CC BY
8
ORIGINAL STUDY Annals of the Russian Academy of Medical Sciences. 2022;ll(4):254-260.
В.Г. Акимкин1, Т.А. Семененко2, С.В. Углева1, Д.В. Дубоделов1, С.Н. Кузин1, С.Б. Яцышина1, К.Ф. Хафизов1, В.В. Петров1, А.С. Черкашина1, Г.А. Гасанов1, С.Х. Сванадзе1
1 Центральный НИИ эпидемиологии, Москва, Российская Федерация 2 Национальный исследовательский центр эпидемиологии и микробиологии имени почетного академика Н.Ф. Гамалеи, Москва, Российская Федерация
COVID-19 в России: эпидемиология и молекулярно-генетический мониторинг
Обоснование. Пандемия COVID-19 выявила проблемы здравоохранения, но в то же время стала мощным импульсом для развития новых научных исследований в области эпидемиологии, клиники инфекционных болезней, диагностики, биоинформатики и цифровых методов. На базе ФБУН «ЦНИИэпидемиологии» Роспотребнадзора (ЦНИИэпидемиологии) разработаны новые уникальные тест-системы для обнаружения РНК SARS-CoV-2 на основе ПЦР в режиме реального времени с использованием технологии петлевой изотермической амплификации (ИТ), которая позволяет исследовать образцы быстрее в 3—4раза, чем разработанные ранее методы. В ЦНИИ эпидемиологии разработана и введена в действие российская платформа агрегации информации о геномах вирусов — VGARus, которая содержит информацию о нуклеотидных последовательностях вирусов SARS-CoV-2 и их мутациях, а также создана интеграционная платформа SOLAR для быстрой передачи результатов ПЦР-исследований всем заинтересованным гражданам Российской Федерации. Цель исследования — изучение проявлений эпидемического процесса COVID-19 и распространенности геновариантов вируса SARS-CoV-2 на территории Российской Федерации. Методы. Проведен ретроспективный эпидемиологический анализ заболеваемости COVID-19 с 30 марта 2020 по 17мая 2022 г. на территории Российской Федерации. Использована база данных, сформированная на основе мате-254 риалов формы отчета Роспотребнадзора № 970 «Информация о случаях инфекционных заболеваний у лиц с подозрением на новую коро-навирусную инфекцию», использованы данные ВОЗ, отечественного информационного портала Стопкоронавирус.рф и сервиса визуализации и анализа данных Yandex DataLens, информация по геновариантам SARS-CoV-2 базы данных VGARus. Результаты. При анализе проявлений эпидемического процесса COVID-19 на территории Российской Федерации за 2020—2022 гг. выделены два этапа. Первый характеризовался быстрым распространением вируса SARS-CoV-2 из мегаполисов в другие субъекты РФ и применением мер неспецифической профилактики. Начало второго этапа было обусловлено эволюцией вируса SARS-CoV-2 и изменением его биологических свойств, с последующей сменой превалирующих геновариантов на территории России. Заключение. В результате исследования установлено, что с каждым последующим ростом заболеваемости COVID-19 происходило снижение тяжести течения и доли пневмоний в структуре клинических форм заболевания.
Ключевые слова: COVID-19, эпидемический процесс, SARS-CoV-2, секвенирование, база данных VGARus, тест-системы Для цитирования: Акимкин В.Г., Cемененко Т.А., Углева СВ., Дубоделов Д.В., Кузин СИ., Яцышина СБ., Хафизов К.Ф., Петров В.В., Черкашина А.С, Гасанов Г.А., Cванадзе C.X. COVID-19 в России: эпидемиология и молекулярно-генетический мониторинг. Вестник РАМН. 2022;ll(4):254-260. doi: https://doi.org/10.15690/vramn2121
Обоснование
Пандемия новой коронавирусной инфекции (СОУГО-19), захватившая все страны мира и длившаяся в течение двух лет, выявила все проблемы здравоохранения и в то же время стала мощным катализатором научного прогресса во многих областях медицинской и биологической науки. Эпидемия СОУГО-19 в Российской Федерации (РФ) заставила усилить санитарно-эпидемиологическую службу, ее лабораторную базу, развернуть новые научные исследования, усовершенствовать молекулярно-генетический мониторинг и эпидемиологический анализ ситуации, внедрить новые подходы к организации профилактической и противоэпидемической работы [1—9].
Цель исследования — изучение проявлений эпидемического процесса СОУГО-19 и распространенности геновариантов вируса 8ДК8-СоУ-2 на территории РФ.
лизации и анализа данных Yandex DataLens. Информация о пациентах (возраст, пол, форма заболевания, дата заболевания) извлечена из базы данных, сформированной на основе информации из формы отчета Роспотребнадзора № 970 «Информация о случаях инфекционных заболеваний у лиц с подозрением на новую коронавирусную инфекцию» (за период с 30 марта 2020 по 1 мая 2022 г. в связи с отменой данной формы). Для анализа геновариантов SARS-CoV-2 на различных этапах пандемии использованы данные о секвенировании, представленные на платформе агрегации информации о геномах вирусов VGARus.
