Obvod Cheb

100,00 % okrsků sečteno
36,75 % volební účast




40,08 %

Miroslav Plevný

27,08 %

Sandra Tsoukernik

12,30 %

Štěpánka Černá

10,61 %

Vladimír Keblúšek

6,41 %

Ivan Reis

3,49 %

Pavel Hojda

Obvod Louny

100,00 % okrsků sečteno
41,45 % volební účast




43,50 %

Ivo Trešl

25,55 %

Jaroslav Mikoláš

10,92 %

Vladislav Hrbáček

10,10 %

Leo Steiner

6,46 %

Ivana Hluštíková

3,43 %

Jiří Kobza

Obvod Plzeň-město

100,00 % okrsků sečteno
40,75 % volební účast




32,86 %

Karel Řehka

27,26 %

Lucie Kantorová

20,10 %

Lumír Aschenbrenner

7,92 %

Daniela Pousková

4,80 %

Július Líška

3,07 %

Jiří Valenta

2,88 %

Bohumír Janský

1,07 %

Jaroslav Novák

Obvod Strakonice

100,00 % okrsků sečteno
42,51 % volební účast




55,41 %

Tomáš Fiala

23,90 %

Miroslav Ušatý

20,67 %

Jana Hrdinová

Obvod Pelhřimov

100,00 % okrsků sečteno
45,89 % volební účast




30,48 %

Ladislav Med

27,15 %

Michal Kozár

25,11 %

Jaroslav Chalupský

8,65 %

Karolína Kubisková

5,69 %

Lucie Pavlů Řádová

2,88 %

Pavel Hodáč

Obvod Příbram

100,00 % okrsků sečteno
46,04 % volební účast




43,70 %

Petr Štěpánek

25,21 %

Barbora Daňhová

12,07 %

Simona Luftová

9,40 %

Josef Šorna

5,82 %

Frank Thomas Podstatzky-Lichtenstein

3,77 %

Pavel Vermach

Obvod Praha 5

94,96 % okrsků sečteno
44,88 % volební účast




31,99 %

Václav Láska

27,02 %

Radko Sáblík

19,77 %

Zdeněk Šarapatka

13,80 %

Lubomír Brož

4,78 %

Pavel Spirov

1,65 %

Petra Prokšanová

0,96 %

Ľubomír Augustín

Obvod Praha 9

94,06 % okrsků sečteno
44,42 % volební účast




48,48 %

David Smoljak

22,95 %

Dagmar Pecková

15,09 %

Radek Žalud

8,18 %

Bedřich Laube

5,27 %

Darina Batyiová

Obvod Praha 1

91,30 % okrsků sečteno
46,34 % volební účast




49,52 %

Jiří Padevět

27,66 %

Jan Čižinský

12,45 %

Ján Dudra

2,85 %

Pavel Čižinský

2,60 %

Jiří Pavel Pešek

1,67 %

Jiří Morštadt

1,40 %

Vojtěch Ryvola

0,99 %

Jan Štern

0,82 %

Vladimír Kolman

Obvod Kladno

100,00 % okrsků sečteno
42,14 % volební účast




30,80 %

Adéla Sucharda Šípová

29,44 %

Petr Paták

22,16 %

Aleš Gerloch

8,10 %

Jan Klas

6,14 %

Marcela Machalová

3,34 %

Jaroslav Pelc

Obvod Děčín

100,00 % okrsků sečteno
35,34 % volební účast




52,22 %

Zbyněk Linhart

20,13 %

Michal Hejcman

10,45 %

Anna Lehká

10,35 %

Jan Skalický

6,83 %

Miroslav Štross

Obvod Česká Lípa

100,00 % okrsků sečteno
38,38 % volební účast




35,05 %

Jitka Volfová

32,66 %

Martin Půta

14,94 %

Jiří Vosecký

13,37 %

Vít Vomáčka

3,95 %

Leoš Hamrský

Obvod Trutnov

100,00 % okrsků sečteno
42,50 % volební účast




58,42 %

Jan Sobotka

28,61 %

Zuzana Chovancová

7,31 %

Radek Mráz

5,63 %

Hynek Beran

Obvod Kolín

100,00 % okrsků sečteno
43,97 % volební účast




45,26 %

Michael Kašpar

25,54 %

Andrea Brzobohatá

17,25 %

Roman Schulz

4,19 %

Antonín Dušek

4,14 %

Pavel Sehnal

2,34 %

Jiří Rynekr

1,24 %

