Longscans voor diagnostiek en prognose bij COVID-19
Toen de eerste COVID-patiënten zich meldden, duurde het soms een dag voordat een PCR-test uitsluitsel gaf. Radioloog dr. Hester Gietema (MUMC+) onderzocht hoe CT-scans konden helpen bij triage en prognose. Het onderzoek leverde inzichten op over COVID-diagnostiek, post-COVID en de uitdagingen van onderzoek tijdens een pandemie.
Hoe raakte je betrokken bij COVID-onderzoek?
Ik ben als radioloog gespecialiseerd in long- en buikradiologie. Mijn onderzoek richtte zich al op de longen, onder andere op longkankerscreening. Toen COVID-19 opdook, kregen we ineens te maken met een nieuwe longziekte met een heel herkenbaar patroon op CT-scans. Uit de eerste publicaties uit China bleek al dat je bij veel patiënten op scans typische afwijkingen kon zien. Daarom hebben we bij het begin van de uitbraak in Nederland zelfs een extra CT-scanner in een tent naast het ziekenhuis geplaatst. Zo konden we patiënten snel onderzoeken zonder contact met andere patiënten. Dat was in die eerste periode heel belangrijk, omdat PCR-testen nog schaars waren en uitslagen soms pas na 24 uur kwamen. Een CT-scan heb je veel sneller gemaakt en beoordeeld.
Wat zagen jullie op die scans?
De afwijkingen zaten meestal aan de buitenzijde van de onderste delen van de longen. Dat zien we vaker bij infecties, maar het patroon bij COVID was veel scherper begrensd en daardoor opvallend herkenbaar. Vooral bij de eerste variant van het virus zagen we vaak een heel typisch patroon. Heel bijzonder: je zag beelden die je nog nooit eerder had gezien, maar die wel precies pasten bij wat in de eerste wetenschappelijke publicaties werd beschreven.
Waar richtte het ZonMw-onderzoek zich precies op?
Het onderzoek ging vooral over triage: konden we op basis van CT-beelden voorspellen welke patiënten later alsnog op de intensive care zouden belanden? Dat was met name belangrijk omdat sommige behandelingen schaars waren. In het begin van de pandemie kwamen middelen beschikbaar die een ontspoorde reactie van het immuunsysteem onderdrukten, zoals tocilizumab. Zulke schaarse medicijnen wilde je vooral inzetten bij patiënten met een hoog risico op ernstige ziekte. We waren dus met name geïnteresseerd in de groep die eerst op een gewone verpleegafdeling lag en later mogelijk alsnog ernstig ziek zou worden.
Hoe hebben jullie dat onderzocht?
We hebben retrospectief gekeken naar scans die al gemaakt waren. Vervolgens onderzochten we of je op basis van die beelden kon voorspellen welke patiënten op de IC zouden belanden of zouden overlijden. Dat bleek ingewikkelder dan gedacht. We probeerden een bestaand Engels voorspelmodel te valideren. Het eenvoudigste model werkte nog redelijk goed, maar een veel complexer model voor IC-opname bleek moeilijk reproduceerbaar. Tegelijkertijd speelde de tijd ons parten. Tijdens de eerste golf lag veel regulier werk stil en konden mensen zich volledig op COVID richten. Maar tegen de tijd dat alle gegevens verzameld waren, was de situatie alweer veranderd en was de acute relevantie van sommige vragen kleiner geworden.
We moeten in Nederland veel beter regelen hoe ziekenhuizen onderzoeksdata kunnen delen.
Jullie deden ook onderzoek naar post-COVID.
Ja, een ander deel van het project richtte zich op nucleaire beeldvorming bij post-COVID-patiënten. We keken naar mensen die op de IC hadden gelegen en langdurig klachten hielden. Daarbij gebruikten we zogenoemde FAPI-PET-scans, waarmee je ontstekingsactiviteit kunt bekijken. We zagen duidelijke verschillen tussen mensen met langdurige klachten en controlegroepen zonder post-COVID. Vooral in spieren en longen zagen we nog restafwijkingen. Dat onderzoek was kleinschalig, dus je kunt zulke scans niet meteen breed inzetten. Maar het gaf wel aanwijzingen dat er bij sommige patiënten nog langdurige ontstekingsprocessen spelen, ook na een jaar nog. Bij de acute infectie lagen de problemen vooral in de longen, maar langdurige klachten lijken juist vaak buiten de longen te zitten. Daarom wordt er inmiddels ook veel onderzoek gedaan naar bijvoorbeeld spieren en het zenuwstelsel.
Heeft jullie onderzoek nog invloed gehad op de behandeling van patiënten?
Ons ZonMw-project zelf eigenlijk niet meer. Tegen de tijd dat de resultaten beschikbaar waren, waren de grootste pieken voorbij en waren richtlijnen alweer aangepast op basis van andere onderzoeken. Dat gold overigens voor veel COVID-projecten. Door alle juridische procedures en afspraken rond multicenteronderzoek liep veel onderzoek vertraging op. Terwijl snelheid juist cruciaal was tijdens de pandemie.
Wat zou er volgens jou beter moeten bij een volgende pandemie?
We moeten in Nederland veel beter regelen hoe ziekenhuizen onderzoeksdata kunnen delen. Bij multicenteronderzoek kostten contracten en juridische afspraken enorm veel tijd. Dat vertraagde niet alleen COVID-onderzoek, maar speelt breder in de medische wetenschap. Dat is jammer, want juist door gegevens uit meerdere ziekenhuizen te combineren krijg je de meest betrouwbare resultaten. Bovendien kun je nieuwe inzichten dan ook sneller landelijk toepassen.
Denk je dat dit soort onderzoek relevant blijft?
Helaas wel. Wetenschappers verwachten dat er met de manier waarop wij leven vaker nieuwe virussen zullen opduiken die van dier op mens overspringen. Dan is het waardevol dat we nu beter begrijpen welke rol beeldvorming kan spelen bij triage en prognose. We hebben sommige onderzoeksresultaten nog niet volledig uitgewerkt, maar ik denk wel dat die kennis relevant blijft, dus ik hoop dat we dit alsnog kunnen gaan doen. Juist omdat de kans groot is dat we in de toekomst opnieuw met dit soort uitbraken te maken krijgen.