Для статистической обработки использованы стандартные методы описательной статистики Microsoft Excel и Statistica 12.0 (StatSoft), 95%-й доверительный интервал (ДИ) рассчитывали по методу Клоппера—Пирсона (точный метод).
Методы
Проведен ретроспективный эпидемиологический анализ заболеваемости СОУГО-19 за период с 30 марта 2020 по 17 мая 2022 г. на территории РФ. Данные о динамике заболевания СОУГО-19 взяты с отечественного информационного портала Стопкоронавирус.рф и сервиса визуа-
Результаты
Изучение проявлений эпидемического процесса СОУТО-19 за 2020—2022 гг. позволило выделить два этапа развития эпидемиологической ситуации на территории РФ, каждый из которых имеет свои особенности. Для первого этапа (март—январь 2021 г.) характерно
DOI: https://doi.org/10.15690/vramn2121
Вестник РАМН. — 2022. — Т. 77. — № 4. — С. 254-260. НАУЧНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ
Annals of the Russian Academy of Medical Sciences. 2022;77(4):254-260. ORIGINAL STUDY
быстрое распространение вируса SARS-CoV-2 в период «завоза» возбудителя (2—30 марта 2020 г.) из мегаполисов за счет социальной активности населения, пересечения внутренних и международных транспортных потоков с последующим постепенным вовлечением в эпидемический процесс населения других регионов РФ с запада на восток. Первый этап характеризовался гетерогенностью взаимодействующих популяций возбудителя и человека и был связан с введением режимно-ограни-чительных мероприятий по всей стране, основанных на неспецифической профилактике. На первом этапе эпидемии COVID-19 на территории РФ были зафиксированы два подъема уровня заболеваемости населения, регулируемые социальными и природными факторами.
1. Начало второго этапа (январь 2021 г. — по настоящее время) было обусловлено изменением биологических свойств вируса SARS-CoV-2 с последующей сменой превалирующих геновариантов (Alpha, Delta и Omicron) и введением массовой вакцинопрофилактики против новой коронавирусной инфекции. На втором этапе подъемы заболеваемости COVID-19 (третий, четвертый и пятый) происходили на фоне массовой вакцинации и связаны с эволюцией вируса и становлением его эпидемического варианта (фазовое развитие эпидемического процесса в соответствии с теорией саморегуляции академика В.Д. Белякова) [10, 11].
2. За весь период наблюдения (с 30 марта 2020 по
17 мая 2022 г.) на территории РФ всего зарегистрировано
18 268 958 случаев заболевания, из них 377 869 (2,06%) закончилось летальным исходом. Среднее значение уровня заболеваемости COVID-19 в РФ за 2021—2022 гг. состави-
ло 112,5 на 100 тыс. населения. Максимальное значение показателя заболеваемости, зафиксированное в пятый период подъема уровня заболеваемости (с 10 января 2021 по 27 февраля 2022 г.), составило 905,37 на 100 тыс. населения (рис. 1).
При сравнительной оценке эпидемического процесса на различных территориях РФ установлено, что начало эпидемического роста в мегаполисах происходило раньше, чем в других регионах. Например, в г. Москве начало роста заболеваемости было зарегистрировано на 14-й нед 2020 г. (30 марта — 5 апреля) с пиком заболеваемости на 19-й нед 2020 г. (4-10 мая) — 325,04 на 100 тыс. населения, а в остальных субъектах РФ — на 17-й нед 2020 г. (20-26 апреля) с максимальным уровнем заболеваемости на 24-й нед 2020 г. (8-14 июня) — 37,75 на 100 тыс. населения. Эта тенденция сохранялась на протяжении последующих четырех подъемов заболеваемости СОУГО-19 в РФ.
