A COVID–19-fertőzés és a védőoltások hatásosságának vizsgálata egészségügyi dolgozókon

Bevezetés: A COVID–19-pandémiát okozó SARS-CoV-2 koronavírusnak folyamatosan újabb variánsai jelennek meg, 2021. november óta a legtöbb fertőzést az omikron koronavírus-variáns okozta. Célkitűzés: A prospektív megfigyeléses kohorszvizsgálat célja a COVID–19-fertőzésre nagyobb rizikóval bíró, egész- ségügyben dolgozók körében két Pfizer–BioNTech-vakcina és az ezt követően önkéntesen felvett emlékeztető vakcina utáni COVID–19-fertőzések előfordulásának, a vakcina hatásosságának, biztonságosságának és immunogenitásá- nak vizsgálata volt. Módszer: A Betegápoló Irgalmasrend Budai Irgalmasrendi Kórháza egészségügyi és egészségügyben dolgozó munka- társainak két Pfizer–BioNTech (BNT162b2)-oltását 2021. január 7. és március 8. között kezdték meg. A harmadik, emlékeztető védőoltás típusának választása és időpontjának meghatározása önkéntes volt. 2021. január 7. és 2022. június 29. között követtük nyomon a dolgozókat. Felmértük a COVID–19-fertőzés előfordulását, az oltási reakció súlyosságát, a fertőzésre hajlamosító tényezőket és az oltások után a ’spike’ (S)-protein és a nukleokapszid (N)-protein elleni ellenanyag szintjének változási kinetikáját. Eredmények: 294 dolgozó – 96 orvos, 127 nővér és 71, egészségügyben dolgozó – adatait elemeztük, akiknek leg- alább három ellenanyagszint-mérésük történt a megfigyelési idő alatt. A harmadik, emlékeztető oltást 280 dolgozó kapta meg, a vakcinák megoszlása a következő volt: Pfizer–BioNTech (BNT162b2) (n = 210), Moderna COVID–19 (mRNA-1273) (n = 37), Sinopharm COVID–19 (n = 21), Janssen COVID–19 (n = 10) és AstraZeneca (ChAdOx1 nCoV-19) (n = 2). A megfigyelési időszakban 121 esetben történt fertőzés (41%). A COVID–19-fertőzések lefolyása többségében enyhe volt (97%), egy hét alatt gyógyult. A vizsgált időszakban 2 dolgozó halt meg: egy 56 éves nő két oltás után, COVID–19-fertőzéssel összefüggésbe nem hozható okból, és egy 58 éves férfi, aki a harmadik Pfizer-védőoltás után 6 hónappal zajló COVID–19-fertőzés után elhunyt. A fertőzés előfordulását nem befolyásolta az életkor, a nem, a kísérő betegségek, a dohányzás, a munkakör és a BMI. Az S-ellenanyag szintjének medián értéke az alapimmunizálás második oltása után 1 hónapig emelkedett (medián: 1173,0 U/ml), a 8. hónapig lassú csökkenő tendenciát mutatott (678,5–625,8–538,0 U/ml). A harmadik oltás után 1 hónappal lényegesen emelkedett az S-ellenanyag szintjének medián értéke (16 535,0 U/ml), az oltás utáni 3. hónaptól csökkenő tendenciát mutatott (9697,7 U/ml). Az S-antitest szintjének az oltások utáni kiugróan magas emelkedése összefüggést mutat az előzetes COVID–19-fertőzéssel. Az N-protein elleni ellenanyagszintet az oltás nem befolyásolta, emelkedése a fertőzéssel mutat összefüggést. Következtetés: Az emlékeztető vakcináció kevésbé hatott az omikron variáns okozta fertőzésre, de a betegség lefolyása enyhébb volt. Az alapimmunizáláshoz képest az emlékeztető oltás az S-antitest szintjének jelentősebb emelkedését okozta, ami összefüggést mutat a korábbi COVID–19-fertőzéssel

A rapid and concise setup for the fast screening of FRET pairs using bioorthogonalized fluorescent dyes

