Eine Untersuchung aus Japan hat die Langzeitmuster von Nebenwirkungen und die Faktoren, die diese nach der zweiten bis vierten Dosis des COVID-19-Impfstoffs beeinflussen, mittels einer latenten Klassenanalyse untersucht. Diese statistische Methode gruppiert Personen basierend auf ihren Antworten auf kategorische Variablen in Untergruppen, sogenannte latente Klassen, die Àhnliche Merkmale aufweisen. Ziel dieser Art von Studie ist es, verborgene Cluster in den Daten zu identifizieren.
Die Studienteilnehmer wurden aus der PrĂ€fektur Fukushima in Japan rekrutiert und umfassten Personen, die vier Dosen des COVID-19-mRNA-Impfstoffs erhalten hatten. Das Forschungsteam unter der Leitung von Dr. Masaharu Tsubokura, MD, PhD, von der Fukushima Medical University School of Medicine, nutzte Daten aus Fragebogenerhebungen und Blutproben, die zwischen September 2021 und November 2022 gesammelt wurden. In den Fragebögen wurden Faktoren wie Geschlecht, Alter, medizinische Vorgeschichte, Medikamente, verabreichte Impfstoffe und Nebenwirkungen nach der Impfung erfasst. AuĂerdem wurden serologische Tests [IgG(S)] und zellulĂ€re Immunantworten (T-spot) gemessen.
Durch die Analyse identifizierte das Forschungsteam zwei unterschiedliche Gruppen:
Gruppe 1, die weniger anfĂ€llig fĂŒr Nebenwirkungen war, und Gruppe 2, die stĂ€rker betroffen war. Diese Untersuchung zeigt, dass neben dem Alter auch âGeschlecht und eine Allergiegeschichte das Risiko fĂŒr Nebenwirkungen erheblich beeinflussen.â Die Ergebnisse der Studie unterstreichen die Notwendigkeit individueller AnsĂ€tze im Impfstoff-Risikomanagement. Es handelt sich um die erste Studie innerhalb derselben Kohorte, die die Merkmale und damit verbundene Faktoren in Gruppen mit wiederholten Nebenwirkungen untersucht.
Die Ergebnisse dieser Untersuchung wurden kĂŒrzlich in der begutachteten Zeitschrift Frontiers in Public Health veröffentlicht. Ziel der Kategorisierung von Gruppen durch latente Klassenanalyse fĂŒr Langzeit-Nebenwirkungen ist es, Impfstrategien zu optimieren und MaĂnahmen im Bereich der öffentlichen Gesundheit zu formulieren.
TrialSite weist darauf hin, dass dies eine der wenigen, wenn nicht die einzige Studie ist, die die Persistenz von Nebenwirkungen in zeitlichen Reihen nach der Impfung untersucht.
Wichtig ist, dass die Autoren verschiedene Faktoren im Zusammenhang mit dem Auftreten von Nebenwirkungen untersuchen, jedoch keine Adverse Events of Special Interest (AESI) bewertet haben. Hierbei erkennen die Autoren das Potenzial fĂŒr schwerere Verletzungen nach der COVID-19-Impfung an und verweisen auf Fallberichte von Ărzten nach der Impfung. Auch wenn Fallberichte keine KausalitĂ€t beweisen sollen, weisen genĂŒgend davon auf das Auftreten schwerwiegender Nebenwirkungen wie Autoimmun-Myokarditis, neuen Autoimmunerkrankungen wie rheumatoider Arthritis sowie Erkrankungen wie Thrombose und Thrombozytopenie hin. Die Autoren schlieĂen neurologische FĂ€lle aus, von denen es viele gibt. Siehe das Verzeichnis wissenschaftlicher Publikationen, das von React19 gesponsert wird, mit ĂŒber 3.500 Studien.