Проведенный эпидемиологический анализ данных за 2020-2022 гг. позволил установить в гендерно-воз-растной структуре заболевших СОУГО-19 доминирование женщин и мужчин в возрасте 50-64 лет (24,2 и 21,8% соответственно) и 65+ лет (20,8 и 15,7% соответственно). Важно заметить, что в общей структуре заболевших отмечается увеличение доли детей в возрасте от 0 до 17 лет — от 10% в 2020 г. до 18% в 2022-м [9]. 255
При анализе клинических проявлений заболеваемости СОУГО-19 на территории РФ на протяжении пяти периодов роста заболеваемости СОУГО-19 выявлено, что удельный вес тяжелых случаев снижался, составив в общей структуре клинических форм течения болез-
V.G. Akimkin1, T.A. Semenenko2, S.V. Ugleva1, D.V. Dubodelov1, S.N. Kuzin1, S.B. Yacyshina1, K.F. Khafizov1, V.V. Petrov1, A.S. Cherkashina1, G.A. Gasanov1, S.Kh. Svanadze1
1 Central Research Institute of Epidemiology, Moscow, Russian Federation 2 National Research Center of Epidemiology and Microbiology named after Honorary Academician N.F. Gamaleya,
Moscow, Russian Federation
COVID-19 in Russia: Epidemiology and Molecular Genetic Monitoring
Background. The COVID-19 pandemic has exposed health problems, but at the same time has become a powerful impetus for the development of new scientific research in the field of epidemiology, clinic of infectious diseases, diagnostics, bioinformatics and digital methods. On the basis of the Central Research Institute of Epidemiology of Rospotrebnadzor, new unique test systems for the detection of SARS-CoV-2 RNA based on real-time PCR based on loop isothermal amplification (IT) technology have been developed, which allows you to examine samples 3—4 times faster than those developed previously. The Central Research Institute of Epidemiology of Rospotrebnadzor has developed and put into operation the Russian Platform for Aggregation of Information on Virus Genomes (VGARus). The VGARus database contains information about the nucleotide sequences of the SARS- Co V-2 viruses and their mutations, and the SOLAR Integration Platform has been created to quickly transfer the results of PCR studies to all interested citizens of the Russian Federation. Aims — to study the manifestations of the epidemic process of COVID-19 and the prevalence of genovariants of the SARS- CoV-2 virus in the Russian Federation. Methods. A retrospective epidemiological analysis of the incidence of COVID-19 was carried out from March 30, 2020to May 17, 2022 in the Russian Federation. The database was formed on the basis of the materials of the Rospotrebnadzor report form No. 970 "Information on cases of infectious diseases in persons with suspected new coronavirus infection", data from the WHO, the domestic information portal Stopkoronavirus.rf and the Yandex DataLens data visualization and analysis service were used, information on SARS-CoV-2 genovariants in the VGARus database. Results. When analyzing the manifestations of the COVID-19 epidemic process in the Russian Federation for 2020—2022. Two stages have been identified. The first stage was characterized by the rapid spread of the SARS-CoV-2 virus from megacities to other regions of the country and the use of non-specific prevention measures. The beginning of the second was due to the evolution of the SARS- Co V-2 virus and a change in its biological properties, followed by a change in the prevailing genovariants on the territory of the Russian Federation. Conclusion. As a result of the study, it was found that with each subsequent increase in the incidence of COVID-19, there was a decrease in the severity of the course and the proportion ofpneumonia in the structure of the clinical forms of the disease. Keywords: COVID-19, epidemic process, SARS-CoV-2, sequencing, VGARus database, test systems
For citation: Akimkin VG, Semenenko TA, Ugleva SV, Dubodelov DV, Kuzin SN, Yacyshina SB, Khafizov KF, Petrov VV, Cherkashina AS, Gasanov GA, Svanadze SKh. COVID-19 in Russia: Epidemiology and Molecular Genetic Monitoring. Annals of the Russian Academy of Medical Sciences. 2022;77(4):254-260. doi: https://doi.org/10.15690/vramn2121
ORIGINAL STUDY
Annals of the Russian Academy of Medical Sciences. 2022;ll(4):254-260.
о о
а Н
1000 900 800 Ю0 600 500 400 300 200 100 0
I этап:
• взаимодействие популяций возбудителя и человека
• воздействие природного и социального факторов
•неспецифическая профилактика
138,11
51,31 ..illlllllli
II этап:
изменение биологических свойств возбудителя на фоне специфической профилактики становление эпидемического варианта вируса (фазовое развитие эпидемического
процесса)
1 Г
Iiiiii...........ill
192,45
905,37
lili.
.0.0.0.0.0.0.0.0.0.1
.0.0.0.0.0.0.0.0.0.1.1.1
2020
(NOOOOOOOOOOOO-н-н
044l88900
3..0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.0.1
2021
^ч с^ m un .0.0.0.0.0.0
'<•0 ЧО Ö Ö
(N (N "Ф "Ф 000000
2022
Рис. 1. Динамика заболеваемости СОУГО-19 в Российской Федерации, 2020-2022 гг., на 100 тыс. населения
256
ни, %: в первый период 4,5; во второй — 3,1; в третий — 2,6; в четвертый — 2,2; в пятый период — 0,4. При анализе клинических форм COVID-19 на территории РФ по периодам подъема заболеваемости установлено, что на протяжении четырех периодов роста преобладал диагноз пневмонии — в 83,7 ± 5,8% случаев, диагноз ОРВИ встречался в 16,3 ±_6,1% случаев, а в пятый период подъема заболеваемости произошло смещение в структуре клинических форм: ОРВИ — 71,0%, пневмонии — 29%. Можно предположить, что данная тенденция связана с совершенствованием тактики лечения и диагностики больных коронавирусной инфекцией, а также с ослаблением патогенных свойств вируса.
