ОПЫТ ИЗУЧЕНИЯ КОЛЛЕКТИВНОГО И ПЕРСОНАЛЬНОГО ИММУНИТЕТА К ВИРУСУ SARS-COV-2 У МЕДИЦИНСКИХ РАБОТНИКОВ Текст научной статьи по специальности «Фундаментальная медицина»

DOI: 10.21055/0370-1069-2021-2-123-130

УДК 616.98:578.2

и.д. Решетниковаи, Е.В. Агафонова1,3, Ю.А. Тюрин1,3, с.н. куликов1'2, Г.ф. Гилязутдинова1, д.В. Лопушов34, Н.Д. Шайхразиева4, Г.Ш. Исаева13, В.Б. Зиатдинов1

опыт изучения коллективного и персонального иммунитета к вирусу sars-cov-2 у медицинских работников

'ФБУН «Казанский научно-исследовательский институт эпидемиологии и микробиологии», Казань, Российская Федерация; 2ФГАОУ ВО «Казанский (Приволжский) федеральный университет», Казань, Российская Федерация; 3ФГБОУ ВО «Казанский государственный медицинский университет», Казань, Российская Федерация; 4Казанская государственная медицинская академия - филиал ГБОУ ДПО РМАНПО Минздрава России, Казань, Российская Федерация

Цель исследования - изучение иммунитета к SARS-CoV-2 среди медицинских работников г. Казани. Материалы и методы. Материалом служили образцы сыворотки крови 348 медицинских работников из 10 медицинских организаций г. Казани, разделенных на группы по уровню предполагаемого риска инфицирования сотрудников. Для определения IgG использовался двухстадийный прямой вариант твердофазного ИФА и тест-система «SARS-CoV-2-IgG-ИФA-БECT» (Россия). Результаты и обсуждение. На момент исследования и за предшествующие три месяца у обследуемых медицинских работников отсутствовали симптомы ОРВИ и инфекции дыхательных путей; были отрицательными результаты исследования мазков из носоглотки/ротоглотки на наличие РНК SARS-CoV-2. Серопревалентность по IgG к вирусу SARS-CoV-2 для различных медицинских организаций Казани варьировала в пределах 3,3-30,8 % и в среднем составила 16,4 %. Широкое варьирование значений се-ропревалентности может свидетельствовать о разном уровне интенсивности профессиональных контактов и эффективности противоэпидемических мероприятий в данных медицинских организациях. Среди серопозитивных медицинских работников отмечается превалирование доли лиц с очень высоким коэффициентом позитивности (49,1 %), что характеризует высокий уровень противовирусных антител. Наличие среди медицинских работников значительной доли серопозитивных лиц, перенесших бессимптомную форму COVID-19, подтверждает высокую интенсивность скрыто протекающего эпидемического процесса, что необходимо учитывать при организации профилактических мероприятий, в том числе вакцинации.

Ключевые слова: серопревалентность по IgG-антителам к вирусу SARS-CoV-2, новая коронавирусная инфекция COVID-19, медицинские работники.

Корреспондирующий автор: Решетникова Ирина Дмитриевна, e-mail: [email protected].

Для цитирования: Решетникова И.Д., Агафонова Е.В., Тюрин Ю.А., Куликов С.Н., Гилязутдинова Г.Ф., Лопушов Д.В., Шайхразиева Н.Д., Исаева ГШ., Зиатдинов В.Б. Опыт изучения коллективного и персонального иммунитета к вирусу SARS-CoV-2 у медицинских работников. Проблемы особо опасных инфекций. 2021; 2:123-130. DOI: 10.21055/0370-1069-2021-2-123-130

Поступила 25.08.2020. Отправлена на доработку 10.11.2020. Принята к публ. 14.01.2021.

I.D. Reshetnikovau, E.V. Agafonova13, Yu.A. Tyurin1"3, S.N. Kulikov12, G.F. Gilyazutdinova1, D.V. Lopushov34, N.D. Shaykhrazieva4, G.Sh. Isaeva13, V.B. Ziatdinov1

Experience in Studying Herd and Individual Immunity to the SARS-CoV-2 Virus in Medical Workers

'Kazan Research Institute of Epidemiology and Microbiology, Kazan, Russian Federation; 2Kazan (Privolzhsky) Federal University, Kazan, Russian Federation;

3Kazan State Medical University of the Ministry of Health of Russia, Kazan, Russian Federation; 4Kazan State Medical Academy of the Ministry of Health of Russia, Kazan, Russian Federation

Abstract. The aim was to study SARS-CoV-2 immunity among medical workers in Kazan. Materials and methods. Studied were serum samples from 348 medical workers from 10 medical organizations in Kazan, divided into groups according to the level of the alleged risk of infection of employees. To determine IgG, a two-stage direct version of the solid-phase ELISA and the test-system "SARS-CoV-2-IgG-ELISA-BEST" (Russia) were used. Results and discussion. At the time of the study and over the previous three months, the examined medical workers had no symptoms of acute respiratory viral infection or respiratory tract infections; there were negative results of examining nasopharyngeal/ oropharyngeal swabs for the presence of SARS-CoV-2 RNA. Seroprevalence for IgG to SARS-CoV-2 virus for different medical organizations in Kazan ranged within the scope of 3.3-30.8 % and averaged 16.4 %. The wide variation in seroprevalence values in medical workers of different medical organizations may indicate different levels of intensity of professional contacts and the effectiveness of anti-epidemic measures in these medical organizations. Among medical workers with seropositive results, the prevalence of persons with a very high coefficient of positivity (49.1 %) is observed, which characterizes high level of antiviral antibodies. The presence of a high proportion of seropositive individuals among medical workers, who have had an asymptomatic form of COVID-19 confirms the high intensity of the latent epidemic process, which must be taken into account when organizing preventive measures, including vaccination.

Key words: seroprevalence for IgG antibodies to SARS-CoV-2 virus, novel coronavirus infection COVID-19, healthcare workers.

Conflict of interest: The authors declare no conflict of interest.

Corresponding author: Irina D. Reshetnikova, e-mail: [email protected].

Citation: Reshetnikova I.D., Agafonova E.V., Tyurin Yu.A., Kulikov S.N., Gilyazutdinova G.F., Lopushov D.V., Shaykhrazieva N.D., Isaeva G.Sh., Ziatdinov V.B. Experience in Studying Herd and Individual Immunity to the SARS-CoV-2 Virus in Medical Workers. Problemy Osobo Opasnykh Infektsii [Problems of Particularly Dangerous Infections]. 2021; 2:123-130. (In Russian). DOI: 10.21055/0370-1069-2021-2-123-130 Received 25.08.2020. Revised 10.11.2020. Accepted 14.01.2021.

Reshetnikova I.D., ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3584-6861 Agafonova E.V., ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4411-8786 Tyurin Yu.A., ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2536-3604 Kulikov S.N., ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6260-2363 Gilyazutdinova G.F., ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9159-2205

По мере распространения пандемии COVID-19 стали появляться сообщения о случаях инфицирования вирусом медицинских работников (МР), являющихся категорией потенциального (повышенного) риска заражения. По данным китайских ученых, случаи COVID-19 у МР внесли существенный вклад в распространение заболеваемости - в 422 медицинских организациях (МО) с начала эпидемии по состоянию на 11 февраля 2020 г. выявлено 1716 лабо-раторно подтвержденных случаев среди МР [1].

По результатам анализа распространения COVID-19 в мире и Российской Федерации, МР, наряду с детьми, лицами, страдающими хроническими заболеваниями сердечно-сосудистой и эндокринной систем, лицами старше 65 лет, являются наиболее уязвимыми контингентами в отношении SARS-CoV-2. Данное наблюдение указывает на важность обеспечения противоэпидемического режима и выполнения требований биологической безопасности в период пандемии COVID-19 как в специализированных Мо, так и в клиниках общего профиля [2-4]. Причины отнесения МР к наиболее уязвимой категории очевидны и связаны, с одной стороны, с повышением вероятности контакта с больными COVID-19 в связи с выполнением профессиональной деятельности, с другой стороны, с возможностью передачи инфекции при отсутствии симптомов заболевания, а также с недостаточным количеством или неправильным использованием средств индивидуальной защиты и несоблюдением мер индивидуальной защиты.

С конца марта 2020 г. многие исследователи пытались оценить степень распространенности новой коронавирусной инфекции путем оценки серопре-валентности, то есть доли в популяции людей, выработавших антитела к SARS-CoV-2. Применение серологических методов для изучения распространения SARS-CoV-2 среди МР продемонстрировано в немногочисленных исследованиях, данные которых зачастую противоречивы. Так, по оценке исследователей из Китая, при обследовании 19555 МР специфические IgG к SARS-CoV-2 выявлялись только у 4 % [5]. По данным авторов из Германии, антитела к SARS-CoV-2 в группе медицинского персонала варьировали в зависимости от степени риска заражения: в группе умеренного риска серопревалентность составила 1,2 %, в группе высокого риска - 5,4 % [6, 7]. По результатам исследований, проведенных в Испании, выявляемость антител к SARS-CoV-2 составила 9,8 %, причем у 40 % диагноз новой корона-вирусной инфекции установить не удалось [8].

Lopushov D.V., ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8896-969X Shaykhrazieva N.D., ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2241-3100 Isaeva G.Sh., ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1462-8734 Ziatdinov VB., ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8029-6515

Показана существенная роль носителей SARS-CoV-2 в распространении инфекции, активном вовлечении асимптоматических форм новой корона-вирусной инфекции в эпидемический процесс [9]. В Италии среди МР крупного онкологического центра бессимптомное течение выявлено у 9,4 % медработников, причем у 31,8 % из них выявлены РНК SARS-CoV-2 в респираторных мазках, что свидетельствует об активном инфекционном процессе [10]. В США у сотрудников и пациентов амбулаторного диализного центра через 21 день после общения с зараженным SARS-CoV-2 выявлено наличие специфических ^М и/или IgG у 23 % пациентов и 44 % сотрудников, причем без признаков клинического проявления [11]. А по результатам расследования вспышки SARS-CoV-2 в реабилитационном центре в штате Вашингтон (США) показано, что доля бессимптомного течения составила 56 % (27 человек из 48 с положительным результатом ПЦР). В дальнейшем оказалось, что у 24 из 27 таких пациентов развилась симптоматика (в 50 % случаев) и только 3 человека (6 %) остались истинными носителями [12].

Об уровне серопревалентности среди работников здравоохранения в Российской Федерации можно судить по результатам проведения масштабного проекта Роспотребнадзора по изучению по-пуляционного иммунитета к SARS-CoV-2. Так, в Санкт-Петербурге данный показатель составил 27,1 % [13], а в Ленинградской области - 18,1 % [14]. Тестирование на антитела к вирусу SARS-CoV-2 отдельных коллективов мР направлено на выявление частоты распространения инфекции, рекомендовано для выявления лиц с бессимптомной формой инфекции, установления факта перенесенной ранее инфекции, при обследовании групп риска и проведении массового обследования населения для оценки уровня популяционного иммунитета [15].

Целью исследования, исходя из вышеизложенного, являлось проведение сероэпидемиологическо-го мониторинга в отношении SARS-CoV-2 среди медицинских работников г. Казани.

Материалы и методы

материалом служили сыворотки крови 348 мР 10 МО г. Казани. В структуре МО выделены три группы. Первая группа, предполагаемого «высокого риска» (п=239), включала в себя 7 многопрофильных стационаров (МС) г. Казани, которые были перепрофилированы для оказания медицинской помощи больным COVID-19: МС 1 (п=40) , МС 2

(n=40), MC 3 (n=30), MC 4 (n=30), MC 5 (n=40), MC 6 (n=39), MC 7 (n=20). Вторая группа, предполагаемого «умеренного риска»: станция скорой помощи (CMn) (n=40) и медицинская организация, оказывающая амбулаторно-поликлиническую помощь (А1II I) (n=20). Третья группа, предполагаемого «низкого риска», - специализированная поликлиника (Cn) (n=49).