Die japanischen Autoren weisen weiter auf die Schwere der Situation hin: âDas Erkennen des Risikos solcher schwerwiegenden Nebenwirkungen ist entscheidend. Andererseits ist es auch wichtig zu erkennen, dass Nebenwirkungen, obwohl sie unangenehm sind, auf eine wirksame Immunantwort hinweisen und als Marker fĂŒr die PrĂ€vention schwerer Krankheiten durch Impfung und eine wirksame Immunantwort dienen könnten.â
Ergebnisse
Nach dem Ausschluss von Personen ohne Nebenwirkungen umfasste die Gesamtstudienpopulation 1.175 Teilnehmer. Das Medianalter der Teilnehmer in Gruppe 1 betrug 70 Jahre, in Gruppe 2 lag es bei 51 Jahren. In Gruppe 1 waren 298 Frauen, in Gruppe 2 353. Die Patienten in Gruppe 2 waren signifikant jĂŒnger (p < 0,001) und eher weiblich (p < 0,001) als diejenigen in Gruppe 1. Der mediane IgG(S)-Wert nach der vierten Impfung betrug in Gruppe 1 3.233 AU/mL und in Gruppe 2 4.059,39 AU/mL. Der mediane T-spot-Wert betrug 15,4 in Gruppe 1 und 28,5 in Gruppe 2. Die Studienautoren stellten fest, dass âGruppe 2 nach der vierten Impfung signifikant höhere IgG(S)- und T-spot-Werte zeigte (p < 0,001).â
Wichtig ist, dass diese Studie nur Teilnehmer einschloss, die mit mRNA-Impfstoffen (Pfizer-BioNTech oder Moderna) geimpft wurden.
Was ist ein zentrales Ergebnis hier?
Es gab eine Polarisierung in der Fortsetzung von Nebenwirkungen im Laufe der Zeit nach der Impfung.
Welche Gruppen sind anfĂ€lliger fĂŒr Probleme mit den COVID-19 mRNA-Impfstoffen?
Diese Kategorie umfasste Frauen, jĂŒngere Menschen und Personen mit einer Allergiegeschichte. Die Autoren dieser Studie berichten, dass ein solcher âTrend darauf hindeutet, dass Geschlecht und Alter die Immunantwort auf Impfstoffe beeinflussen könnten.â
Insgesamt scheinen Frauen sowohl mit langen Impf-Nebenwirkungen als auch mit langen COVID-Symptomen stÀrker zu kÀmpfen als MÀnner.
Was waren die wichtigsten serologischen Erkenntnisse?
Die Gruppe mit mehr Nebenwirkungen (Gruppe 2) zeigte mehr Beweise fĂŒr höhere Werte in den IgG- und T-spot-Tests. âDiese Gruppe war signifikant mit den IgG-Werten assoziiert, was auf eine Korrelation zwischen Nebenwirkungen nach der Impfung und Antikörperspiegeln hindeutet. Die Gruppe mit durchgehend hohen Nebenwirkungen hatte höhere Werte sowohl in den IgG(S)- als auch in den T-spot-Tests.â
Ist dies eine neue Erkenntnis?
Nein. Die sich weiterentwickelnde Wissenschaft zeigt, dass dies mit frĂŒheren Studien ĂŒbereinstimmt, die eine signifikante Assoziation zwischen systemischen Nebenwirkungen und IgG(S) zeigten. Dies zeigt somit eine âpotenzielle Verbindung zwischen Immunantworten und Nebenwirkungen nach der Impfung.â
Könnten Geschlechtshormone eine SchlĂŒsselrolle bei unterschiedlichen Reaktionen spielen?
Ja. Einige Studien legen nahe, dass dies ein Faktor ist. Beispielsweise wissen wir, dass Gruppe 2 mehr Nebenwirkungen hatte. Sie waren jĂŒnger und ĂŒberwiegend weiblich. Und viele Studien deuten darauf hin, dass Geschlechtsunterschiede in der Immunantwort durch Geschlechtshormone wie Testosteron bei MĂ€nnern und Ăstrogen und Progesteron bei Frauen sowie durch Gene, die von Geschlechtschromosomen abgeleitet sind, beeinflusst werden.
âDiese Hormone, deren Rezeptoren auch auf Immunzellen gefunden werden, spielen eine entscheidende Rolle bei der Regulierung des Immunsystems.â
Was sind einige Beispiele fĂŒr hormonelle Auswirkungen?
