buboréknak). Általában mondhatjuk, hogy ez a módszer sokkal nagyobb mértékben elégíti ki a szociális igényeket, és így – a külső kapcsolatok hiányában – a fertőzés nem terjed buborékról buborékra.

A vírusbuborék kölcsönös megállapodáson alapszik, és így izgalmas alkalmazási terület a pontosan ilyen csoportokkal, úgynevezett koalíciókkal foglalkozó kooperatív játékelmélet számára. Ugyanakkor fontos felismerés, hogy a fertőzési kockázat nemcsak attól függ, hogy hányan és kik a tagjai a vírusbuboréknak, vagy milyen vírusbuborékok formálódnak körülöttünk, hanem a ténylegesen élő kapcsolatok hálójától is. A kapcsolatokat pedig az egyes személyek alakítják, figyelembe véve a személyes találkozó előnyeit és hátrányait. Ha a buborék által nyújtott társaság nem elegendő, és még a fertőzés kockázatát is vállalná valaki egy újabb külső kapcsolatért, akkor célszerűbb lenne egy nagyobb buborékot alakítani.

A KRTK Játékelmélet Kutatócsoportjának nemrég készült kutatása olyan kooperatív játékokat vizsgál, ahol a koalíciók közötti kölcsönhatások egy olyan hálózaton keresztül érvényesülnek, amelyet egyébként a játékosok maguk is alakíthatnak. Ha a társadalom tagjai csak társasági igényükben különböznek egymástól, akkor a társadalom természetes módon oszlik e szerint a tulajdonság szerint nagyjából homogén csoportokra, ahol az éjjeliőrök kisebb, a primadonnák pedig nagyobb csoportokat alkotnak. Így a társadalom minden tagja megkapja a társasági élet és az ezzel járó fertőzési kockázat optimális kombinációját.

A való élet ennél sokkal izgalmasabb és bonyolultabb, de az eredmények a gyakorlatban is sok tanulsággal szolgálnak. A járvány elleni védekezés hatékony és bevált ellenszere a vírusbuborék, abban az esetben, ha a tagok valóban csak a buborék többi tagjával tartanak fenn személyes kapcsolatot, és ha ezt a baráti kört igyekeznek minél szűkebben tartani. Tehát a hatékony vírusbuborék mottója: kicsi és exkluzív.

Szerző: Kóczy Á. László (Játékelmélet Kutatócsoport, KRTK)

Az EU rendkívüli forrásokat biztosít a SZTAKI vezette nemzetközi COVID-projektre

A SZTAKI vezetésével 21 tagú EU-s projekt indul, melynek célja az európai gyártórendszerek és beszállítói láncok rugalmasabbá tétele, illetve az átállás megkönnyítése orvosi eszközökre, ha ezt egy világjárvány vagy akár a COVID-19 további hullámai szükségessé teszik.

Az ELKH tagintézménye, a SZTAKI „CO-VERSATILE” elnevezésű pályázata nyert az Európai Unió Horizon 2020-as keretprogramban a COVID elleni küzdelemre kiírt rendkívüli felhívásán. Az EU még májusban öt altémában hirdetett meg pályázati lehetőséget, végül összesen 23 projekt kapott támogatást a 454 benyújtott kezdeményezésből. A téma sürgőssége miatt mindössze egyetlen hónap állt rendelkezésre az előkészítésre és konzorciumépítésre, az eredményeket is soron kívül hirdették ki.

A CO-VERSATILE projekt célja az európai gyártóipar alkalmazkodási képességének, rugalmasságának növelése, kifejezetten a létfontosságú orvosi eszközökre és védőfelszerelésekre összpontosítva. Az eredmények elősegíthetik, hogy világjárvány esetén Európa felkészült legyen, és gyorsan tudjon reagálni a hirtelen megjelenő igényekre.

A projekt vezetője dr. Lovas Róbert, a SZTAKI igazgatóhelyettese. A SZTAKI koordinálásával a CO-VERSATILE kutatás-fejlesztési projektben olyan digitális környezetet és folyamatokat alakítunk ki a partnerek segítségével, amivel rugalmasan, akár 48 óra alatt átállíthatók, átcsoportosíthatók – az egyébként más termékeket előállító – gyártási kapacitások, ha rendkívül nagy mennyiségű orvosi berendezésre, védőeszközre lenne szükség. További cél, hogy olyan, úgynevezett Digitális Technopole jöjjön létre, amivel nemcsak kiszolgálhatók a sürgős igények, hanem az ott alkalmazott fejlesztéseket, megoldásokat Európa-szerte is át tudják venni más gyártók.