Отбор MP для исследования проводился методом случайной выборки [16]. После подписания информированного согласия собраны клинические, анамнестические данные и эпидемиологический анамнез в отношении COVID-19 с помощью специально разработанной анкеты с указанием симптомов ОРВИ в течение последних 14 дней, перенесенных за последние три месяца фарингита/трахеита, бронхита и внебольничной пневмонии, пребывания в регионах, неблагополучных по COVID-19, принадлежности к группе риска (наличие сопутствующих заболеваний: сердечно-сосудистых, хронических неспецифических болезней легких, сахарного диабета и др.), отдельным пунктом выделялись контакты с больными COVID-19, результаты исследования мазков из носоглотки/ротоглотки на наличие SARS-CoV-2.

Cерологическое исследование проводили в соответствии с временными методическими рекомендациями «Профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфекции (COVID-19), версия 7 [17]. Для определения IgG использовался ИФА (тест-система «SARS-CoV-2-IgG-ИФА-БECT»). Для расчетов использовался коэффициент позитивности (КП), который представляет соотношение значения оптической плотности опытного образца (ОП обр.) к значению оптической плотности отрицательного контрольного образца (ОП К-) +0,2. Результат считался отрицательным при КП<0,8, положительным -при КП>1,1 и пограничным - при 0,8<КП<1,1.

исследование одобрено локальным этическим комитетом ФБУН КHИИЭM Роспотребнадзора.

Огатистическая обработка результатов проводилась с применением программного обеспечения MS Excel. Для оценки достоверности различий применяли критерий Отъюдента (t-критерий) для независимых выборок. Cчитали различия достоверными при р<5 %.

Результаты и их обсуждение

Все MP отмечали на момент исследования и за последние три месяца отсутствие симптомов фарингита, трахеита, бронхита, внебольничной пневмонии; в течение последних 14 дней - отсутствие симптомов ОРВИ; отрицательные результаты исследований мазков из носоглотки/ротоглотки на наличие РНК SARS-CoV-2.

В целом для MP различных MO г. Казани се-ропревалентность к SARS-CoV-2 варьировала в пределах 3,3-30,8 % и в среднем составила 16,4 %

(табл. 1). Данные нашего исследования сопоставимы с результатами широкомасштабного проекта Роспотребнадзора по оценке популяционного иммунитета к SARS-CоV-2 в Российской Федерации, показавшего уровень серопозитивности у работников здравоохранения в Санкт-Петербурге - 27,1 %, в Ленинградской области - 17,1 % [13, 14]. В изучаемой нами популяции МР выработка антител к SARS-CoV-2 происходила, вероятно, вследствие инаппарантной сероконверсии (наличие антител в отсутствие манифестации инфекции после перенесенного COVID-19 в бессимптомной форме), что определялось указанием на отсутствие симптомов при анкетировании и сборе эпидемиологического анамнеза. наличие среди МР серопозитивных лиц, перенесших бессимптомную форму новой коронави-русной инфекции, подтверждает высокую интенсивность скрыто протекающего эпидемического процесса, что необходимо учитывать при организации профилактических мероприятий, в том числе вакцинации. По данным литературы, описывается два варианта асимптоматического течения новой коро-навирусной инфекции. Во-первых, «носительство» вируса, когда на протяжении всего инфекционного периода отсутствуют как клинические симптомы COVID-19, так и типичные изменения легочной ткани при компьютерной томографии. Во-вторых, выделяют так называемое предсимптоматическое носительство (пациенты в инкубационном периоде заболевания) с наличием РНК SARS-CoV-2 в респираторных мазках и развитием с течением времени клинических проявлений инфекции [9, 18-21]. Это подтверждает важность проведения серологического мониторинга в МО различного профиля.

Важным показателем, характеризующим коллективный иммунитет в группе риска МР, является серопревалентность по отдельным МО. В первую очередь нами отмечено, что данные показатели различны внутри выделенных групп МО г. Казани (табл. 1). Наиболее высокие средние значения серо-превалентности отмечены во второй (23,3 %) и первой группах МР (16,7 %), что было достоверно выше по сравнению с третьей группой - 6,1 % (р<0,05 и р<0,05 соответственно). В группе 1 серопревалент-ность, значительно превышающая средние показатели, регистрировалась у работников двух МО: МС 6 (30,8 %; р<0,05) и МС 7 (30,0 %). Более низкий, сопоставимый со средним значением уровень отмечался у медицинских работников МС 2 (17,5 %), МС 4 (16,7 %) и МС 5 (17,5 %). Показатель значительно ниже среднего отмечен у МР МС 3 и МС 1 (3,3 % и 5,0 %). В группе 2 максимальный уровень, превышающий средние показатели, регистрировался у МР СМП (27,5 %); уровень, сопоставимый со средними показателями, отмечен у МР АПП (15,0 %). Закономерно низким был уровень серопозитивности у МР СП (6,1 %; р<0,05).

Таким образом, показано, что серопозитивность по отдельным МО, как предполагаемого «высокого

Таблица 1 / Table 1

Серопревалентность к вирусу SARS-CoV-2 у медицинских работников различных учреждений г. Казани Seroprevalence to SARS-CoV-2 virus in medical workers of various institutions in Kazan

Обозначение медицинской организации Medical organization designation Количество обследованных медицинских работников Number of medical workers examined Количество положительных результатов / M±m, % Number of positive results / M±m, % Имевшие ранее контакт с больными SARS-CoV-2 / из них положительные на IgG к SARS-CoV-2 / M±m, % Previous contact with SARS-CoV-2 patients / of them positive for IgG to SARS-CoV-2 / M±m, % Не имевшие ранее контакт с больными SARS-CoV-2 / из них положительные на IgG к SARS-CoV-2 / M±m, % Persons who had no previous contact with SARS-CoV-2 patients / of them positive for IgG to SARS-CoV-2 / M±m, %

МС 1 / H1 40 2 / 5±0,3 40 / 2 / 5,0±0,4 0 / 0

МС 2 / H2 40 7 / 17,5±1,7 12 / 1 / 8,3±3,1 28 / 6 / 21,4±6,3 *

МС 3 / H3 30 1 / 3,3±2,3 30 / 1 / 3,3±0,3 0 / 0

МС 4 / H4 30 5 / 16,7±1,9 30 / 5 / 16,6±1,7 0 / 0

МС 5 / H5 40 7 / 17,5±1,3 40 / 7 / 17,5±1,9 0 / 0

МС 6 / H6 39 12 / 30,8 ±3,3 29 / 10 / 25,6±3,3 10 / 2 / 5,1±0,3 *

МС 7 / H7 20 6 / 30,0±2,3 20 / 6 /30,0±2,5 0 / 0

СМП / ES 40 11 / 27,5±2,3 40 / 11 /27,5±4,3 0 / 0

АПП / P 20 3/ 15,0±2,3 10 / 1 /10,0±4,3 10 / 2 / 20,0±0,3 *

СП / SP 49 3 / 6,1±0,9 20 / 2 / 4,1±0,5 29 / 1 / 2,0±0,5 *

Группа 1 Group 1 239 40 / 16,7±2,3 201 / 32 / 15,9±1,9 38 / 8 / 21,0±0,3

Группа 2 Group 2 60 14 / 23,3±2,3 50 / 12 / 24,0±2,3 10 / 2 / 20±0,3

Группа 3 Group 3 49 3 / 6,1±0,7 20 / 2 / 10,0±3,2 29 / 1 / 3,4±0,3

Всего Total 348 57 / 16,4±2,3 271 / 46 / 16,9±1,7 77 / 11 / 14,3±0,3

Примечания: * различия в сравниваемых группах достоверны, p<0,05; МС - многопрофильный стационар; СМП - станция скорой медицинской помощи; АПП - медицинская организация, оказывающая амбулаторно-поликлиническую помощь; СП - специализированная поликлиника.

Note: * differences in the compared groups are statistically significant, p<0.05; Н - hospital; ES - emergency station; P - polyclinic; SP -specialized polyclinic.

риска», так и предполагаемого «умеренного риска», по максимальным и средним показателям сопоставима и в данных группах значительно превышала показатели у МР СП. Широкое варьирование значений серопревалентности в группах МР различных МО может свидетельствовать о разном уровне интенсивности профессиональных контактов и эффективности противоэпидемических мероприятий в данных МО.

Для оценки формирования популяционного иммунитета у МР особое значение имеет анализ уровня серопозитивности у лиц, имевших или не имевших контакты, в том числе профессиональные, с больными СОУГО-19 (табл. 1). По результатам наших исследований в целом контакт с больными отметили 77,8 % МР. Высокий уровень контактов с больными СОУГО-19 отмечали МР в группе 1 (84,1 %; р<0,05 по сравнению с группой 3) и в группе 2 (83,3 %; р<0,05 по сравнению с группой 3). Высоким и отличным от групп 1 и 2 был уровень контактов у МР СП (40,8 % МР с зарегистрированными контактами). В группах МР, не контактировавших с больными СОУГО-19, доля серопозитивных лиц составила 14,3 %, а в группе имевших контакт с больными СОУГО-19 данный показатель составил 16,9 %, то есть был сопоставим.

Для МО группы 1 наличие или отсутствие кон-

такта с больными СОУГО-19 не влияло на вероятность наличия у них специфических IgG к SARS-CoV-2. Доля серопозитивных лиц сопоставима в обоих случаях (15,9 и 21,0 %; р>0,05). Однако установлено, что в отдельных МО группы 1 серопревалентность среди «неконтактных» превалировала над группой «контактных». Так, для МС 2 эти значения составили 8,3 и 21,4 % соответственно (р<0,05). Значительно отличались доли серопозитивных среди «контактных» и «неконтактных» в остальных трех учреждениях: СМП, АПП и СП. У МР группы 2 уровень серопре-валентности в группе имевших контакт с больными СОУГО-19 превышал данный показатель в группе «неконтактных» МР (24,0 и 20,0 % соответственно; р<0,05). При этом, так же как для МР МС 2 из группы 1, у МР АПП, которые не отметили контактов с больными СОУГО-19, уровень серопревалентности превышал показатель группы контактных практически в 2 раза (20,0 и 10,0 % соответственно; р<0,05). В СМП все имеющие антитела к вирусу SARS-CoV-2 были из категории «контактных», что указывает на вероятность доминирования профессионального фактора в приобретении антител. Превалирование серопревалентности в категории «контактных» отмечено и в группе 3 (4,1 и 2,0 % соответственно; р<0,05). В некоторых стационарах, перепрофилированных для лечения пациентов СОУГО-19, и АПП

Таблица 2 / Table 2

Структура серопревалентности к вирусу SARS-CoV-2 среди медицинских работников по уровню коэффициента позитивности The structure of seroprevalence to the SARS-CoV-2 virus in medical workers by the level of positivity

Уровень коэффициента позитивности Level of positivity coefficient Медицинское учреждение Medical organization designation

MC 1 HI MC 2 H2 MC 3 H3 MC 4 H4 MC 5 H5 MC 6 H6 MC 7 H7 СМП ES АПП P СП SP Группа 1 (n=39) Group 1 Группа 2 (n=14) Group 2 Группа 3 (n=3) Group 3 Итого Total

Низкий №1(1,1-2) серопозитивные, чел. / M±m, % Low LP (1.1-2.0) seropositive, individuals / M±m, % 0 0 1 / 100,0±7,S* 3 / 60,0±4,6* 3 /42,9±3,3* 0 0 3 /27,3±2,1* 1 /33,3±2,6* 0 7/ 17,9±1,6 4 / 2S,66±0,6 0 11 / 19,2±2,7

Средний КП (2,1-3) серопозитивные, чел. / M±m, % Medium LP (>2.0-3.0) seropositive, individuals / M±m, % 2 / 100,0±9,1* 2 / 2S,6±2,2* 0 0 0 0 0 1 / 9,1±0,7* 2/66,7±5,l* 2 / 66,7±2,2 41 10,2±1,6 3 / 21,4±0,6 2 / 66,7 9 / 15,S±0,S

Высокий КП (3,1-6) серопозитивные, чел. / M±m, % High LP (>3.0-6.0) seropositive, individuals / M±m, % 0 4 / 5 7,1 ±4,4* 0 0 1 / 14,3±1,1 1 / S,7±0,7* 1 / 16,7±1,3 2 / 1S,2±1,4* 0 0 7/ 17,9±1,6 2 / 14,3±0,6 0 9 / 15,S±1,2

Очень высокий КП (>6) серопозитивные, чел. / M±m, % 1 cry high LP (>6) seropositive, individuals / M±m, % 0 1 / 14,3±1,1* 0 2 /40,0±3,1* 3 / 42,9±3,3 11 /91,7±7,1* 5 / S3,3±6,4* 5 / 45,5±3,5 0 1 / 33,3±1,5 22 / 56,4 5 / 35,7±0,6 1 /33,3 28 /49,1 ±3,4*

о о; CD

3

о (/) о

О"

о

О тз 0) со

7Г

CD

S

(Л

""О

О ст CD

3

со

о —h

"О

0) Л-о

0)

О 0) з со CD

CD О

о'

сл

ю о ю

к»

Примечания: * различия в сравниваемых группах достоверны, р<0,05; обозначения медицинских организаций те же, что в табл. 1. Note: * differences in the compared groups are statistically significant, p<0.05; the designations of medical organizations are the same as in table 1.