Поскольку лечение COVID-19 в основном симптоматическое, а программа массовой вакцинации в мире далека от завершения, оперативное обнаружение SARS-CoV-2 — один из ключевых факторов в борьбе с пандемией. Поэтому возникает острая необходимость в чувствительных и недорогих методах диагностики COVID-19 для массового скрининга.
В связи с этим специалистами ФБУН «Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии» Роспотребнадзора (ЦНИИ эпидемиологии) были разработаны следующие тест-системы.
1. Создана тест-система на основе ПЦР для выявления РНК SARS-CoV-2 «АмплиСенс® Cov-Bat-FL» (№ РЗН 2014/1987 от 07.04.2020), которая обладает достаточно высокими показателями чувствительности и специфичности. С помощью данной тест-системы можно проводить диагностику на SARS, MERS, SARS-CoV-2.
2. Разработан и зарегистрирован новый набор реагентов «АмплиСенс® COVID-19-FL» (№ РЗН 2021/14026 от 09.04.2021) с возможностью количественного определения концентрации РНК вируса в исследуемых образцах. Особенность технологии — совмещение этапа обратной транскрипции (ОТ) с ПЦР с детекцией в режиме реального времени, обеспечивающее большую информативность в условиях клинической практики и более высокую чувствительность обнаружения РНК SARS-CoV-2. Набор «АмплиСенс® COVID-19-FL» не имеет аналогов в мире.
3. Разработано и налажено производство набора реагентов для выявления РНК коронавируса SARS-CoV-2 методом ОТ-ИТ «АмплиСенс® SARS-CoV-2-IT» (№ РЗН 2021/13357 от 03.02.2021). Прогрессивная технология петлевой изотермической амплификации (ИТ) позволяет исследовать образцы быстрее, чем в ПЦР. Однако ни в РФ, ни в мире ИТ, совмещенная с этапом обратной транскрипции (ОТ-ИТ), ранее в диагностических целях широко не использовалась. Этот метод сопоставим по стоимости с ПЦР и существенно увеличивает возможности диагностических лабораторий за счет сокращения в 3—4 раза времени постановок реакций амплификации. Один из ключевых компонентов в наборе реагентов для создания тест-систем на основе метода ИТ нуклеиновых кислот является Bst-полимераза, поэтому важнейшей задачей было получение фермента отечественного производства, не уступающего по качеству зарубежным аналогам. Менее чем за 4 мес (2020—2021 гг.) в ЦНИИ эпидемиологии было налажено серийное промышленное производство этого фермента. Отечественная технология производства Bst-полимеразы позволяет получать фермент, обладающий межсерийной воспроизводимостью качественных и количественных характеристик. Создание на базе ЦНИИ эпидемиологии отечественной ферментной базы обеспечило полное импортозамещение и независимость от поставок ферментов для разработки и производства диагностических тест-систем из-за рубежа, что исключительно важно для сохранения биологической безопасности РФ. Крайне значимо и то, что разработка набора реагентов «АмплиСенс® SARS-CoV-2-IT» заложила фундамент нового научно-практического направления — создание и производство наборов реагентов на основе метода ИТ.
4. Разработана NGS-панель для выявления самых значимых мутаций в гене S-белка («АмплиСенс® SARS-CoV-2-N501Y-IT» по ТУ 21.20.23-416-01897593-2021 от 21.07.2021). Это достаточно быстрый, эффективный и дешевый способ секвенирования. В начале 2021 г. после появления штамма Alpha вируса SARS-CoV-2 Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов
Annals of the Russian Academy of Medical Sciences. 2022;ll(4):254—260.
ORIGINAL STUDY
и медикаментов США предупредило, что новый вариант SARS-CoV-2 способен «уходить» от детекции рядом тест-систем. На тот момент были известны геноварианты Alpha, Британский (B.1.1.7), Beta, Южноафриканский (B.1.351), Бразильский (P.1) и другие эпидемиологически значимые штаммы вируса N501Y, все они выявляются данной панелью.
5. Разработан и зарегистрирован набор реагентов AmpliSens® SC2-IT. Набор предназначен для качественного определения РНК SARS-CoV-2 в биологическом материале (мазках со слизистой оболочки носо- и ротоглотки) методом обратной транскрипции и изотермической амплификации (ОТ-ИТ) с флуоресцентной детекцией продуктов амплификации. Набор реагентов используется для комплексной лабораторной диагностики COVID-19.