A 24 hónapos futamidejű nemzetközi projektre 5,4 millió euró támogatást ítélt meg az EU. A projektet a SZTAKI koordinálja – ilyen szerepet a COVID-19 elleni küzdelemben egyedüliként Magyarország kapott az Európai Unióhoz 2004 után csatlakozott tagországok (EU13) közül. A 21 résztvevős konzorciumnak tagja többek között a német Fraunhofer IGD (Institute for Computer Graphics Research) és IML (Institute for Material Flow and Logistics) kutatóközpont, az EIT Manufacturing, illetve a Leibniz Universität és a University of Westminster, valamint több európai gyártó és digitális innovációs központ.

A SZTAKI a koordináció mellett felhőalapú megoldásokkal, valamint szimulációs modellek kidolgozásával és adaptálásával járul hozzá a Digitális Technopole kialakításához. Így a COVID elleni küzdelemben az intézet nemcsak a hazai tudományos közösség és a víruskutató csapatok számára biztosít K+F hátteret, informatikai szakértelmet és erőforrásokat, hanem az európai ipari szektor számára is.

Fontos hazai tagja még a konzorciumnak az Innomine, amely digitális innovációs központként a terület különböző szereplőit – többek között a beszállítókat, az egyetemeket és kutatóintézeteket, a kis- és középvállalatokat és a befektetőket – fogja össze, hogy előmozdítsa a digitális ökorendszer további fejlődését és erősödését. Az Innomine egyik fő feladata a kifejlesztett megoldások piaci népszerűsítése és elterjesztése lesz, ennek keretében többek között egy egész Európára kiterjedő networking eseményt (matchaton) fog szervezni.

További információk:

Sajtókapcsolat:

Laza Bálint
laza.balint@sztaki.hu

Minden eddiginél érzékenyebb módszert fejlesztettek ki szegedi kutatók a koronavírus kimutatására

A Szegedi Biológiai Kutatóközpontban fejlesztett RT-qPCR tesztelési eljárás rendkívül nagy érzékenységű, költséghatékony és tömegtesztelésre alkalmas

Az Eötvös Loránd Kutatási Hálózathoz (ELKH) tartozó Szegedi Biológiai Kutatóközpont (SZBK) Genetikai Intézetének munkatársai Vilmos Péter vezetésével egy minden eddiginél érzékenyebb, a SARS-CoV-2 vírus orrváladékból történő kimutatására szolgáló laboratóriumi tesztet fejlesztettek. A kutatás-fejlesztési projekt együttműködő partnerei a Szegedi Tudományegyetem Orvosi Mikrobiológiai és Immunbiológiai Intézete és az I. sz. Belgyógyászati Klinikájának Infektológia Osztálya, Burián Katalin, illetve Hajdú Edit vezetésével, valamint az ELKH Rényi Alfréd Matematikai Kutatóintézet. Az új módszer már ismert, ugyanakkor a saját újítások felhasználásával ötvenszeresére növeli a napjainkban világszerte alkalmazott RT-qPCR diagnosztikai eljárás gyorsaságát, amelynek köszönhetően lehetővé válik a megbízható, akár teljes lakosságot lefedő tömegszűrés. Ez teljesen új távlatot nyithat a védekezésben, melyet a Covid-19 járvány várható újabb fertőzési hulláma különösen időszerűvé tesz.

Az eljárás legjelentősebb tulajdonsága, hogy egyetlen reakcióban egyszerre 50 személy egyesített mintájának vizsgálatát lehet vele elvégezni, a megbízhatóság csökkenése nélkül. A módszer másik fontos jellemzője, hogy minden fertőző személy azonosítására alkalmas – beleértve a tünetmentes betegeket is –, ezáltal lehetővé teszi a járvány terjedésének hatékony kontrollálását. A teszt ráadásul olcsóbb hazai alapanyagokkal is végrehajtható, ami a járvány következtében megdrágult reagensek világszerte kialakult hiánya miatt rendkívüli előnyt jelent. Mindezeken túl, az új tesztelési protokoll nem csak a SARS-CoV-2 vírus kimutatására használható, hanem a jövőben fellépő újabb járványok esetén könnyen adaptálható bármilyen kórokozó terjedésének a nyomon követésére, amely lehetővé teszi a járvány kézben tartását.

Az új módszer a SARS-CoV-2 vírus örökítőanyagának rendkívül nagy érzékenységű detektálásán alapul, amelynek révén akár öt darab kórokozó kimutatására is képes nagyszámú orrminta összekeverése esetén is. Ezt az eredményt a jelenleg világszerte használatban lévő tesztelési eljárás több ponton való módosítása tette lehetővé. Az új tesztelés során két lépésben egyesítik az 50 orrmintát, ami végül csak tízszeres hígulást jelent az akár egyetlen pozitív orrmintából származó vírusokra nézve. A több SARS-CoV-2 gén egyidejű, legegyszerűbb módon történő detektálása és a kimutatás alapját jelentő reakció megismétlése jelentősen megnöveli az új eljárás hatékonyságát és specifitását, és ezek nagymértékben ellensúlyozzák a mintaegyesítésből adódó érzékenységvesztést.