О

<Q 3'

Q) 3-çV CD CO

серопревалентность может формироваться и контактами вне МО. Данные нашего исследования согласуются с результатами анализа распространения SARS-CoV-2 в Российской Федерации, где установлено, что преимущественное заражение SARS-CoV-2 происходит в семейных очагах (42,7 %), при этом не удается установить источник инфекции в 18,8 % случаев, что может быть связано с бессимптомными случаями [2]. Таким образом, наши данные свидетельствуют о влиянии профессиональных контактов с больными COVID-19 в МО, имеющих значение в приобретении антител.

Одним из актуальных компонентов популяци-онных исследований на различные инфекционные патогены является возможность дифференциации интенсивности персонального и коллективного иммунитета [22]. Согласно инструкции производителей тест-систем, а также литературным данным, интенсивность иммунного ответа оценивается с помощью КП - математической расчетной величины, имеющей прямую зависимость от концентрации антител (иммуноглобулинов). В предыдущих исследованиях, в частности при изучении иммунной прослойки к другим вирусным инфекциям, нами предложен подход к оценке уровня иммунного ответа на инфекционные патогены с использованием градации КП: очень высокий уровень (КП>6) характеризует высокие уровни противовирусных антител, КП>3,0-6,0 характеризует средние уровни противовирусных антител, КП<3,0 - низкий уровень антител, возможно, обусловленный за счет перекрестно-реагирующих иммуноглобулинов с другими представителям ß-коронавирусов человека [23]. Нам представилось интересным применить градацию уровней КП при оценке персонального иммунного ответа к SARS-CoV-2 (табл. 2).

в целом отмечается превалирование доли лиц с очень высоким КП (49,1 %), что характеризует высокий уровень противовирусных антител к SARS-CoV-2. Низкий КП отмечен у 19,2 % МР с положительным результатом на антитела к вирусу SARS-CoV-2. Высокий и средний уровень отмечен в 15,8 %. Наибольшая доля лиц с высоким или очень высоким КП наблюдалась в группе МО, перепрофилированных для оказания медицинской помощи больным COVID-19 (предполагаемый «высокий риск»), - 74,3 %. Статистически значимые различия получены для группы предполагаемого «среднего риска» (49,9 %; p<0,05), минимальные значения по данному показателю отмечены для МР группы предполагаемого «низкого риска» - СП (33,3 %; p<0,05). В МО предполагаемого «высокого риска» серопози-тивность характеризовалась высокими значениями КП (МС 2 - 71,4 %; МС 5 - 57,2 %; МС 6 - 100 %; МС 7 - 100 %). По отдельным МО группы предполагаемого «высокого риска» суммарный показатель (высокий и очень высокий КП) коррелировал с уровнем серопревалентности, которая у МР этих МО была максимальной: МС 7 (83,3 и 30,0 % со-

ответственно), МС 6 (91,7 и 30,8 %), МС 2 (57,1 и 17,5 %). Средние и низкие значения КП превалировали в группе 3 (66,7 %). В группе 2 уровни высоких и очень высоких КП, а также низких и средних показателей одинаковы (50,0 и 50,0 %). Также различия по структуре КП отмечены для МО группы предполагаемого «среднего риска». Так, у МР СМП превалировал высокий и очень высокий уровень КП (63,7 %), у МР АПП превалировал низкий и средний уровень (66,7 %). Суммарный показатель (очень высокий и высокий КП - 63,7 %) у МР СМП коррелировал с показателем серопревалентности, которая для данной МО составила 27,5 %. Таким образом, полученные данные свидетельствуют о разном уровне гуморального иммунного ответа по IgG к SARS-CoV-2 в изучаемой популяции МР. Вероятно, очень высокий и высокий уровни КП характеризуют инаппа-рантную сероконверсию в результате бессимптомно перенесенной COVID-19; средний и низкий уровень КП, возможно, характеризуют перекрестную реактивность к другим представителям ß-коронавирусов человека или прочим респираторным вирусам. Это диктует необходимость проведения дальнейшего серомониторинга, исследований по оценке показателей клеточного звена иммунного ответа.

Таким образом, в результате проведенного исследования определено, что серопревалентность по IgG к вирусу SARS-CoV-2 для различных медицинских организаций г. Казани варьировала в пределах 3,3-30,8 % и в среднем составила 16,4 %. Широкое варьирование значений серопревалентности может свидетельствовать о разном уровне интенсивности профессиональных контактов и эффективности противоэпидемических мероприятий в данных медицинских организациях. Среди серопозитивных медицинских работников отмечается превалирование доли лиц с очень высоким коэффициентом позитивности (49,1 %), что характеризует высокий уровень противовирусных антител. Наличие среди медицинских работников значительной доли серопозитивных лиц, перенесших бессимптомную форму COVID-19, подтверждает высокую интенсивность скрыто протекающего эпидемического процесса, что необходимо учитывать при организации профилактических мероприятий, в том числе вакцинации.

Конфликт интересов. Авторы подтверждают отсутствие конфликта финансовых/нефинансовых интересов, связанных с написанием статьи.

Список литературы

1. The epidemiological characteristics of an outbreak of 2019 novel coronavirus diseases (COVID-19) - China, 2020. The novel co-ronavirus pneumonia emergency response epidemiology team. China CDC Weekly. 2020; 2(8):1I3-122. DOI: 10.46234/ccdcw2020.032.

2. Кутырев В.В., Попова А.Ю., Смоленский В.Ю., Ежлова Е.Б., Демина Ю.В., Сафронов В.А., Карнаухов И.Г., Иванова А.В., Щербакова С.А. Эпидемиологические особенности новой коро-навирусной инфекции (COVID-19). Сообщение 2: Особенности течения эпидемического процесса COVID-19 во взаимосвязи с проводимыми противоэпидемическими мероприятиями в мире и Российской Федерации. Проблемы особо опасных инфекций. 2020; 2:6-12. DOI: Г0.21055/0370-1069-2020-2-6-12.

3. Lombardi A., Consonni D., Carugno M., Bozzi G., Mangioni

D., Muscatello A., Castelli V., Palomba E., Cantu A.P. Ceriotti F., Tiso B., Pesatori A.C., Riboldi L., Bandera A., Lunghi G., Gori A. Characteristics of 1573 healthcare workers who underwent nasopharyngeal swab for SARS-CoV-2 in Milano, Lombardy, Italy. Clin. Microbiol. Infect. 2020; 26(10):1413.e9-1413.e13. DOI: 10.1016/j. cmi.2020.06.013.

4. Takita M., Matsumura T., Yamamoto K., Yamashita E., Hosoda K., Hamaki T., Kusumi E. Preliminary results of seropreva-lence of SARS-CoV-2 at community clinics in Tokyo. medRxiv. DOI: 10.1101/2020.04.29.20085449.

5. Liu T., Wu S., Tao H., Zens G., Zhou F., Guo F., Wang X. Prevalence of IgG antibodies toSARS-CoV-2 in Wuhan - implications for the ability to produce long-lasting protective antibodies against SARS-CoV-2. medRxiv. DOI: 10.1101/2020.06.13.20130252.

6. Korth J., Wilde B., Dolff S., Anastasiou O.E., Krawczyk A., Jahn M., Cordes S., Ross B, Esser S., Lindemann M., Kribben A., Dittmer U., Witzke O, Herrmann A. SARS-CoV-2-specific antibody detection in healthcare workers in Germany with direct contact to COVID-19 patients. J. Clin. Virol. 2020; 128:104437. DOI: 10.1016/j.jcv.2020.104437.

7. Schmidt S.B., Grüter L., Boltzmann M., Rollnik J.D. Prevalence of serum IgG antibodies against SARS-CoV-2 among clinic staff. PLoS One. 2020; 15(6):e0235417. DOI: 10.1371/journal. pone.0235417.

8. Garcia-Basteiro A.L., Moncunill G., Tortajada M., Vidal M., Guinovart C., Jiménez A., Santano R., Sanz S., Méndez S., Llupiá A., Aguilar R., Alonso S., Barrios D., Carolis C., Cisteró P., Chóliz E., Cruz A., Fochs S., Jairoce C., Hecht J., Lamoglia M., Martínez M.J., Mitchell R.A., Ortega N., Pey N., Puyol L., Ribes M., Rosell N., Sotomayor P., Torres S., Williams S., Barroso S., Vilella A., Muñoz J. Trilla A., Varela P., Mayor A., Dobaño C. Seroprevalence of antibodies against SARS-CoV-2 among health care workers in a large Spanish reference hospital. Nat. Commun. 2020; 11(1):3500. DOI: 10.1038/s41467-020-17318-x.

9. Базыкина E.A., Троценко O.E. Эпидемиологическое значение бессимптомных носителей COVID-19. Эпидемиология и вакцинопрофилактика. 2020; 19(6):69-73. DOI: 10.31631/20733046-2020-19-6-69-73.

10. Corradini P., Gobbi G., de Braud F., Rosa J., Rusconi C., Apolone G., Carniti C. Rapid antibody testing for SARS-CoV-2 in asymptomatic and paucisymptomatic healthcare professionals in hematology and oncology units identifies undiag-nosed infections. Hemasphere. 2020; 4(3):e408. DOI: 10.1097/ HS9.0000000000000408.

11. Hains D.S., Schwaderer A.L., Carroll A.E., Starr M.C., Wilson A.C., Amanat F., Krammer F. Asymptomatic seroconver-sion of immunoglobulins to SARS-CoV-2 in a pediatric dialysis unit. JAMA. 2020; 323(23^:2424-5. DOI: 10.1001/jama.2020.8438.

12. Gandhi M., Yokoe D.S., Havlir D.V. Asymptomatic transmission, the Achilles' heel of current strategies to control Covid-19. N. Engl. J. Med. 2020; 382(22):2158-60. DOI: 10.1056/ NEJMe2009758.

13. Попова А.Ю., Ежлова Е.Б., Мельникова A.A., Башкетова H.C., Фридман Р.К., Лялина Л.В., Смирнов B.C., Чхинджерия И.Г., Гречанинова Т. А., Агапов К.А., Арсентьева H.A., Баженова H.A., Бацунов O.K., Данилова Е.М., Зуева E.B., Комкова Д.В., Кузнецова P.H., Любимова H.E., Маркова A.H., Хамитова И.В., Ломоносова В.И., Ветров B.B., Миличкина А.М., Дедков В.Г., Тотолян A.A. Популяционный иммунитет к SARS-CoV-2 среди населения Санкт-Петербурга в период эпидемии COVID-19. Проблемы особо опасных инфекций. 2020; 3:124-30. DOI: 10.21055/0370-1069-2020-3-124-130.