Masaharu Tsubokura und Kollegen nennen Beispiele wie die Regulierung der Produktion von entzĂŒndlichen Zytokinen durch Ăstrogen, die Erhöhung der Ansammlung von Neutrophilen, was eine adaptive T-Zell-Antwort fördert und die Abwehr gegen Virusinfektionen verstĂ€rkt, aber auch die âDifferenzierung von Monozyten in entzĂŒndliche dendritische Zellen erleichtert, was zu einer erhöhten Produktion von Zytokinen und Interferonen fĂŒhrt.â
Auf der anderen Seite lehren uns die japanischen Forscher auf der Grundlage von Fall- und Studientexten, dass âTestosteron die AktivitĂ€t von Immunzellen und die Produktion von entzĂŒndlichen Zytokinen unterdrĂŒckt.â
Bedeutet das wahrscheinlich, dass Frauen im Vergleich zu MÀnnern höhere humorale und zellulÀre Immunantworten zeigen?
Ja. Das ist die Hypothese basierend auf neuen Erkenntnissen.
Und was ist mit dem Alter, ist das nicht ein Faktor fĂŒr die Langzeitbeobachtung von Nebenwirkungen?
Ja. WĂ€hrend das Studienteam keine signifikante Korrelation mit IgG(S)-Werten fand, stellten sie jedoch eine signifikante Assoziation mit einem RĂŒckgang der T-spot-Testwerte fest. Laut den Autoren âist dieser RĂŒckgang der zellulĂ€ren Immunantwort mit dem Alter gut dokumentiert und stimmt mit dem Konzept der Immunoseneszenz bei Ă€lteren Erwachsenen ĂŒberein.â
Weisen all diese Erkenntnisse darauf hin, dass Àltere Menschen nach der Impfung weniger Antikörper produzieren?
Ja.
Aber wie sieht es mit hormonellen Faktoren aus, können diese das Altern ausgleichen?
Möglicherweise, schlagen die Autoren vor. Beispielsweise könnte der biphasische Effekt von Ăstrogen â Immunsuppression bei hohen und Immunstimulation bei niedrigen Spiegeln â bei Ă€lteren Frauen den altersbedingten RĂŒckgang der adaptiven Immunantwort teilweise ausgleichen.
StudienbeschrÀnkungen
Die Autoren erkennen mehrere EinschrÀnkungen der Studie an.
- Die Teilnehmer wurden ĂŒber spezifische Netzwerke rekrutiert, was zu einem Stichproben-Bias gefĂŒhrt haben könnte, wodurch eine Verallgemeinerung erschwert wird. DarĂŒber hinaus konnte in dieser Studie keine ausreichenden Daten zur Schwere und Dauer der Nebenwirkungen sowie Informationen zu KomorbiditĂ€ten gesammelt werden, was die FĂ€higkeit der Forscher einschrĂ€nkte, die Gesamtbeziehung zwischen systemischen Nebenwirkungen und Immunantworten nach der Impfung umfassend zu analysieren.
- Die Erfassung und Auswertung von Daten zu Adverse Events of Special Interest (AESI) war nicht ausreichend. Die Autoren weisen auf die Notwendigkeit hin, AESI zu bewerten.
- Der Datensatz der Studie enthielt fehlende Werte, was zu einem Verzerrungsbias fĂŒhren könnte.
Finanzierung
- Japan Agency for Medical Research and Development (AMED)
- Moderna, Inc.
- JSPS KAKENHI Grant Number 23H00503
- Medical & Biological Laboratories Co., Ltd. und Shenzhen YHLO Biotech Co., Ltd., der Vertreiber und Hersteller des Antikörpermesssystems (iFlash 3000)
- Kowa Co.
- Research Center for Advanced Science and Technology an der UniversitÀt Tokio
Die Autoren betonen, dass âkeine der Finanzierungskörper in irgendeiner Weise involviert sind. Die Geldgeber waren nicht an der Gestaltung der Studie, der Datenerhebung, -analyse oder -interpretation, dem Schreiben dieses Artikels oder der Entscheidung zur Veröffentlichung beteiligt.â