A fejlesztés laboratóriumi szakasza lezárult, a módszer készen áll a tömeges tesztelésben való kipróbálásra. Az eljárás minden bizonnyal jelentős nemzetközi érdeklődésre is számíthat, mivel az Amerikai Egyesült Államok Élelmiszer- és Gyógyszerfelügyeleti Hivatala (FDA) június 16-án kiadott nyilatkozatában a tömegtesztelés céljára kidolgozandó új, mintaegyesítésen alapuló eljárások fejlesztésének és elismerésének felgyorsítását ígérte.

Világújdonságnak számító módszert fejlesztettek ki szegedi kutatók a koronavírus-fertőzés diagnosztikájára

A Szegedi Biológiai Kutatóközpontban fejlesztett, mesterséges intelligenciára és automatikus mikroszkópiára épülő szerológiai tesztelési modell nagy pontosságú, gyors és költséghatékony.

Az Eötvös Loránd Kutatási Hálózathoz tartozó Szegedi Biológiai Kutatóközpont (SZBK) Biomag Kutatócsoportja Horváth Péter vezetésével, együttműködésben a Szegedi Tudományegyetem Mikrobiológiai és Immunológiai Intézetével, a Helsinki Egyetem két kutatócsoportjával és a Single-Cell Technologies Kft. spinoff céggel, egy világújdonságnak számító – így még Magyarországon sem alkalmazott –, a SARS-CoV2 vírus kimutatására használható szerológiai tesztet fejlesztett.A mesterséges intelligenciára és automatikus mikroszkópiára épülő módszer nagy pontossággal azonosítja a már gyógyult fertőzötteket, megbízható visszajelzést ad a védettség szintjéről, és alkalmas lehet az újonnan fertőződöttek azonosítására is. A módszert már több mint ezer eseten validálták, és közel 100%-os precizitást mértek. A módszer igen nagy áteresztőképességű, már jelenleg is alkalmas napi 5-10 000 vizsgálat elvégzésre, tehát egy második, illetve további fertőzéshullámok esetén eredményesen használható lenne tömeges tesztelésre, azaz a betegségen már átesettek és az új fertőzöttek azonosítására.

A gyorsaság – 6-8 óra –, a megismételhetőség és a költséghatékonyság mellett a módszer további fontos jellemzője a magas érzékenység, ami a fertőzés kimutatását még enyhe immunitás esetén is lehetővé teszi. A módszer az egészséges minták esetében nem mutat hamis pozitív eredményeket, és további nagy előnye, hogy könnyen adaptálható bármilyen vírus fehérjéire, így gyorsan alkalmazható más vírusok okozta fertőzéshullámok esetében is.

A modell elméleti alapja az emberi szervezet által termelt ellenanyagok – immunoglobulinok – kimutatására épül, mivel a termelt ellenanyagok a vérből már a fertőzést követő néhány nap után, majd ezt követően még hónapokig kimutathatók. A teszt során a vérmintát speciálisan módosított sejtekhez adják, majd a sejtekről nagy érzékenységű, nagy áteresztőképességű automatizált mikroszkóppal felvételeket készítenek. Végezetül a mesterséges intelligencián alapuló módszerrel minden egyes sejtben megállapítják az ellenanyag jelenlétét vagy annak hiányát.

Az automatizált mikroszkóppal készített képek mesterséges intelligencia segítségével történő elemzése Horváth Péter kutatócsoportjának egyik fő profilja. Erre a mesterséges intelligencia egy új ágából származó, úgynevezett „deep learning” – mélytanulásos – algoritmusokat alkalmazzák. Ilyen algoritmust használtak a SARS-CoV2 vírus kimutatására kifejlesztett új tesztelési modelljükben is arra, hogy a képeket automatikusan és megbízhatóan kiértékeljék. Érdekességképpen elmondható, hogy ezeket a mélytanulásos algoritmusokat használják az önvezető autók számos funkciójánál – pl. zebrán áthaladó gyalogos észlelése, autók előzése során –, illetve a közösségi médiában, például az arcfelismerésnél is.