14. Попова А.Ю., Ежлова Е.Б., Мельникова A.A., Историк O.A., Мосевич O.C., Лялина Л.В., Смирнов B.C., Черный М.А., Балабышева H.C., Логинова И.С., Владимирова O.C., Самоглядова И.С., Васев H.A., Румянцева С.В., Чупалова Е.Ю., Селиванова Г.В., Муравьева М.В., Тимофеева Л.В., Ханкишиева Э.Н., Тыльчевская В.Д., Никитенко Н.Д., Костеницкая Т.И., Виркунен Н.В., Климкина И.М., Кузьмина Т.М., Дегтяренко Н.В., Базунова А.И., Филиппова Л.А., Пальчикова H.A., Кукшкин

A.B., Арсентьева H.A., Бацунов О.К., Богумильчик Е.А., Воскресенская Е.А., Дробышевская В.Г., Зуева Е.В., Кокорина Г.И., Курова H.H., Любимова НЕ., Ферман Р.С., Хамдулаева r.H., Хамитова И.В., Хорькова Е.В., Миличкина А.М., Дедков

B.Г., Тотолян A.A. Оценга популяционого иммунитета к SARS-CoV-2 среди населения Ленинградской области в период эпидемии CoVID-19. Проблемы особо опасных инфекций. 2020; 3:114-23. DOI: 10.21055/0370-1069-2020-3-114-123

15. Временные методические рекомендации «Профилактика, диагностика и лечение новой коронавирус-ной инфекции (COVID-19)». Версия 9 (утв. Министерством здравоохранения РФ 26 октября 2020 г.). 236 с. [Электронный ресурс]. URL: https://static-0.minzdrav.gov.ru/system/attach-ments/attaches/000/052/550/original/%D0%9C%D0%A0 COVID-19_%28v9%29.pdf?1603788097 (дата обращения 20.11.2020).

16. Протокол популяционного стратифицированного по возрасту сероэпидемиологического исследования инфекции

COVID-19 у человека. Версия: 2.0. Дата: 26 мая2020 г. WH0/2019-nCoV/Seroepidemiology/2020.2. [Электронный ресурс]. URL: https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/332188/WH0-2019-nCoV-Seroepidemiology-2020.2-rus.pdf (дата обращения 25.06.2020).

17. Временные методические рекомендации «Профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфекции (COVID-19). Версия 7» (утв. Министерством здравоохранения РФ 3 июня 2020 г). 166 с. [Электронный ресурс]. URL: https:// static-0.rosminzdrav.ru/system/attachments/attaches/000/050/584/ original/03062020 %D0%9CR COVID-19 v7.pdf (дата обращения 25.06.2020).

18. Wu Z.Y. [Contribution of asymptomatic and pre-symptom-atic cases of COVID-19 in spreading virus and targeted control strategies]. Zhonghua Liu Xing BingXue Za Zhi. 2020; 41(6):801-5. (in Chinese). DOl: 10.3760/cma.j.cn112338-20200406-00517.

19. Wu Z., McGoogan J.M. Asymptomatic and pre-symptom-atic COVID-19 in China. Infect. Dis. Poverty. 2020; 9(1):72. DOI: 10.1186/s40249-020-00679-2.

20. Huff H.V., Singh A. Asymptomatic transmission during the COVID-19 pandemic and implications for public health strategies. Clin. Infect.Dis. 2020; 71(10):2752-6. DOI: 10.1093/cid/ciaa654.

21. Lai C.C., Liu YJH., Wang C.Y., Wang Y.H., Hsueh S.C., Yen M.Y., Ko W.C., Hsueh P.R. Asymptomatic carrier state, acute respiratory disease, and pneumonia due to severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2): Facts and myths. J. Microbiol. Immunol. Infect. 2020; 53(3):404-12. DOI: 10.1016/j. jmii.2020.02.012.

22. Медуницын Н.В., Олефир Ю.В., Меркулов В.А., Бондарев В.П. Персональный и коллективный иммунитет при вакцинации. БИОпрепараты. Профилактика, диагностика, лечение. 2016; 16(4):195-207.

23. Фассахов Р.С., редактор. Природно-очаговые инфекции в лесах города Казани и Приказанского региона: коллективная монография. Казань: Медицина; 2011. 110 c.

References

1. The epidemiological characteristics of an outbreak of 2019 novel coronavirus diseases (COVID-19) - China, 2020. The novel coronavirus pneumonia emergency response epidemiology team. China CDC Weekly. 2020; 2(8):lf3-l22. DOI: 10.46234/ccdcw2020.032.

2. Kutyrev V.V., Popova A.Yu., Smolensky V.Yu., Ezhlova E.B., Demina Yu.V., Safronov V.A., Karnaukhov I.G., Ivanova A.V., Shcherbakova S.A. [Epidemiological Peculiarities of New Coronavirus Infection (COVID-2019). Communication 2: Peculiarities of epidemic process development in conjunction with performed anti-epidemic measures around the world and in the Russian Federation]. Problemy Osobo Opasnykh Infektsii [Problems of Particularly Dangerous Infections]. 2020; 2:6-12. DOI: 10.21055/0370-10692020-2-6-12.

3. Lombardi A., Consonni D Carugno M., Bozzi G., Mangioni D., Muscatello A., Castelli V., Palomba E., Cantu A.P. Ceriotti F., Tiso B., Pesatori A.C., Riboldi L., Bandera A., Lunghi G., Gori A. Characteristics of 1573 healthcare workers who underwent nasopha-ryngeal swab for SARS-CoV-2 in Milano, Lombardy, Italy. Clin. Microbiol. Infect. 2020; 26(10):1413.e9-1413.e13. DOI: 10.1016/j. cmi.2020.06.013.

4. Takita M., Matsumura T., Yamamoto K., Yamashita E., Hosoda K., Hamaki T., Kusumi E. Preliminary results of seroprevalence of SARS-CoV-2 at community clinics in Tokyo. medRxiv. DOI: 10.1101/2020.04.29.20085449.

5. Liu T., Wu S., Tao H., Zeng G., Zhou F., Guo F., Wang X. Prevalence ofIgG antibodies toSARS-CoV-2 in Wuhan - implications for the ability to produce long-lasting protective antibodies against SARS-CoV-2. medRxiv. DOI: 10.1101/2020.06.13.20130252.

6. Korth J., Wilde B., Dolff S., Anastasiou O.E., Krawczyk A., Jahn M., Cordes S., Ross B, Esser S., Lindemann M., Kribben A., Dittmer U., Witzke O, Herrmann A. SARS-CoV-2-specific antibody detection in healthcare workers in Germany with direct contact to COVID-19 patients. J. Clin. Virol. 2020; 128:104437. DOI: 10.1016/j.jcv.2020.104437.

7. Schmidt S.B., Grüter L., Boltzmann M., Rollnik J.D. Prevalence of serum IgG antibodies against SARS-CoV-2 among clinic staff. PLoS One. 2020; 15(6):e0235417. DOI: 10.1371/journaL pone.0235417.

8. Garcia-Basteiro A.L., Moncunill G., Tortajada M., Vidal M., Guinovart C., Jiménez A., Santano R., Sanz S., Méndez S., Llupiá A., Aguilar R., Alonso S., Barrios D., Carolis C., Cisteró P., Chóliz E., Cruz A., Fochs S., Jairoce C., Hecht J., Lamoglia M., Martínez M.J., Mitchell R.A., Ortega N., Pey N., Puyol L., Ribes M., Rosell N., Sotomayor P., Torres S., Williams S., Barroso S., Vilella A., Muñoz J., Trilla A., Varela P., Mayor A., Dobaño C. Seroprevalence of antibodies against SARS-CoV-2 among health care workers in a large Spanish reference hospital. Nat. Commun. 2020; 11(1):3500. DOI: 10.1038/s41467-020-17318-x.

9. Bazykina E.A., Trotsenko O.E. [Epidemiological signifi-

cance of asymptomatic carriers of COVID-19 (literature review)]. Epidemiologiya i Vaktsinoprofilaktika [Epidemioology and Vaccinal Prevention] 2020; 19(6):69-73. DOI: 10.31631/2073-3046-202019-6-69-73.

10. Corradini P., Gobbi G., de Braud F., Rosa J., Rusconi C., Apolone G., Carniti C. Rapid antibody testing for SARS-CoV-2 in asymptomatic and paucisymptomatic healthcare professionals in hematology and oncology units identifies undiagnosed infections. Hemasphere. 2020; 4(3):e408. DOI: 10.1097/ HS9.0000000000000408.

11. Hains D.S., Schwaderer A.L., Carroll A.E., Starr M.C., Wilson A.C., Amanat F., Krammer F. Asymptomatic seroconversion of immunoglobulins to SARS-CoV-2 in a pediatric dialysis unit. JAMA. 2020; 323(23^:2424-5. DOI: 10.1001/jama.2020.8438.

12. Gandhi M., Yokoe D.S., Havlir D.V. Asymptomatic transmission, the Achilles' heel of current strategies to control Covid-19. N. Engl. J. Med. 2020; 382(22):2158-60. DOI: 10.1056/ NEJMe2009758.

13. Popova A.Yu., Ezhlova E.B., Mel'nikova A.A., Bashketova N.S., Fridman R.K., Lyalina L.V., Smirnov V.S., Chkhindzheriya I.G., Grechaninova T.A., Agapov K.A., Arsent'eva N.A., Bazhenova N.A., Batsunov O.K., Danilova E.M., Zueva E.V., Komkova D.V., Kuznetsova R.N., Lyubimova N.E., Markova A.N., Khamitova I.V., Lomonosova V.I., Vetrov V.V., Milichkina A.M., Dedkov V.G., Totolyan A.A. [Herd immunity to SARS-CoV-2 among the population in Saint-Petersburg during the COVID-19 epidemic]. Problemy Osobo Opasnykh Infektsii [Problems of Particularly Dangerous Infections]. 2020; (3):124-30. DOI: 10.21055/0370-1069-2020-314. Popova A.Yu., Ezhlova E.B., Mel'nikova A.A., Historik

0.A., Mosevich O.S., Lyalina L.V., Smirnov V.S., Cherny M.A., Balabysheva N.S., Loginova I.S., Vladimirova O.S., Samoglyadova I.S., Vasev N.A., Rumyantseva S.V., Chupalova E.Yu Selivanova G.V., Muraviova M.V., Timofeeva L.V., Khankishieva E.N., Tylchevskaya V.D., Nikitenko N.D., Kostenitskaya T.I., Virkunen N.V., Klimkina I.M., Kuzmina T.M., Degtyarenko N.V., Bazunova A.I., Filippova L.A., Palchikova N.A., Kukshkin A.V., Arsentieva N.A., Batsunov O.K., Bogumilchik E.A., Voskresenskaya E.A., Drobyshevskaya V.G., Zueva E.V., Kokorina G.I., Kurova N.N., Lyubimova N.E., Ferman R.S., Khamdulaeva G.N., Khamitova

1.V., Khorkova E.V., Milichkina A.M., Dedkov V.G., Totolian A.A. [Assessment of the herd immunity to SARS-CoV-2 among the population of the Leningrad region during the COVID-19 epidemic]. Problemy Osobo Opasnykh Infektsii [Problems of Particularly Dangerous Infections]. 2020; (3):114-23. DoI:10.21055/0370-1069-2020-3-114-123

15. [Interim Methodological Guidelines on prevention, diagnosis and treatment of new coronavirus infection (COVID-19)]. Version 9 (approved by the Ministry of Health of Russia on 26 October 2020) 236 p. (Cited 20 Nov 2020). [Internet]. Available from: https:// static-0.minzdrav.gov.ru/system/attachments/attaches/000/052/550/ original/%D0%9C%D0%A0 COVID-19 %28v9%29. pdf?1603788097.

16. [Protocol for a population-based age-stratified sero-epide-miological study of COViD-19 infection in humans]. Version: 2.0 Date: 26 May 2020. WHO/2019-nCoV/Seroepidemiology/2020.2. (Cited 25 Jun 2020). [Internet]. Available from: https://apps. who.int/iris/bitstream/handle/10665/332188/WHO-2019-nCoV-Seroepidemiology-2020.2-rus.pdf.