Важная задача для осуществления эпидемиологического надзора — оценка динамики циркулирующих известных и новых геновариантов SARS-CoV-2 на территории РФ. В соответствии с постановлением Правительства РФ от 23.03.2021 № 448 «Об утверждении Временного порядка предоставления данных расшифровки генома возбудителя новой коронавирусной инфекции (COVID-19)» в ЦНИИ эпидемиологии разработана и введена в действие российская платформа агрегации информации о геномах вирусов VGARus, которая содержит информацию о нуклеотидных последовательностях вируса SARS-CoV-2 и их мутациях, распространенных в тех или иных регионах РФ, и может быть использована для хранения, систематизации и выборки данных для выявления мутаций, определения штаммов вирусов и проведения оперативного мониторинга мутационной изменчивости вируса SARS-CoV-2. Молекулярно-генетические исследования выступают основой для принятия управленческих решений в области проведения профилактических и противоэпидемических мероприятий по предотвращению дальнейшего распространения SARS-CoV-2 и формируют платформу для создания новых вакцинных препаратов [12-14].
Молекулярно-генетический мониторинг мутационной изменчивости коронавирусов, выявленных на терри-%
100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0
тории РФ, осуществляется с декабря 2020 г. при обнаружении первого случая «завоза» (28 декабря) геноварианта Alpha (B.1.1.7).
Всего в национальной базе данных VGARus зарегистрировано 133 925 геномных последовательностей вируса SARS-CoV-2 (данные на 17 мая 2022 г.), полученных в результате полногеномного и фрагментного секвенирования, из них 67 209 (50,2%) полногеномных, 66 209 (49,8%) фрагментных сиквенсов. Среди загруженных полногеномных последовательностей 112 344 (86,2%) относится по классификации ВОЗ (согласно пересмотру от 11 апреля 2022 г.) к вариантам VOCs и VOIs, из них: к варианту Alpha — 746 (1,1%) последовательностей; Beta — 54 (0,1%); Gamma — 28 (< 0,1%); Delta — 33 707 (50,2%); к варианту Omicron — 23 237 (34,6%). 9437 (14,2%) загруженных последовательностей не относится к вариантам VOCs и VOIs.
Геновариант Alpha был распространен на территории РФ зимой 2021 г. Геноварианты Beta и Gamma также встречались в начале 2021 г., однако заметного распространения не получили. Геновариант Delta распространился на территории страны во второй половине апреля
2021 г. и превалировал до января 2022 г. Геновариант Omicron обнаружен в стране в декабре 2021 г. и с января
2022 г. является доминирующим на территории РФ. Динамика циркуляции геновариантов вируса SARS-CoV-2 представлена на рис. 2.
В результате полногеномного секвенирования за период с 30 марта 2020 по 17 мая 2022 г. на платформу VGARus загружено 67 209 идентифицированных образцов, из них: 722 (1,07%) образцов классифицированы как геновариант B.1.1.523; 1330 (1,98%) — как B.1.1.317; 3907 (5,81%) -как B.1.1; 746 (1,11%) — ^Alpha (B.1.1.7); 3560 (5,30%) — как другие геноварианты; 23 237 (34,57%) — Omicron (B.1.1.529 + BA*); 33707 (50,15%) образцов — Delta (B.1.617.2 + AY*) (рис. 3).
Генетический вариант Delta (B.1.617.2 + AY*) с мая по декабрь 2021 г. превалировал на территории РФ — его доля среди всех выявленных вариантов составляла до 100%. Доминирующим во все месяцы наблюдения
257
1 2 3 4 5
6 l 2020
9 1G 11 12 1 2 3 4 5
6 l 8 9 1G 11 12 1 2 3 2021 2022
4 5
B.1.1 B.1.1.523
Другие геноварианты
B.1.1.7 Alpha I B.1.1.617.2 Delta
B.1.1.317 B.1.1.529 Omicron
Рис. 2. Динамика геновариантов SARS-CoV-2 на территории Российской Федерации, 2020-2022 гг.
ORIGINAL STUDY
Annals of the Russian Academy of Medical Sciences. 2022;ll(4):254—260.
5,81 1,98
I / Ml
34,51 -
- 50,15
□ B.1.1
■ B.1.1.317
□ B.l.1.523
□ Alpha (b.1.1.7)
I Delta (B.1.617.2+AY*) I Omicron (B.1.1.529+BA*) Другие геноварианты
Рис. 3. Структура геновариантов в образцах биоматериала на территории Российской Федерации, по данным платформы VGARus, дата забора — с 28 декабря 2020 по 17 мая 2022 г., %
82,0
■ AY.122
■ AY.126
■ B.1.617.2
□ Менее представленные сублинии Delta
Рис. 4. Структура субвариантов линии Delta (B.1. 617.2 + AY*), выделенных в Российской Федерации, по данным платформы VGARus, %
258 с момента начала регистрации геноварианта Delta являлся вариант, которому с 26 ноября 2021 г. классификатор Pangolin присвоил название AY.122 (82,0%).
Помимо AY.122 наиболее часто встречались такие субварианты Delta, как «материнский» B.1.617.2 (8,3%), AY.126 (2,9%) и др. Прочие субварианты представлены единичными образцами и составляли суммарно 6,8% от всех последовательностей Delta. Всего на территории РФ выделено 117 (без «материнской» линии) сублиний геноварианта Delta (рис. 4).