František Třeštik

Obvod Hradec Králové

100,00 % okrsků sečteno
45,00 % volební účast




25,13 %

Martin Dvořák

21,94 %

Zuzana Ceralová Petrofová

18,40 %

Jana Hůlková

14,99 %

Monika Nebeská

12,18 %

Jan Holásek

5,33 %

Ivan Picek

2,01 %

Vladimír Dryml

Obvod Rychnov nad Kněžnou

100,00 % okrsků sečteno
45,61 % volební účast




62,19 %

Jan Grulich

37,80 %

Petr Sadovský

Obvod Žďár nad Sázavou

100,00 % okrsků sečteno
50,14 % volební účast




27,60 %

Michal Šmarda

25,62 %

Josef Klement

25,62 %

Radek Černý

16,49 %

Radek Koten

4,65 %

David Moos

Obvod Znojmo

100,00 % okrsků sečteno
45,03 % volební účast




35,55 %

Tomáš Třetina

22,28 %

Jiří Kyněra

18,67 %

Jindřich Růžička

11,78 %

Petra Rédová Fajmonová

6,65 %

Bohumila Beranová

5,04 %

Pavel Černý

Obvod Vyškov

100,00 % okrsků sečteno
52,40 % volební účast




63,34 %

Jan Grolich

29,99 %

Petra Absolonová

6,66 %

Jaroslav Fládr

Obvod Brno-město

98,37 % okrsků sečteno
49,03 % volební účast




42,14 %

Zdeněk Papoušek

24,40 %

Karel Zitterbart

20,12 %

Jaroslav Štěrba

6,24 %

Jaroslav Turánek

4,12 %

Veronika Holcnerová

2,95 %

Klára Alžběta Samková

Obvod Přerov

100,00 % okrsků sečteno
41,59 % volební účast




38,54 %

Jakub Navařík

37,62 %

Petr Vrána

15,04 %

Marek Obrtel

8,78 %

Dan Chromec

Obvod Litovel

100,00 % okrsků sečteno
40,02 % volební účast




32,17 %

Marek Ošťádal

28,78 %

Martin Škurek

28,44 %

Michael Kohajda

9,37 %

Pavel Jelínek

1,21 %

Zdeněk Beil

Obvod Frýdek-Místek

100,00 % okrsků sečteno
44,42 % volební účast




34,75 %

Helena Pešatová

32,47 %

Petr Korč

13,01 %

Tomáš Krpel

9,53 %

Zdeněk Navrátil

4,89 %

Nela Lisková

3,07 %

René Hompora

2,26 %

Petr Hrnčárek

Obvod Ostrava-město

100,00 % okrsků sečteno
39,52 % volební účast




46,74 %

Ondřej Šimetka

30,61 %

Lucie Baránková Vilamová

12,75 %

Milan Loprais

6,22 %

Petr Jančík

1,87 %

Štefan Režný

1,16 %

Radoslav Štědroň

0,61 %

Radek Iwoniak

Obvod Karviná

100,00 % okrsků sečteno
29,51 % volební účast




33,62 %

Lenka Brzyszkowská

14,31 %

Petr Kazík

14,10 %

Mariam Szyja

13,92 %

Aleš Polách

12,43 %

Pavel Staněk

9,10 %

Roman Galia

2,48 %

Karel Světnička

Obvod Zlín

99,32 % okrsků sečteno
45,40 % volební účast




33,49 %

Tomáš Goláň

22,94 %

Ivo Mitáček

18,97 %

Vladimír Sedlařík

12,03 %

Pavel Dlouhý

10,67 %

Lubomír Nečas

1,87 %

Jan Doleček

Obvod Uherské Hradiště

100,00 % okrsků sečteno
46,75 % volební účast




47,81 %

Josef Bazala

28,34 %

Jiří Vašica

9,40 %

Kristýna Zelienková

7,12 %

Otakar Březina

4,08 %

David Skyba

3,22 %

Margita Balaštíková

Nový objev v boji s covidem: Závažnost průběhu onemocnění lze předpovědět z krve


Závažné průběhy nemoci COVID-19 lze odhalit již v raném stádiu. Vědci z Curyšské univerzity ve Švýcarsku identifikovali ve své studii první krevní biomarker, který umožňuje spolehlivou předpověď.