17. [Interim Methodological Guidelines on prevention, diagnosis and treatment of new coronavirus infection (COVID-19)]. Version 7 (approved by the Ministry of Health of Russia on 3 June 2020). 166 p. (Cited 25 Jun 2020). [Internet]. Available from: https:// static-0.rosminzdrav.ru/system/attachments/attaches/000/050/584/ original/03062020_%D0%9CR_COVID-19_v7.pdf.

18. Wu Z.Y. [Contribution of asymptomatic and pre-symptom-atic cases of COVID-19 in spreading virus and targeted control strategies]. Zhonghua Liu Xing BingXue Za Zhi. 2020; 41(6):801-5. (in Chinese). DOI: 10.3760/cma.j.cn112338-20200406-00517.

19. Wu Z., McGoogan J.M. Asymptomatic and pre-symptom-atic COVID-19 in China. Infect. Dis. Poverty. 2020; 9(1):72. DOI: 10.1186/s40249-020-00679-2.

20. Huff H.V., Singh A. Asymptomatic transmission during the COVID-19 pandemic and implications for public health strategies. Clin. Infect.Dis. 2020; 71(10):2752-6. DOI: 10.1093/cid/ciaa654.

21. Lai C.C., Liu YJH., Wang C.Y., Wang Y.H., Hsueh S.C., Yen M.Y., Ko W.C., Hsueh P.R. Asymptomatic carrier state, acute respiratory disease, and pneumonia due to severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2): Facts and myths. J. Microbiol. Immunol. Infect. 2020; 53(3):404-12. DOI: 10.1016/j. jmii.2020.02.012.

22. Medunitsyn N.V., Olefir Yu.V., Merkulov V.A., Bondarev V.P. [Personal and collective immunity during vaccination]. Biopreparaty. Profilaktika, Diagnostika, Lechenie. [BIOPreparations. Prevention, diagnosis, treatment]. 2016; 16(4):195-207.

23. Fassakhov R.S., editor. [Natural-Focal Infections in Forests of Kazan City and Kazan Region: Collective Monograph]. Kazan: Meditsina; 2011.110 p.

Authors:

Reshetnikova I.D., Kulikov S.N. Kazan Research Institute of Epidemiology and Microbiology; 67, Bolshaya Krasnaya St., Kazan, 420015, Russian Federation; e-mail: [email protected]. Kazan (Privolzhsky) Federal University; Kazan, Russian Federation.

Gilyazutdinova G.F., Ziatdinov V.B. Kazan Research Institute of Epidemiology and Microbiology. 67, Bolshaya Krasnaya St., Kazan, 420015, Russian Federation. E-mail: [email protected].

Agafonova E.V., Tyurin Yu.A., Isaeva G.Sh. Kazan Research Institute of Epidemiology and Microbiology; 67, Bolshaya Krasnaya St., Kazan, 420015, Russian Federation; e-mail: [email protected]. Kazan State Medical University; Kazan, Russian Federation.

Lopushov D.V. Kazan State Medical University; Kazan, Russian Federation. Kazan State Medical Academy; 36, Butlerova St., Kazan, 420015, Russian Federation.

ShaykhrazievaN.D. Kazan State Medical Academy. 36, Butlerova St., Kazan, 420015, Russian Federation.

об авторах:

Решетникова И.Д., Куликов С.Н. Казанский научно-исследовательский институт эпидемиологии и микробиологии; Российская Федерация, 420015, Казань, ул. Большая Красная, 67; e-mail: kniem@ mail.ru. Казанский (Приволжский) федеральный университет; Казань, Российская Федерация.

Гилязутдинова Г.Ф., Зиатдинов В.Б. Казанский научно-исследовательский институт эпидемиологии и микробиологии. Российская Федерация, 420015, Казань, ул. Большая Красная, 67. E-mail: kniem@ mail.ru.

Агафонова Е.В., Тюрин Ю.А., Исаева Г.Ш. Казанский научно-исследовательский институт эпидемиологии и микробиологии; Российская Федерация, 420015, Казань, ул. Большая Красная, 67; e-mail: [email protected]. Казанский государственный медицинский университет; Казань, Российская Федерация.

Лопушов Д.В. Казанский государственный медицинский университет; Казань, Российская Федерация. Казанская государственная медицинская академия - филиал ФГБОУ ДПО PMАHПО Mинздрава России; Российская Федерация, 420015, Казань, ул. Бутлерова, 36.

Шайхразиева Н.Д. Казанская государственная медицинская академия - филиал ФГБОУ ДПО PMАHПО Mинздрава России. Российская Федерация, 420015, Казань, ул. Бутлерова, 36.

DOI: 10.21055/0370-1069-2021-2-131-137

УДК 614.4:599.32(470.54)

О.В. Толкачёв1, E.A. Малкова1, А.Н. Гурвич2, А.В. Тришевская13, В.А. Зубков1'3

мульгимодельная парадигма в приложении к анализу факторов, определяющих эпизоотическую ситуацию в сообществах несинантропных мелких млекопитающих г. Екатеринбурга

'ФГБУН Институт экологии растений и животных Уральского отделения РАН, Екатеринбург, Российская Федерация;

2ФБУЗ «Центр гигиены и эпидемиологии в Свердловской области», Екатеринбург, Российская Федерация;

3 ФГБОУ ВО «Уральский государственный горный университет», Екатеринбург, Российская Федерация

Цель - ранжирование статистических моделей для оценки вклада ряда факторов, определяющих эпизоотическую ситуацию по природно-очаговым инфекционным болезням в сообществах несинантропных мелких млекопитающих (MM) лесных массивов г. Екатеринбурга. Материалы и методы. Обследование MM проводили в течение трех лет в летне-осенний период. Животных отлавливали давилками на стандартную хлебную приманку, отработано 9705 ловушко-суток. Для выявления инфекций (геморрагической лихорадки с почечным синдромом, туляремии, лептоспироза, иерсиниоза, псевдотуберкулеза) использовано 333 экземпляра MM (грызунов и землероек шести видов), случайным образом взятых из общей выборки. Для определения возбудителей использовали методы иммуноферментного анализа и полимеразной цепной реакции. Оценивали совокупную зараженность MM всеми исследуемыми природно-очаговыми инфекциями. Cтатистическая обработка данных проведена с позиций мультимодельного подхода. Отбор моделей проводили с помощью информационного критерия Акаике с расчетом суммы весов моделей по их полному спектру (SW). Результаты и обсуждение. В лесопарках г. Екатеринбурга выявлены носители всех вышеперечисленных инфекций, кроме псевдотуберкулеза. Cогласно проведенному ранжированию, самый высокий вес получила модель с тремя предикторами: вид, год, обилие MM предыдущего года в конкретном местообитании. Наиболее значимые предикторы по полному спектру моделей: год (SW=1), вид (SW=0,6), обилие животных в текущем и предыдущем году (SW=0,48). Распределение положительных проб по видам MM соответствовало их ранжированию по обилию в сообществе. Влияние факторов «сезон» (лето или осень) и «район» (место отлова животных) оказалось незначительным в масштабе проведенных исследований (SW=0,3 и 0,16 соответственно). Процент инфицированных проб суммарно по всем инфекциям значительно варьировал по локалитетам и годам (0-60 %). Обсуждается возможное значение неучтенных факторов: ландшафтных особенностей и режима использования лесопарков, миграционной активности MM. Cделан вывод о полезности мультимодельного подхода при анализе данных эпизоотологических исследований.

Ключевые слова: геморрагическая лихорадка с почечным синдромом, туляремия, лептоспироз, иерсиниоз, природный очаг, лесопарк, Екатеринбург.

Корреспондирующий автор: Толкачёв Олег Владимирович, e-mail: [email protected].

Для цитирования: Толкачёв О.В., Малкова Е.А., Гурвич А.Н., Тришевская А.В., Зубков В.А. Мультимодельная парадигма в приложении к анализу факторов, определяющих эпизоотическую ситуацию в сообществах несинантропных мелких млекопитающих г Екатеринбурга. Проблемы особо опасных инфекций. 2021; 2:131-137. DOI: 10.21055/0370-1069-2021-2-131-137

Поступила 23.07.2020. Отправлена на доработку 15.09.2020. Принята к публ. 30.12.2020.

O.V. Tolkachev1, E.A. Malkova1, A.N. Gurvich2, A.V. Trishevskaya1-3, V.A. Zubkovu

A Multi-Model Paradigm in Application to the Analysis of the Factors Defining the Epizootic Situation in the Communities of Non-Synanthropic Small Mammals in Ekaterinburg

'Institute of Plant and Animal Ecology, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Ekaterinburg, Russian Federation; 2Center of Hygiene and Epidemiology in the Sverdlovsk Region, Ekaterinburg, Russian Federation; 3Ural State Mining University, Ekaterinburg, Russian Federation

Abstract. The aim of the work was to rank statistical models for assessing the contribution of a number of factors that determine the epizootic situation on natural-focal infectious diseases in the communities of non-synanthropic small mammals (SM) in the forests of Ekaterinburg. Materials and methods. The SM survey was carried out for three years in the summer-autumn period. The animals were caught with snap tpaps on a standard bread bait, 9705 trap-nights were worked out. To identify infections (hemorrhagic fever with renal syndrome, tularemia, leptospirosis, yersiniosis, pseudotuberculosis), 333 SM specimens (rodents and shrews of six species) were used, randomly taken from the general sample. To determine the pathogens, the methods of enzyme immunoassay and polymerase chain reaction were used. The cumulative infection rate of small mammals with all studied natural-focal infections was evaluated. Statistical data processing was carried out from the standpoint of a multi-model approach. The selection of models was performed using the Akaike information criterion with the calculation of the sum of the weights of the models based on their full spectrum (SW). Results and discussion. Carriers of all of the mentioned above infections, except for pseudotuberculosis, have been identified in the forest parks of Ekaterinburg. According to the ranking, the model with three predictors received the highest weight: species, year, and the abundance of SM of the previous year in a particular habitat. The most significant predictors for the full spectrum of models are the year (SW=1), species (SW=0.6), abundance of animals in the current and previous year (SW=0.48). The distribution of positive samples by species of small mammals corresponded to their

ranking by abundance in the community. The influence of the factors "season" (summer or autumn) and "area" (place of capture of animals) turned out to be insignificant on the scale of the studies (SW = 0.3 and 0.16, respectively). The percentage of infected samples in total for all infections varied significantly by location and year (0-60%). The possible significance of unaccounted factors is discussed: landscape features and the mode of using forest parks, dispersal of small mammals. The conclusion is made about the usefulness of the multi-model approach in the analysis of the data from epizootiological studies.

Key words: hemorrhagic fever with renal syndrome, tularemia, leptospirosis, yersiniosis, natural focus, forest park, Ekaterinburg.

Conflict of interest: The authors declare no conflict of interest.

Funding: The work was carried out within the frames of the State Order for the Plant and Animal Ecology Institute, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, partially supported by the grant of the Russian Foundation for Basic Research 20-04-00164.

Corresponding author: Oleg V. Tolkachev, e-mail: [email protected].

Citation: Tolkachev O.V., Malkova E.A., Gurvich A.N., Trishevskaya A.V., Zubkov V.A. A Multi-Model Paradigm in Application to the Analysis of the Factors Defining the Epizootic Situation in the Communities of Non-Synanthropic Small Mammals in Ekaterinburg. Problemy Osobo Opasnykh Infektsii [Problems of Particularly Dangerous Infections]. 2021; 2:131-137. (In Russian). DOI: 10.21055/0370-1069-2021-2-131-137

Received 23.07.2020. Revised 15.09.2020. Accepted 30.12.2020.