Вариант Omicron начал стремительное распространение с декабря 2021 г., и в настоящее время он полностью доминирует на территории РФ (100% всех исследованных образцов).
Анализ данных национальной базы VGARus позволил выявить диссоциацию генетической линии Omicron на территории РФ с наибольшей частотой циркуляции субвариантов BA.1 (13,1%), BA.1.1 (51,1%), BA.1.1.15 (4,8%), BA.1.1.17.2 (4,8%), BA.2 (17,2%). Субвариант BA.3 не получил столь значимого распространения, на сегодняшний день составляя 0,8% в общей структуре популяции Omicron. На долю других менее значимых субвариантов генетической линии Omicron приходится 8,2%. Следует отметить, что в структуре линии Omicron (B.1.1.529 + BA*) с 1 марта 2022 г. начал преобладать субвариант ВА.2, что по времени совпало со снижением уровня заболеваемости COVID-19. В общей структуре на сегодняшний день он занимает свыше 80% (рис. 5).
%
100 80 60 40 20 0
10
Ill
I II
11 2021
12
3
2022
■ BA.1 □ BA.1.1 □ BA.1.14 □ BA.1.15
■ BA.1.17.2 ■ BA.1.18
■ BA.2 ■ BA.2.9
■ BA.2.10 □ BA.3
■ Менее значительные линии Omicron
1
2
4
5
Рис. 5. Динамика субвариантов линии Omicron (B.1.1.529 + BA*), выделенных в Российской Федерации, по данным национальной базы VGARus, %
Annals of the Russian Academy of Medical Sciences. 2022;ll(4):254-260.
ORIGINAL STUDY
Еще одна особенность реагирования на пандемию COVID-19 — широкое использование цифровых методов для выявления контактных лиц, передачи и контроля тестирования граждан, формирования кодов здоровья и QR-кодов вакцинации. Специалистами ЦНИИ эпидемиологии в рамках постановления Правительства РФ от 27.03.2021 № 452, распоряжения Правительства РФ от 16.03.2020 № 635-р (в ред. от 10.12.2021) создана интеграционная платформа SOLAR для быстрой передачи результатов ПЦР-исследований всем заинтересованным гражданам РФ. Время передачи составляет менее 60 мин с момента выгрузки информации в базу данных. В настоящий момент к этой платформе подключено более 1 тыс. лабораторий (в том числе сетевых), 85 регионов передают данные в автоматическом режиме. Также создано приложение «Путешествую без COVID-19», в рамках которого более 6 тыс. результатов выгружается каждый месяц, 3200 точек забора биоматериала подключены к приложению, в приложение выгружено более 50 тыс. результатов.
Обсуждение
Развитие коронавирусной инфекции COVID-19 в очередной раз подтвердило правильность теории академика В.Д. Белякова, согласно которой основу развития эпидемического процесса составляет фазовое изменение гетерогенности биологических свойств взаимодействующих популяций возбудителя и человека, основанное на обратных отрицательных связях в процессе саморегуляции, при этом важное значение играет роль социальных и природных факторов. В соответствии с теорией саморегуляции паразитарных систем изменения связаны не только с генетической вариабельностью, но и с другими характеристиками возбудителя: при появлении новых геновариантов вирус SARS-CoV-2 стал менее патогенным для человека, но более контагиозным. Это обстоя-
тельство является важным не только для теоретической, но и для практической эпидемиологии, так как дает возможность прогнозировать возможные направления развития эпидемической ситуации.
Заключение
Пандемия COVID-19 дала огромный импульс научным исследованиям в области эпидемиологии, клиники, молекулярно-генетических методов диагностики, биоинформатики и цифровых технологий, что позволяет с большей точностью и оперативно отслеживать ситуацию на территории РФ и своевременно принимать эффективные управленческие решения.
Дополнительная информация
Источник финансирования. Поисково-аналитическая работа проведена за счет бюджетных средств организации по месту работы авторов.
Конфликт интересов. Авторы данной статьи подтвердили отсутствие конфликта интересов, о котором необходимо сообщить.
Участие авторов. В.Г. Акимкин — разработка концепции исследования; Т.А. Семененко — редактирование текста статьи; С.В. Углева — разработка концепции исследования, написание текста, редактирование статьи на этапе подготовки к публикации; Д.В. Дубоделов — подбор методик; С.Н. Кузин — разработка концепции исследования; С.Б. Яцышина — подбор методик; К.Ф. Хафизов — подбор методик; В.В. Петров — подбор методик; А.С. Черкашина — подбор методик; Г.А. Гасанов — статистическая обработка материала; С.Х. Сванадзе — статистическая обработка материала. Все авторы внесли значимый вклад и одобрили рукопись перед публикацией.