Většina lidí, kteří se nakazí koronavirem, buď neonemocní, nebo nemají vážný průběh. U některých pacientů se však vyvine velmi závažné, život ohrožující onemocnění COVID-19, vyžadují intenzivní lékařskou péči a umělé dýchání. U postižených končí infekce někdy až úmrtím, nebo vede ke značným dlouhodobým zdravotním následkům.

Aby lékaři mohli takové pacienty identifikovat v raném stadiu a rychle je léčit, potřebují měřitelná vodítka. Těmi jsou prediktivní biomarkery, tedy charakteristiky objektivně měřící a vyhodnocující jako indikátor normální biologické procesy, patogenní procesy nebo farmakologické odpovědi na terapeutický zásah, pomocí kterých lze předpovědět riziko závažného průběhu onemocnění.

Tým Burkharda Bechera, profesora Ústavu experimentální imunologie na Curyšské univerzitě, spolu s vědci univerzit v německém Tübingenu, a francouzských městech Toulouse a Nantes objevil takový biomarker. Počet přirozených tzv. zabíječských T-buněk (odborně NK – natur killer cells, česky přirození zabíječi – pozn.) v krvi. Patří do skupiny bílých krvinek a jsou součástí raného imunitního obranného systému. „Na základě počtu těchto T-buněk v krvi lze s vysokou mírou jistoty předpovědět těžký průběh COVID-19, a to již v den přijetí do nemocnice,“ říká Becher.

Nový detekční test pomáhá rozhodnout, jaká organizační a terapeutická opatření je třeba u pacienta s COVID-19 přijmout. Od přeložení na jednotku intenzivní péče nebo na normální oddělení, přes frekvenci měření saturace kyslíkem, terapie až po zahájení léčby. „Pro tyto úvahy jsou velmi užitečné prediktivní biomarkery. Pomáhají poskytovat nejlepší možnou péči pacientům s těžkými průběhy,“ doplňuje kolegyně Stefanie Kreutmairová.

Pokrok díky špičkovým technologiím

Příčinou rychlého zhoršení stavu pacientů s COVID-19 je bouřlivá reakce imunitního systému. „Obrovská produkce látek zvaných cytokinová bouře způsobuje v těle masivní zánětlivou reakci. Imunitní buňky masově migrují do plic, kde narušují výměnu plynů,“ vysvětluje Becher. Ke stanovení imunitních buněk a cytokinů ve vzorcích pacientů použili vědci z Curyšské univerzity vysokodimenzionální cytometrii. Ta umožňuje stanovit proteiny na povrchu a v nitru milionů buněk současně a na úrovni jedné buňky a následně je zpracovat pomocí počítačových algoritmů.

Zápal plic může kromě koronaviru způsobit i řada dalších patogenů a vyvolat imunitní reakci. Tu ve Švýcarsku u pacientů s nemocí COVID-19 zkoumali. Dosud však nebylo jasné, co přesně charakterizuje specifickou imunitní odpověď na SARS-CoV-2. Aby to vědci zjistili, analyzovali pro srovnání také vzorky krve pacientů s těžkým zápalem plic, který však vyvolaly jiné patogeny než koronavirus. Porovnání imunitní odpovědi pacientů s COVID-19 s imunitní odpovědí srovnávací skupiny umožnilo určit, co je na imunitní odpovědi na SARS-CoV-2 jedinečné.

„Imunitní reakce u různých pneumonií jsou velmi podobné a jsou součástí celkové zánětlivé reakce, která se často vyskytuje u pacientů na jednotkách intenzivní péče. T-lymfocyty a přirozené zabíječské buňky se však u COVID-19 chovají jedinečně a definují jakýsi vzorec imunitního systému," uzavírá Burkhard Becher, profesor Ústavu experimentální imunologie na Curyšské univerzitě.