Tolkachev O.V., ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5673-7816 Malkova E.A., ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4908-9571 Gurvich A.N., ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1220-4612

Свердловская область является эндемичной территорией по некоторым природно-очаговым инфекциям (ПОИ): геморрагическая лихорадка с почечным синдромом (ГЛПС), туляремия, лептоспироз, псевдотуберкулез, иерсиниоз. По итогам эпизоото-логического мониторинга свердловской области, в 2017-2019 гг. в 15 из 73 муниципальных образований был обнаружен антиген ГЛПС в органах мелких млекопитающих (ММ). Ежегодно в Свердловской области обнаруживается РНК Leptospira sp. - возбудителя лептоспироза. За три года (2017-2019) он был выявлен в 17 муниципальных образованиях из 73. Циркуляция возбудителя туляремии так же исследуется на территории Свердловской области, но ДНК Francisella tularensis была обнаружена только в иксодовых клещах на территории муниципального образования (МО) «Каменский городской округ», а не в ММ. За период 2017-2019 гг. возбудитель псевдотуберкулеза Yersinia pseudotuberculosis был обнаружен один раз на территории Каменского городского округа. Yersinia enterocolitica была найдена у ММ, отловленных на территории 36 муниципальных образований области из 73. В целом в радиусе 100 км от Екатеринбурга в большинстве (9 из 14) административных единиц обнаружены возбудители ПОИ: глПС, лептоспироза, иерсиниоза, псевдотуберкулеза. Данные по эпизоотологическим исследованиям в пределах городской агломерации Екатеринбурга ранее не публиковались. Положительные пробы на ПОИ, обнаруженные в соседних с Екатеринбургом административно-территориальных единицах, создают предпосылки формирования очагов ПОИ в границах мегаполиса и обусловливают целесообразность проведения эпизоотологического мониторинга на территориях лесных массивов г. Екатеринбурга.

Процессы, происходящие в популяциях мышевидных грызунов, определяют эпидемический потенциал природных очагов инфекций [1]. Специфические условия городских лесов как местообитаний ММ потенциально могут влиять на функционирование очагов ПОИ. Застройка городской

Trishevskaya A.V., ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8106-4158 Zubkov V.A., ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9841-9640

агломерации Екатеринбурга сильно фрагментирова-на и включает участки леса разного размера и степени изоляции, в которых обитают несинантропные виды MM. Ранее отмечено, что их численность в разных районах города в течение ряда лет держится на относительно высоком уровне [2]. Екатеринбург является крупным транспортным узлом, что повышает вероятность случайного завоза опасных инфекций. MM, обитающие в городских лесах, могут стать основой формирования и поддержания городских очагов зоонозов в непосредственной близости от городской застройки [3].

Вклад факторов, обусловливающих распространение природно-очаговых инфекций на модельной территории, и вероятность выявления или возникновения эпизоотии определяют с помощью различных подходов [4-6]. В большинстве случаев выбор факторов, подлежащих включению в ту или иную модель, как и основной гипотезы, остается за авторами. Выбор стратегии исследования, не ограниченной рассмотрением какой-то одной идеи, гипотезы или модели, позволяет сделать более обоснованный статистический вывод о комплексном вкладе факторов в изучаемый процесс. Отбор моделей с разным набором предикторов проводится с помощью информационных критериев [7]. В отечественных эпизоотологических исследованиях этот подход используется редко.

Цель нашего исследования - ранжирование статистических моделей для оценки вклада ряда факторов, определяющих эпизоотическую ситуацию по природно-очаговым инфекционным болезням в сообществах несинантропных MM лесных массивов г. Екатеринбурга.

Материалы и методы

Отлов MM проведен в бесснежный период 20172019 гг. в лесных массивах г. Екатеринбурга: Юго-Западный лесопарк, лесопарк им. Лесоводов России, Mосковский лесопарк, поселок Исток. Животных

отлавливали на стандартную хлебную приманку давилками с крючком [8]. Общий объем промыслового усилия составил 9705 ловушко-суток. Поймано 2309 ММ. Для оценки обилия использовали индекс численности, рассчитанный как количество зверьков, отловленных на 100 ловушко-суток.

Анализы проб от ММ на выявление ПОИ проведены на базе лаборатории контроля биологических факторов, отделения особо опасных инфекций ФБУЗ «Центр гигиены и эпидемиологии в Свердловской области» (аттестат аккредитации № РОСС RU.0001.510116). Анализ проведен на следующих видах: рыжая полевка Myodes glareolus (Schreber, 1780), красная полевка Myodes rutilus (Pallas, 1779), обыкновенная полевкаMicrotus arvalis (Pallas, 1778), малая лесная мышь Sylvaemus uralensis (Pallas, 1811), обыкновенная бурозубка Sorex araneus (Linneus, 1758), пашенная полевка Microtus agrestis (Linnaeus, 1761).

для выявления инфекций использовано 333 экземпляра ММ, случайным образом взятых из общей выборки. Особи сгруппированы в 123 пробы, каждая из которых включала 1-5 особей одного вида (табл. 1).

Пробы исследованы на пять возбудителей ПОИ, один из которых относится к вирусным и четыре -к бактериальным. Для выявления ГЛПС использовали метод иммуноферментного анализа, с помощью которого обнаруживали антиген Hantavirus. Полимеразная цепная реакция с детекцией продуктов амплификации применена для определения наличия возбудителей ПОИ: лептоспироза - РНК Leptospira spp., кишечного иерсиниоза - ДНК Yersinia enterocolitica, псевдотуберкулеза - ДНК Yersinia pseudotuberculosis, туляремии - ДНК Francissella tularensis. Методики исследования соответствуют законодательству РФ, международным этическим нормам и одобрены комиссией по биоэтике ИЭРиЖ УрО РАН (протокол от 20.01.2020 № 1).

Статистический анализ выполнен в рамках муль-тимодельной парадигмы. В качестве зависимой ис-

пользовали бинарную переменную, отражающую наличие или отсутствие ПОИ в пробе. В насыщенную модель включены следующие факторы: район, вид, год, сезон, обилие ММ в исследуемом локалитете в текущем и предыдущем году. Относительный вклад этих факторов оценивали, используя логистическую регрессию и информационный критерий Акаике (AIC) [7]. Произведен отбор моделей по величине AIC, AAIC и весам моделей (w). К вероятным моделям, наилучшим образом объясняющим наблюдаемые данные, относили те, у которых значение AAIC<2 [7]. Для дополнительного ранжирования предикторов с целью определения вклада каждого фактора в варьирование зависимой переменной использован подход сравнения суммарного веса (SW) всех моделей, в которых встречается конкретный фактор [7]. Статистическая обработка проведена в программном пакете STATISTICA 10.0 (StatSoft Inc.).

Результаты и обсуждение

В пробах от ММ, обитающих на территории городских лесов Екатеринбурга, выявлены: Hantavirus, F. tularensis, Y enterocolitica, Leptospira spp., - и не обнаружено Y. pseudotuberculosis. Для определения степени важности различных предикторов, определяющих вероятность встречаемости возбудителей ПОИ у ММ, построено 63 модели. Самый высокий вес получила модель с тремя параметрами: вид, год, обилие ММ предыдущего года в конкретном местообитании (табл. 2). При этом только фактор «год» оказался включен в каждую из наиболее вероятных моделей. В указанную группу вошли также варианты с комбинациями таких факторов, как «общее обилие ММ текущего года» и «сезон». Все модели с предиктором «район» имели AAIC>2.

Максимальный процент положительных проб был получен в 2017 г. (16 из 46), а наименьший -в 2018 г. (2 из 52). В 2019 г. значение было промежуточным (2 из 25). значительные межгодовые отличия по частоте положительных проб на инфекции

Таблица 1 / Table 1

Количество, место отлова и видовой состав особей ММ, отловленных на территории Екатеринбурга и использованных для выявления ПОИ суммарно за 2017—2019 гг.

The number, capture site and species composition of small mammals captured in Ekaterinburg and used to identify natural focal infections

in total for 2017-2019

Территория Territory M. glareolus M. rutilus M. arvalis A. uralensis S. araneus. M. agrestis Всего Total

Юго-Западный лесопарк South-Western forest-park 56 - 18 94 10 - 178

Лесопарк им. Лесоводов России Lesovodov Rossii forest-park - 31 3 25 9 1 69

Московский лесопарк Moskovskij forest-park 23 - 4 3 10 - 40

Поселок Исток Istok settlement 11 - - 35 - - 46

Всего Total 90 31 25 157 29 1 333

Таблица 2 / Table 2

Группа лучших моделей по информационному критерию Акаике (AAIC<2), объясняющих распространение ПОИ

в сообществах ММ Екатеринбурга

A group of the best models according to the Akaike information criterion (AAIC<2) that explain the distribution of natural focal infections

in small mammal communities in Ekaterinburg

Ыодель Model K AIC P AAIC Вес модели (w) Model weight (w)

Вид, год, обилие предыдущего года Species, year, abundance rate of the previous year 8 181,045 0,00003 0,14

Вид, год, обилие текущего года Species, year, abundance rate of the current year 8 181,477 0,00003 0,4314 0,11

Год, обилие текущего года Year, abundance rate of the current year 4 181,744 0,00002 0,6987 0,10

Год, обилие предыдущего года Year, abundance rate of the previous year 4 182,272 0,00003 1,2261 0,08

Вид, год, обилие предыдущего года, обилие текущего года Species, year, abundance rate of the previous year, abundance rate of the current year 9 182,805 0,00006 1,7598 0,06

Вид, год, обилие предыдущего года, сезон Species, year, abundance rate of the previous year, season 9 182,889 0,00006 1,8437 0,06

обусловили наличие фактора «год» в каждой вероятной модели (ДА1С<2). Это единственный предиктор, получивший первый ранг по сумме w. полного спектра моделей (SW=1). Очевидно, комплекс условий конкретного года играет решающее значение в распространении ПОИ в лесопарках Екатеринбурга.

присутствие в каждой высоковероятной модели (ДА1С<2) фактора «обилие» текущего или предыдущего года свидетельствует о наличии зависимости распространения инфекций среди ММ от их численности. Факторы обилия как текущего, так и предыдущего года имеют третий ранг по значимости (SW=0,48). Статистически значимые колебания численности ММ наблюдались только в Юго-Западном лесопарке и парке им. Лесоводов России (рисунок). В этих местообитаниях можно отметить сходные межгодовые изменения обилия, максимальный уровень которого мы наблюдали в 2016 г. Он был выше в 2 раза и более, чем на других изучаемых территориях. В Московском лесопарке самая высокая численность была зафиксирована в 2017 г., а в окрестностях п. Исток - в 2019 г. Несмотря на различия в уровне и межгодовых колебаниях численности ММ, максимальная доля проб с инфекциями во всех лока-

литетах зафиксирована в один год (2017 г.). В 2018 г. отмечен самый низкий уровень встречаемости инфекций наряду с общим низким уровенем численности ММ в изучаемых местообитаниях.

Общеизвестно, что рост численности ММ способствует увеличению доли зараженных животных в популяции. Механизм реализуется за счет увеличения частоты контактов особей друг с другом и с опосредованными источниками инфекций: экскрементами, пищевыми остатками, различными эктопаразитами [9]. Поэтому в годы, характеризующиеся высоким относительным обилием ММ, количество положительных проб должно быть больше. Обилие предыдущего года также может быть важным фактором, поскольку его уровень предопределяет формирование зимних агрегаций грызунов с определенной плотностью. В некоторых работах авторы подчеркивают значимость именно зимнего периода и подснежного размножения, когда животные концентрируются во временных стациях для переживания неблагоприятных условий [10, 11]. Территории городских лесопарков часто граничат с различными постройками, которые могут обеспечивать благоприятные условия для зимовки грызунов и повышать вероятность «зим-

Ыежгодовая динамика численности мелких млекопитающих и доли проб с инфекциями в обследованных местообитаниях. Статистические параметры даны для тех случаев, где колебания численности были значимыми. Обозначения: линии - численность; гистограммы - инфекции. В 2016 г. пробы на инфекции не брались

Inter-annual dynamics of the small mammal abundance and percentage of infected samples in the studied habitats. Statistical parameters are given for those cases where abundance rate fluctuations were significant. Designations: lines -abundance; bars - infections. In 2016, no samples were taken to study for infections

него» размножения, а также циркуляцию возбудителей среди особей таких временных агрегаций.