One of the most popular means to follow interactions between bio(macro)molecules is Forster resonance energy transfer (FRET). There is large interest in widening the selection of fluorescent FRET pairs especially in the region of the red/far red range, where minimal autofluorescence is encountered. A set of bioorthogonally applicable fluorescent dyes, synthesized recently in our lab, were paired (Cy3T/Cy5T; Cy1A/Cy3T and Cy1A/CBRD1A) based on their spectral characteristics in order to test their potential in FRET applications. For fast elaboration of the selected pairs we have created a bioorthogonalized platform based on complementary 17-mer DNA oligomers. The cyclooctynylated strands were modified nearly quantitatively with the fluorophores via bioorthogonal chemistry steps, using azide- (Cy1; CBRD1) or tetrazine-modified (Cy3; Cy5) dyes. Reactions were followed by capillary electrophoresis using a method specifically developed for this project. FRET efficiencies of the fluorescent dye pairs were compared both in close proximity (5' and 3' matched) and at larger distance (5' and 5' matched). The specificity of FRET signals was further elaborated by denaturation and competition studies. Cy1A/Cy3T and Cy1A/CBRD1A introduced here as novel FRET pairs are highly recommended for FRET applications based on the significant changes in fluorescence intensities of the donor and acceptor peaks. Application of one of the FRET pairs was demonstrated in live cells, transfected with labeled oligos. Furthermore, the concise installation of the dyes allows for efficient fluorescence modification of any selected DNA strands as was demonstrated in the construction of Cy3T labeled oligomers, which were used in the FISH-based detection of Helicobacter pylori

EASY-APP : An artificial intelligence model and application for early and easy prediction of severity in acute pancreatitis

Acute pancreatitis (AP) is a potentially severe or even fatal inflammation of the pancreas. Early identification of patients at high risk for developing a severe course of the disease is crucial for preventing organ failure and death. Most of the former predictive scores require many parameters or at least 24 h to predict the severity; therefore, the early therapeutic window is often missed.The early achievable severity index (EASY) is a multicentre, multinational, prospective and observational study (ISRCTN10525246). The predictions were made using machine learning models. We used the scikit-learn, xgboost and catboost Python packages for modelling. We evaluated our models using fourfold cross-validation, and the receiver operating characteristic (ROC) curve, the area under the ROC curve (AUC), and accuracy metrics were calculated on the union of the test sets of the cross-validation. The most critical factors and their contribution to the prediction were identified using a modern tool of explainable artificial intelligence called SHapley Additive exPlanations (SHAP).The prediction model was based on an international cohort of 1184 patients and a validation cohort of 3543 patients. The best performing model was an XGBoost classifier with an average AUC score of 0.81 ± 0.033 and an accuracy of 89.1%, and the model improved with experience. The six most influential features were the respiratory rate, body temperature, abdominal muscular reflex, gender, age and glucose level. Using the XGBoost machine learning algorithm for prediction, the SHAP values for the explanation and the bootstrapping method to estimate confidence, we developed a free and easy-to-use web application in the Streamlit Python-based framework (http://easy-app.org/).The EASY prediction score is a practical tool for identifying patients at high risk for severe AP within hours of hospital admission. The web application is available for clinicians and contributes to the improvement of the model

Aging and Comorbidities in Acute Pancreatitis II.: A Cohort-Analysis of 1203 Prospectively Collected Cases

Introduction: Our meta-analysis indicated that aging influences the outcomes of acute pancreatitis (AP), however, a potential role for comorbidities was implicated, as well. Here, we aimed to determine how age and comorbidities modify the outcomes in AP in a cohort-analysis of Hungarian AP cases.Materials and Methods: Data of patients diagnosed with AP by the revised Atlanta criteria were extracted from the Hungarian Registry for Pancreatic Patients. Outcomes of interest were mortality, severity, length of hospitalization, local, and systemic complications of AP. Comorbidities were measured by means of Charlson Comorbidity Index (CCI) covering pre-existing chronic conditions. Non-parametric univariate and multivariate statistics were used in statistical analysis. Odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs) were calculated.Results: A total of 1203 patients from 18 centers were included. Median age at admission was 58 years (range: 18–95 years), median CCI was 2 (range: 0–10). Only severe comorbidities (CCI ≥ 3) predicted mortality (OR = 4.48; CI: 1.57–12.80). Although severe comorbidities predicted AP severity (OR = 2.10, CI: 1.08–4.09), middle (35–64 years) and old age (≥65 years) were strong predictors with borderline significance, as well (OR = 7.40, CI: 0.99–55.31 and OR = 6.92, CI: 0.91–52.70, respectively). Similarly, middle and old age predicted a length of hospitalization ≥9 days. Interestingly, the middle-aged patients (35–64 years) were three times more likely to develop pancreatic necrosis than young adults (OR = 3.21, CI: 1.26–8.19), whereas the old-aged (≥65 years) were almost nine times more likely to develop systemic complications than young adults (OR = 8.93, CI: 1.20–66.80), though having severe comorbidities (CCI ≥ 3) was a predisposing factor, as well.Conclusion: Our results proved that both aging and comorbidities modify the outcomes of AP. Comorbidities determine mortality whereas both comorbidities and aging predict severity of AP. Regarding complications, middle-aged patients are the most likely to develop local complications; in contrast, those having severe comorbidities are prone to develop systemic complications. Studies validating the implementation of CCI-based predictive scores are awaited