Az ELKH TTK kutatói a koronavírus fertőzési és terjedési mechanizmusát vizsgálják a hatékony gyógymód kifejlesztésének támogatása céljával

A Természettudományi Kutatóközpont (TTK) hazánk egyik vezető multidiszciplináris kutatóhelye, ahol az együtt jelenlévő kémiai, biológiai, orvosi és pszichológiai tudásra, valamint a korszerű műszerekre építve egyszerre több projekttel kapcsolódtak be a koronavírus-járvány elleni küzdelembe. A megelőzésre, a gyógyításra és a diagnosztikára irányuló projektjeiket e négy tudományterület együttműködésén túl a korábban kialakított egyetemi és ipari partnerekkel történő kooperációra építik. Ezen kívül a TTK, az Operatív Törzs, illetve Magyarország Kormánya felkérésére konzorciumvezetőként irányítja a COVID-19 vírusfertőzés legyőzésre irányuló egyik gyógyszerfejlesztési projektet.

A TTK Gyógyszerkémiai Kutatócsoportja, illetve dr. Bányai Krisztián virológus, az Agrártudományi Kutatóközpont Állatorvostudományi Intézetének tudományos főmunkatársa is részt vesznek a Miniszterelnökség által létrehozott Koronavírus Kutatási Akciócsoport munkájában. A kutatócsoport hazánkban elsőként határozta meg a koronavírus teljes genetikai kódját, és jelenleg vizsgálják a kórokozó fertőzési és terjedési mechanizmusát. Céljuk lehetséges megelőző lépések felderítése, valamint hosszabb távon hatékony gyógyszerek és gyógymódok kifejlesztése.

Új utat nyit a koronavírus elleni védekezésben az SZBK-ban fejlesztett mesterséges intelligencia segítségével felfedezett receptor

Horváth Péter, az Eötvös Loránd Kutatási Hálózathoz tartozó Szegedi Biológiai Kutatóközpont (SZBK) Biokémiai Intézetének igazgatója, a Biomag Kutatócsoport vezetője és kutatócsoportja kollaborációs partnereivel, a Bristoli Egyetem kutatóprofesszoraival, Peter Cullennel és Yohei Yamauchival közösen kimutatták, hogy az influenzával kapcsolatban folytatott kutatásaik során felfedezett, eddig ismeretlen szereplőn – a gazdasejt felszínén található neuropilin-1 (NRP1) receptoron – keresztül a SARS-CoV-2 koronavírus be tud jutni a gazdasejtbe.

A világon számos kutatólabor dolgozik azon, hogy a koronavírus (COVID-19) fertőzés folyamatát megismerve elősegítse a hatékony kezelés kifejlesztését. A kutatóknak eddig az angiotenzin-konvertáz enzim 2-t (ACE2) sikerült azonosítani, amelyen keresztül a vírus képes a sejtbejutásra. Az SZBK mesterségesintelligencia-modellje alapján végzett kutatási eredmények azt mutatják, hogy az NRP1, a már jól ismert ACE2 mellett, a COVID-19 elleni terápia új, második célpontja lehet.

A neuropilin-1 (NRP1) a gazdasejt felszínén megtalálható receptor, amelyhez a SARS-CoV-2 vírus kötődni képes az S (Spike) elnevezésű fehérjén keresztül. Ebből az S fehérjéből enzimatikus hasítással képződik S1 fehérje, amely egyik végén, az úgynevezett C-terminális végen, rendelkezik egy speciális mintázattal, a ‘C-end rule’-lal (CendR). Ennek a régiónak a segítségével képes a vírus az NRP1-hez kapcsolódni, és bejutni a sejtbe. A fertőzött sejtek, szemben az egészséges sejtekkel, több sejtmaggal rendelkeznek.

Ennek a különbségnek a detektálásához és mennyiségi meghatározásához fejlesztett ki Horváth Péter és csapata egy, a világon egyedülállónak számító módszert, mely a mesterséges intelligencia legújabb irányán, az ún. mélytanuláson alapul, és amelynek segítségével nagyon pontos mikroszkópos analízist képesek végezni a kutatók.

Korábban az influenza kutatások kapcsán az NRP1 gén szűrésére is hasonló módszertant használt a szegedi kutatócsoport. Ennek az algoritmusnak a nucleAIzer nevet adták (www.nucleaizer.org). Az intelligens algoritmusoknak, hasonlóan pl. az önvezető autók irányításához, vagy a közösségi médiák intelligens képelemző algoritmusaihoz, hatalmas tanulóadatbázisokra van szüksége, amely a kutatócsoportnak korábban nem állt a rendelkezésére. Ezért egy olyan hibrid módszert alakítottak ki, mely során egy mélytanuló metódus mesterséges példákat generál, és ezek alapján tanít egy másik intelligens módszert. A módszert nemrég publikálták a rendszerbiológia legrangosabb folyóiratában, a Cell Systems-ben (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405471220301174).

Az algoritmus pontosságát jelzi, hogy alkalmazásával a szegedi Biomag Kutatócsoport az egyik legnagyobb világversenyen a legmagasabb pontszámot érte el.