Это отчасти объясняет способность популяций несинантропных видов грызунов практически ежегодно поддерживать высокий уровень численности на урбанизированных территориях, что способствует развитию эпизоотий. Увеличение видового богатства урбанофлоры, которое наиболее ярко проявляется в крупных городах, также вносит определенный вклад в поддержание стабильно высокого уровня численности ММ [12]. Наибольшая доля положительных проб ПОИ в Юго-Западном лесопарке и парке им. Лесоводов России в 2017 г. подтверждает предположение о значимости уровня численности предыдущего года, поскольку 2016 г. характеризовался самым высоким обилием ММ. Очевидно, в совокупности с природно-климатическими факторами 2016-2017 гг. это обеспечило хорошую выживаемость грызунов в зимний период и увеличение доли зараженных животных в популяциях к началу массового размножения 2017 г. В этот же период максимум положительных проб зафиксирован и в двух других местообитаниях. в поселке исток обилие животных ежегодно остается на одном и том же низком уровне. Вероятнее всего, данное местообитание имеет низкую емкость среды и является «стоком» согласно концепции «источник - сток» [13]. Поэтому колебания доли положительных проб в данном случае, по-видимому, отражают ситуацию в смежном, не обследованном нами локалитете-источнике с более высоким средним обилием ММ. В Московском лесопарке также больше всего положительных проб выявлено в 2017 г. (рисунок). Средняя численность здесь выше, чем в п. исток, и тоже характеризуется отсутствием значительных межгодовых колебаний. стоит отметить, что в этом местообитании все отловы проводились только осенью в период сезонного пика обилия. В 2019 г. в Юго-Западном лесопарке зафиксирован низкий процент положительных проб при рекордном обилии ММ (рисунок). При этом численность ММ в 2018 г. была низкой, что могло сказаться на плотности животных в зимних агрегациях и снизило возможность преемственности поколений в эпизоотическом процессе [10]. Можно предположить, что эпизоотические процессы развиваются с лагом относительно наращивания численности ММ.

Фактор «вид» находится на втором месте по значимости после фактора «год» (SW=0,6), что свидетельствует о разном вкладе отдельных видов в совокупную инфицированность ПОИ. Видовой состав несинантропных ММ исследованных лесопарков Екатеринбурга представлен 12 видами, среди которых, по нашим многолетним данным, наиболее многочисленными являются три: Sylvaemus uralensis (35 %), Myodes glareolus (24 %) и Sorex агапеш (17 %). Особи шести видов, от которых брали пробы на инфекции, составляют 94 % населения неси-нантропных грызунов и землероек Екатеринбурга.

синантропные виды - домовая мышь и серая крыса - так же отлавливались нами в городских лесах, но крайне редко. Изучаемые инфекции обнаружены у представителей следующих видов: & uralensis (10 положительных на ПОИ проб), М. glareolus (7) и X агапеш (4). Распределение положительных проб по видам соответствовало их ранжированию по обилию особей. Участие красной полевки в эпизоотических процессах было меньше (1 положительная проба). Все пробы от представителей рода серых полевок оказались отрицательными. Из проб от X uralensis выделены возбудители ГЛПС, иерсинио-за, лептоспироза; М. glareolus - ГЛПС, иерсиниоза; X агапеш - туляремии, ГЛПС, иерсиниоза; Myodes гыШш - туляремии.

Включение сезона отлова в качестве предиктора в модели обусловлено тем, что погодно-климатические условия являются одним из важнейших факторов, обусловливающих уровень обилия сообществ ММ, а также влияют на распространение инфекционных заболеваний среди них. на Среднем Урале пик размножения мышевидных грызунов и землероек обычно приходится на июль. Однако при благоприятных условиях сезон размножения может продолжаться до сентября включительно, обеспечивая тем самым дополнительный рост численности животных, смещение сезонного пика численности и увеличение времени для развития эпизоотий. Мы не обнаружили разницу в уровне инфицированности животных, отловленных летом или осенью. Относительно высокий вес модели (^=0,06), включающей наряду с ведущими факторами (год, обилие) и фактор «сезон» (ранг 4, SW=0,3), объясняется фрагментарностью выборки, поскольку в 2019 г. отловы были проведены только в летнее время, а в 2017-2018 гг. в части лесопарков присутствовали только летние или осенние сборы.

Вклад фактора «район» был минимальным (ранг 5, SW=0,16), то есть вероятность обнаружения ПОИ на территории разных лесопарков г. Екатеринбурга существенно не различалась (табл. 3). Однако мы можем выделить определенные тенденции относительно некоторых возбудителей. на территории Московского лесопарка выявлено больше всего положительных проб на ГЛПС, что указывает на существование там условий, обеспечивающих циркуляцию вируса. При этом уровень инфицированности животных в данном местообитании невысокий. Юго-Западный лесопарк можно отнести к территориям с наибольшей вероятностью обнаружения лептоспироза. За три года проведенных исследований у животных, отловленных в этом районе, присутствие данной инфекции отмечалось ежегодно (табл. 3). При этом количество положительных проб по возбудителю лептоспироза в выборках 2017-2019 гг. оставалось относительно стабильным, на уровне 5-6 %. это популярное место отдыха и выгула собак у жителей Екатеринбурга. на его территории расположены рекреационные во-

Таблица 3 / Table 3

Встречаемость природно-очаговых инфекций в лесопарках г. Екатеринбурга (% положительных проб) The incidence of natural focal infections in the forest parks of Ekaterinburg (% of positive samples)

Год Year Территория (кол-во проб) Territory (sample size) F. tularensis Hantavirus Y. enterocolitica Leptospira spp. Все инфекции (All infections)

2017 Юго-Западный лесопарк (20) South-Western forest-park(20) 0 0 22,7 4,5 27,2

Лесопарк им. Лесоводов России (10) Lesovodov Rossii forest-park (10) 10 0 10 0 20

Московский лесопарк (9) Moskovsky forest-park (9) 22,2 33,3 0 0 55,5

Поселок Исток (5) Istok settlement (5) 60 0 0 20 80

2018 Юго-Западный лесопарк (16) South-Western forest-park (16) 0 0 0 6,25 6,25

Лесопарк им. Лесоводов России (20) Lesovodov Rossii forest-park (20) 0 0 0 0 0

Московский лесопарк (12) Moskovsky forest-park (12) 0 8,3 0 0 8,3

Поселок Исток (4) Istok settlement (4) 0 0 0 0 0

2019 Юго-Западный лесопарк (19) South-Western forest-park (19) 0 0 0 5,3 5,3

Поселок Исток (6) Istok settlement (6) 0 0 0 16,7 16,7

доемы, тропы здоровья и зоны для проведения пикников. Известно, что источником, способствующим урбанизации лептоспирозов, могут быть не только ММ, но и собаки [14]. А наиболее благоприятными местами формирования природных резервуаров лептоспир служат околоводные и увлажненные биотопы [15]. Сочетание этих факторов обеспечивает сохранение возбудителя в популяциях ММ Юго-западного лесопарка. территории лесопарков, где были обнаружены возбудители таких заболеваний, как кишечный иерсиниоз, псевдотуберкулез и туляремия, следует считать участками выноса инфекции. Подобные ландшафты занимаются возбудителем в течение непродолжительного времени, когда условия для циркуляции инфекции оказываются наиболее благоприятными [16].

таким образом, используемый метод отбора статистических моделей с помощью информационных критериев позволил оценить вклад ряда факторов в вероятность обнаружения возбудителей ПОИ в лесопарках г. Екатеринбурга. Показано решающее значение комплекса природно-климатических условий конкретного года и повышение инфициро-ванности ММ в годы, следующие за вспышками их численности. При этом высокая миграционная активность ММ, выявленная ранее в лесных массивах Екатеринбурга [2], создает возможность быстрого выноса инфекций из лесных массивов в городскую застройку, на окраинах которой может происходить обмен инфекциями между несинантропными и си-нантропными видами ММ. Учитывая полученные данные, целесообразно обеспечить в лесных зонах г. Екатеринбурга выбор стационаров для продолже-

ния ежегодных зоологических мониторинговых исследований по изучению встречаемости ПОИ.

Мультимодельный подход представляется полезным инструментом при анализе данных эпизоо-тологических исследований, в том числе потому, что учитывает возможность разного ранжирования факторов в зависимости от условий.

Конфликт интересов. Авторы подтверждают отсутствие конфликта финансовых/нефинансовых интересов, связанных с написанием статьи.

Финансирование. Работа выполнена в рамках государственного задания института экологии растений и животных УрО РАН при частичной поддержке гранта РФФИ 20-04-00164.

Список литературы

1. Нафеев А.А., Вовкотеч П.Г., Хайсарова А.Н. Связь эпизоотической активности природных очагов геморрагической лихорадки с почечным синдромом и эпидемиологической ситуации в Ульяновской области. Проблемы особо опасных инфекций. 2015; 2:25-7. DOI: 10.21055/0370-1069-2015-2-25-27.

2. Толкачёв О.В. Исследование миграций мышевидных грызунов в городской среде. Экология. 2016; 4:307-12. DOI: 10.7868/S0367059716040f44.

3. Нафеев А.А. Природно-очаговые инфекции: актуальная проблема Ульяновска. Эпидемиология и инфекционные болезни. 2013; 1:54-6.

4. Николаева К.П. Использование факторного и регрессионного анализа для моделирования эпизоотического процесса при ящуре. Труды Федерального центра охраны здоровья животных. 2005; 1:62-72.

5. Прокудин А.В., Спесивцев А.В., Димов С.К., Лайшев К.А. Использование прогностического моделирования для изучения эпизоотического процесса зоонозных инфекций на примере полуострова Таймыр. Генетика и разведение животных.

6. Дубянский В.М., Герасименко Е.В., Давыдова Н.А., Шкарлет Г.П., Мозлоев Г.А., Белогрудов В.А., Власов А.А., Цапко Н.В., Белявцева Л.И., Бамматов Д.М. Прогнозирование эпизоотической активности центрально-кавказского высоко-

горного природного очага чумы. Проблемы особо опасных инфекций. 2018; 3:50-3. DOI: 10.21055/0370-1069-2018-3-50-53.

7. Symonds M.R.E., Moussalli A. A brief guide to model selection, multimodel inference and model averaging in behavioural ecology using Akaike's information criterion. Behav. Ecol. Sociobiol. 2011; 65(1):I3-21. DOI: 10.1007/s00265-010-1037-6.

8. Толкачёв O.B. Этимология некоторых названий ловушек, применяемых в исследованиях мелких млекопитающих. Вестник Томского государственного университета. Биология. 2019; 48:73-96. DOI: 10.17223/19988591/48/4.

9. Екимов Е.В., Борисов А.Н., Шишикин А.С. Взаимосвязь зараженности инфекционными, инвазионными заболеваниями и динамики численности мелких млекопитающих в природных популяциях Енисейского кряжа. Сибирский лесной журнал. 2017; 3:40-6. DOI: 10.15372/SJFS20170304.

10. Жигальский О.А., Бернштейн А.Д., Кшнясев И.А., Апекина н.с. экологические механизмы функционирования активных европейских очагов ГЛПС. Прогноз заболеваемости. Экология. 2013; 3:237-40. DOI: 10.7868/S0367059713020121.

11. Филоненко И.В. Особенности проявления очагов туляремии на территории Вологодской области. Принципы экологии. 2015; 2:74-82. DOI: 10.15393/j1.art.2015.4081.

12. Третьякова А.С., Веселкин Д.В., Сенатор С.А., Голованов Я.М. Факторы богатства флор городов Урало-поволжского региона. Экология. 2018; 3:165-73. DOI: 10.7868/ S0367059718030010.

13. Webb W.M. Preliminary Report: Applications of vector calculus in modeling source-sink dynamics among metapopulations. Bios. 2012; 83(3):97-103.