259
ЛИТЕРАТУРА
1. COVID-19: научно-практические аспекты борьбы с пандемией в Российской Федерации / под ред. д-ра мед. наук, проф. А.Ю. Поповой. — Саратов: Амирит, 2021. — 608 с. [COVID-19: nauchno-prakticheskie aspekty bor'by s pandemiej v Rossijskoj Federacii / pod red. d-ra med. nauk, prof. A.Yu. Popo-voj. Saratov: Amirit; 2021. 608 s. (In Russ.)]
2. Акимкин В.Г., Кузин С.Н., Семененко Т.А., и др. Характеристика эпидемиологической ситуации по COVID-19 в Российской Федерации в 2020 г. // Вестник РАМН. — 2021. — Т. 76. — № 4. — С. 412-422. [Akimkin VG, Kuzin SN, Sem-enenko TA, et al. Characteristics of the COVID-19 Epidemiological Situation in the Russian Federation in 2020. Annals of the Russian Academy of Medical Sciences. 2021 ;76(4):412-422. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.15690/vramn1505
3. Пшеничная Н.Ю., Лизинфельд И.А, Журавлев Г.Ю., и др. Эпидемический процесс COVID-19 в Российской Федерации: промежуточные итоги. Сообщение 1 // Инфекционные болезни. — 2020. — Т. 18. — № 3. — С. 7-14. [Pshenichna-ya NYu, Lizinfeld IA, Zhuravlev GYu, et al. Epidemic process of COVID-19 in the Russian Federation: interim results. 1th report. Infekc. Bolezni (Infectious Diseases). 2020;18(3):7-14. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.20953/1729-9225-2020-3-7-14
4. Кутырев В.В., Попова А.Ю., Смоленский В.Ю., и др. Эпидемиологические особенности новой коронавирусной инфекции (COVID-19). Сообщение 1: Модели реализации
профилактических и противоэпидемических мероприятий // Проблемы особо опасных инфекций. — 2020. — № 1. — С. 6-13. [Kutyrev VV, Popova AYu, Smolensky VYu, et al. Epidemiological Features of New Coronavirus Infection (COVID-19). Communication 1: Modes of Implementation of Preventive and Anti-Epidemic Measures. Problemy Osobo Opasnykh Infektsii (Problems of Particularly Dangerous Infections). 2020;1:6-13. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.21055/0370-1069-2020-1-6-13
5. Акимкин В.Г., Кузин С.Н., Колосовская Е.Н., и др. Характеристика эпидемиологической ситуации по COVID-19 в Санкт-Петербурге // Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. — 2021. — № 5. — С. 497-511. [Akimkin VG, Kuzin SN, Kolosovskaya EN, et al. Assessment of the COVID-19 epidemiological situation in St. Petersburg. Journal of Microbiology, Epidemiology and Immunobiology = Zhurnal Mikrobiologii, Epidemiologii i Immunobiologii. 2021 ;98(5):497-511. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.36233/0372-9311-154
6. Задорожный А.В., Пшеничная Н.Ю., Углева С.В., и др. Сравнительный анализ заболеваемости COVID-19 среди населения Москвы и в организованных коллективах в учреждениях общественного проживания в период пандемии // Эпидемиология и инфекционные болезни. Актуальные вопросы. — 2021. — № 2. — С. 36-41. [Zadoroshnyi AV, Psh-enichnaya NYu, Ugleva SV, et al. Comparative analysis of the incidence of COVID-19 among the population of Moscow and
ORIGINAL STUDY
Annals of the Russian Academy of Medical Sciences. 2022;77(4):254—260.
260
the organized groups of dormitories during the pandemic. Epidemiology and infectious diseases. 2021;(2):36-41. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.18565/epidem.2021.1L2.36-41
7. Пшеничная Н.Ю., Лизинфельд И.А, Журавлев Г.Ю., и др. Эпидемический процесс COVID-19 в Российский Федерации: промежуточные итоги. Сообщение 2 // Инфекционные болезни. — 2021. — Т. 19. — № 1. — С. 10-15. [Pshenichnaya NYu, Lizinfeld IA, Zhuravlev GYu, et al. Epidemic process of COVID-19 in the Russian Federation: interim results. 2nd report. Infekc. Bolezni (Infectious Diseases). 2021;19(1):10—15. (In Russ.)] doi: https://doi.org/ 10.20953/1729-9225-2021-1-10-15
8. Акимкин В.Г., Кузин С.Н., Семененко Т.А., и др. Закономерности эпидемического распространения SARS-CoV-2 в условиях мегаполиса // Вопросы вирусологии. — 2020. — Т. 65. — № 4. — С. 203-211. [Akimkin VG, Kuzin SN, Sem-enenko TA, et al. Patterns of the SARS-CoV-2 epidemic spread in a megacity. Problems of Virology. 2020;65(4):203-211. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.36233/0507-4088-2020-65-4-203-211
9. Акимкин В. Г., Кузин С.Н., Семененко Т.А., и др. Гендер-но-возрастная характеристика пациентов с COVID-19 на разных этапах эпидемии в Москве // Проблемы особо опасных инфекций. — 2020. — № 3. — С. 27-35. [Akimkin VG, Kuzin SN, Semenenko TA, et al. Gender-Age Distribution of Patients with COVID-19 at Different Stages of Epidemic in Moscow. Problemy Osobo Opasnykh Infektsii (Problems of Particularly Dangerous Infections). 2020;3:27-35. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.21055/0370-1069-2020-3-27-35
10. Беляков В.Д. Внутренняя регуляция эпидемического процесса (ответы на замечания и вопросы, поднятые при
обсуждении теории) // Журнал микробиологии. — 1987. — № 10. — С. 78-89. [Belyakov VD. Vnutrennyaya regulyaciya epidemicheskogo processa (otvety na zamechaniya i voprosy, podnyatye pri obsuzhdenii teorii). Zhurnal Mikrobiologii. 1987;10:78-89. (In Russ.)]
11. Беляков В.Д., Голубев Д. Б., Каминский Г. Д., и др. Саморегуляция паразитарных систем. — Ленинград: Медицина, 1987. [Belyakov VD, Golubev DB, Kaminskij GD, i dr. Samo-regulyaciya parazitarnyh sistem. Leningrad: Medicina; 1987. (In Russ.)]
12. Kaptelova VV, Bukharina AY, Shipulina OY, et al. Case report: change of dominant strain during dual SARS-CoV-2 infection. BMC Infectios Diseases. 2021 ;21( 1):959. doi: https://doi.org/10.1186/s12879-021-06664-w
13. Борисова Н.И., Котов И.А., Колесников А.А., и др. Мониторинг распространения вариантов SARS-CoV-2 (Coro-naviridae: Coronavirinae: Betacoronavirus; Sarbecovirus) на территории Московского региона с помощью таргет-ного высокопроизводительного секвенирования // Вопросы вирусологии. — 2021. — Т. 66. — № 4. — С. 269-278. [Borisova NI, Kotov IA, Kolesnikov AA, et al. Monitoring the spread of the SARS-CoV-2 (Coronaviridae: Coronaviri-nae: Betacoronavirus; Sarbecovirus) variants in the Moscow region using targeted high-throughput sequencing. Problems of Virology (Voprosy Virusologii). 2021;66(4):269-278. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.36233/0507-4088-72
14. Проект VGARus (Virus Genome Aggregator of Russia) — российской платформы агрегации информации о геномах вирусов. Available from: https://genome.crie.ru/app/index (accessed: 28.05.2022).
КОНТАКТНАЯ ИНФОРМАЦИЯ
Углева Светлана Викторовна, д.м.н., доцент [Svetlana V. Ugleva, MD, PhD, Associate Professor]; адрес: 111123, Москва, ул. Новогиреевская, д. 3а [address: 3a, Novogireevskaya str., 111123, Moscow, Russia]; e-mail: [email protected], SPIN-код: 8840-5814, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1322-0155
Акимкин Василий Геннадьевич, д.м.н., профессор, академик РАН [ Vasily G. Akimkin, MD, PhD, Professor, Academician of the RAS]; e-mail: [email protected], SPIN-код: 4038-7455, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4228-9044 Семененко Татьяна Анатольевна, д.м.н., профессор [Tatiana A. Semenenko, MD, PhD, Professor]; e-mail: [email protected], SPIN-код: 8375-2270, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6686-9011 Дубоделов Дмитрий Васильевич, к.м.н. [Dmitry V. Dubodelov, MD, PhD]; e-mail: [email protected], SPIN-код: 4860-7909, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3093-5731
Кузин Станислав Николаевич, д.м.н., профессор [Stanislav N. Kuzin, MD, PhD, Professor]; e-mail: [email protected], SPIN-код: 1372-7623, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0616-9777
Яцышина Светлана Борисовна, к.б.н., с.н.с. [Svetlana В. Yacyshina, PhD in Biology, Senior Research Associate];
e-mail: [email protected], SPIN-код: 7156-2948, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4737-941X
Хафизов Камиль Фаридович, к.б.н. [KamilF. Khafizov, PhD in Biology]; e-mail: [email protected],
SPIN-код: 9082-5749, ORCID: http://orcid.org/0000-0001-5524-0296
Петров Вадим Викторович [Vadim V. Petrov]; e-mail: [email protected], SPIN-код: 9852-8292,
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3503-2366
Черкашина Анна Сергеевна, к.х.н. [Anna S. Cherkashina, PhD in Chemistry]; e-mail: [email protected], SPIN-код: 7854-7358, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7970-7495
Гасанов Гасан Алиевич [Gasan A. Gasanov]; e-mail: [email protected], SPIN-код: 9726-9380, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-0121-521X
Сванадзе Нино Хвичаевна [Nino Kh. Svanadze] ; e-mail: [email protected], SPIN-код: 2345-4460, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7524-3080