14. Соболева Г.Л., Ананьина Ю.В., Непоклонова И.В. Актуальные вопросы лептоспироза людей и животных. Российский ветеринарный журнал. 2017; 8:14-8.

15. Наконечный И.В. Эколого-эпидемические характеристики ситуации по лептоспирозу на юге украины. Пест-менеджмент. 2012; 3:12-9.

16. Малхазова С.М., Миронова В.А. Природноочаговые болезни в России. Природа. 2017; 4:37-47.

References

1. Nafeev A.A., Vovkotech P.G., Khaysarova A.N. [Interdependence between Epizootic Activity of Natural Foci of Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome (HFRS) and Epidemiological Situation in the Ulyanovsk Region]. Problemy Osobo Opasnykh Infektsii

^Problems of Particularly Dangerous Infections]. 2015; (2):25-7 OI: 10.21055/0370-1069-2015-2-25-27.

2. Tolkachev O.V. [Investigation of migrations of mouse-like rodents in the urban environment]. Ekologiya [Ecology]. 2016; 4:307-12. DOI: 10.7868/S0367059716040144.

3. Nafeev A.A. [Natural focal infections: a relevant issue for Ulyanovsk city]. Epidemiologiya i Infektsionnye Bolezni [Epidemiology and Infectious Diseases]. 2013; 1:54-6.

4. Nikol laeva K.P. [The use of factor and regression analysis for modeling the epizootic process in case of foot-and-mouth disease]. [Proceedings of the Federal Center for Animal Health Protection]. 2005; 1:62-72.

5. Prokudin A.V., Spesivtsev A.V., Dimov S.K., Laishev K.A. [Using predictive modeling to study the epizootic process of zoonotic infections by the example of the Taimyr Peninsula]. Genetika i Razvedenie Zhivotnyh [Genetics and Breeding of Animals]. 2016;

6. Dubyansky V.M., Gerasimenko E.V., Davydova N.A., Shkarlet G.P., Mozloev G.A., Belogrudov V.A., Vlasov A.A., Tsapko N.V., Belyavtseva L.I., Bammatov D.M. [Forecasting of epizootic

activity of the Central Caucasian high-mountain natural plague focus]. Problemy Osobo Opasnykh Infektsii [Problems of Particularly Dangerous Infections]. 2018; (3):50-3. DOI: 10.21055/0370-10692018-3-50-53.

7. Symonds M.R.E., Moussalli A. A brief guide to model selection, multimodel inference and model averaging in behavioural ecology using Akaike's information criterion. Behav. Ecol. Sociobiol. 2011; 65(1):13-21. DOI: 10.1007/s00265-010-1037-6.

8. Tolkachev O.V. [Etymology of some names of traps used in studies of small mammals]. [Bulletin of the Tomsk State University. Biology]. 2019; 48:73-96.DOI: 10.17223/19988591/48/4.

9. Ekimov E.V., Borisov A.N., Shishikin A.S. [Interrelation between the infection with infectious and invasive diseases and dynamics of the number of small mammals in natural populations of the Yenisei Ridge]. Sibirsky Lesnoy Zhurnal [Siberian Forest Journal]. 2017; 3:40-6. DOI: 10.15372/SJFS20170304.

10. Zhigal'sky O.A., Bernstein A.D., Kshnyasev I.A., Apekina N.S. [Ecological mechanisms of functioning of active European foci of HFRS. Prognosis of morbidity]. Ekologiya [Ecology]. 2013; 3:237-40. DOI: 10.7868/S0367059713020121.

11. Filonenko I.V. [Features of the manifestation of tulare-mia foci in the Vologda region]. Printsipy Ekologii [Principles of Ecology]. 2015; 2:74-82. DOI: 10.153937j1.art.20I5.4081.

12. Tret'yakova A.S., Veselkin D.V., Senator S.A., Golovanov Ya.M. [Factors of the richness of the flora of the cities in the Ural-Volga region]. Ekologiya [Ecology]. 2018; 3:165-73. DOI: 10.7868/ S036705971803001(I

13. Webb W.M. Preliminary Report: Applications of vector calculus in modeling source-sink dynamics among metapopulations. Bios. 2012; 83(3):97-103.

14. Sobo leva G.L., Anan'ina Yu.V., Nepoklonova I.V. [Relevant issues of leptospirosis in humans and animals]. Rossiisky Veterinarny Zhurnal [Russian Veterinary Journal]. 2017; 8:14-8.

15. Nakonechny I.V. [Ecological and epidemic characteristics of the situation on leptospirosis in the South of Ukraine]. [Pest Management]. 2012; 3:12-9.

16. Malkhazova S.M., Mironova V.A. [Natural-focal diseases in Russia]. Priroda [Nature]. 2017; 4:37-47.

Authors:

Tolkachev O.V., Malkova E.A. Institute of Plant and Animal Ecology, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences. 202/3, 8 Marta Str., Ekaterinburg, 620144, Russian Federation. E-mail: [email protected].

Gurvich A.N. Center of Hygiene and Epidemiology in the Sverdlovsk Region. 3, Otdel'nyj Line, Ekaterinburg, 620078, Russian Federation.

TrishevskayaA.V., Zubkov V.A. Institute of Plant and Animal Ecology, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences; 202/3, 8 Marta Str., Ekaterinburg, 620144, Russian Federation; e-mail: [email protected]. Ural State Mining University; 30, Kujbysheva str., Ekaterinburg, 620144, Russian Federation.

Об авторах:

Толкачёв О.В., Малкова Е.А. Институт экологии растений и животных Уральского отделения РАН. Российская Федерация, 620144, Екатеринбург, ул. 8 Марта, 202/3. E-mail: [email protected].

ГурвичА.Н. Центр гигиены и эпидемиологии в Свердловской области. Российская Федерация, 620078, Екатеринбург, пер. Отдельный, 3.

Тришевская А.В., Зубков В.А. Институт экологии растений и животных Уральского отделения РАН; Российская Федерация, 620144, Екатеринбург, ул. 8 Марта, 202/3; e-mail: [email protected]. Уральский государственный горный университет; Российская Федерация, 620144, Екатеринбург, ул. Куйбышева, 30.

DOI: 10.21055/0370-1069-2021-2-138-147

УДК 616.98:579.842.23(571.15)

М.Б. Ярыгина1, В.М. Корзун1, С.В. Балахонов1, Е.Н. Рождественский2, А.В. Денисов2

ГЕНОТИПИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА YERSINIA PESTIS SSP. CENTRAL ASIATICA BIOVAR ALTAICA В ГОРНО-АЛТАЙСКОМ ВЫСОКОГОРНОМ ПРИРОДНОМ ОЧАГЕ ЧУМЫ

ПРИ MLVA25-ТИПИРОВАНИИ

'ФКУЗ «Иркутский научно-исследовательский противочумный институт Сибири и Дальнего Востока», Иркутск,

Российская Федерация; 2ФКУЗ «Алтайская противочумная станция», Горно-Алтайск, Российская Федерация

Цель работы - изучить генетическое разнообразие и пространственно-временную генотипическую структуру Yersinia pestis subspecies central asiatica biovar altaica в Горно-Алтайском высокогорном природном очаге чумы при MLVA25-типировании. Материалы и методы. Проведено MLVA25-типирование 330 штаммов Y. pestis ssp. central asiatica bv. altaica, изолированных в Горно-Алтайском высокогорном природном очаге чумы в 1961-2015 гг. Построение филогенетического древа осуществляли методами UPGMA и MST. Результаты и выводы. На основе кластерного анализа исследованные штаммы дифференцированы на 34 MLVA-типа. Сформированные крупные группы штаммов имеют выраженную пространственную приуроченность. Выявлены три хорологические группировки возбудителя чумы, обладающие своеобразием генотипических характеристик, каждая из которых распространена в пределах популяции основного носителя - монгольской пищухи (Уландрыкской, Тархатинской, Курайской) - и, соответственно, в одноименном мезоочаге. MLVA25-структура чумного микроба в Уландрыкском и Курайском мезоочагах характеризуется стабильностью во времени; существенные изменения не обнаруживаются с начала их выявления в 1961 и 1999 гг. соответственно. В Тархатинском мезоочаге, известном с 1972 г., наблюдаются кардинальные изменения MLVA25-структуры. Здесь с начала 1990-х гг. произошло массовое распространение MLVA25-типов, до этого периода встречавшихся с небольшой частотой, и элиминация таковых, абсолютно доминирующих до 1980 г. Наиболее вероятно, что смена доминирующих генотипов обусловлена эффектом «бутылочного горлышка», произошедшим в результате резкого снижения эпизоотической активности очага в середине 1980-х гг.

Ключевые слова: Yersinia pestis, MLVA25-типирование, пространственно-временная структура, ГорноАлтайский природный очаг чумы.

Корреспондирующий автор: Ярыгина Марина Борисовна, e-mail: [email protected].

Для цитирования: Ярыгина М.Б., Корзун В.М., Балахонов С.В., Рождественский Е.Н., Денисов А.В. Генотипическая структура Yersinia pestis ssp. central asiatica biovar altaica в Горно-Алтайском высокогорном природном очаге чумы при MLVA25-типировании. Проблемы особо опасных инфекций. 2021; 2:138-147. DOI: 10.21055/0370-1069-2021-2-138-147

Поступила 28.01.2021. Отправлена на доработку 08.02.2021. Принята к публ. 08.04.2021.

M.B. Yarygina1, V.M. Korzun1, S.V. Balakhonov1, E.N. Rozhdestvensky2, A.V. Denisov2

MLVA25-Typed Yersinia pestis ssp. central asiatica biovar altaica Genotype Structure in Gorno-Altai Mountain Natural Plague Focus

'Irkutsk Research Anti-Plague Institute of Siberia and Far East, Irkutsk, Russian Federation; 2Altai Plague Control Station, Gorno-Altaisk, Russian Federation

Abstract. The aim of the work was to study the genetic diversity and spatial-temporal genotype structure of Yersinia pestis subspecies central asiatica biovar altaica in the Gorno-Altai natural plague focus, using MLVA25-typing. Materials and methods. MLVA25-typing of 330 strains of Y. pestis ssp. central asiatica bv. altaica, isolated in the Gorno-Altai mountain natural plague focus during 1961-2015 was carried out. The phylogenetic tree was constructed with the help of UPGMA and MST algorithms. Results and discussion. The analyzed strains have been differentiated into 34 MLVA types based on cluster analysis. The formed major groups of strains show pronounced spatial confinedness. Three choro-logical groupings of the plague agent with peculiar genotype characteristics have been identified. Each of the groupings is circulating among the main carrier (Ochotona pallasi) population and within the limits of the similarly-named mesofocus, respectively (Ulandryksky, Tarkhatynsky and Kuraisky). MLVA25 structure of Y. pestis in Ulandryksky and Kuraisky mezofoci show stability over time; there are no significant changes from the time of their first detection in 1961 and 1999, respectively. The dramatic changes in MLVA25 structure are observed in Tarkhatynsky mesofocus, which is known from 1972. Mass expanding of the MLVA25 types which were very rare before took place there from the beginning of 1990-s, along with elimination of the types absolutely dominant up to 1980s. Most likely the changing of dominating genotypes is attributable to the bottleneck effect, arising from the sharp decline of the focal epizootic activity in the mid 1980s.

Key words: Yersinia pestis, MLVA25-typing, spatial-temporal structure, Gorno-Altai natural plague focus.

Conflict of interest: The authors declare no conflict of interest.

Corresponding author: Marina B. Yarygina, e-mail: [email protected].

Citation: Yarygina M.B., Korzun V.M., Balakhonov S.V., Rozhdestvensky E.N., Denisov A.V. MLVA25-Typed Yersinia pestis ssp. central asiatica biovar altaica Genotype Structure in Gorno-Altai Mountain Natural Plague Focus. Problemy Osobo Opasnykh Infektsii [Problems of Particularly Dangerous Infections]. 2021; 2:138-147. (In Russian). DOI: 10.21055/0370-1069-2021-2-138-147

Received 28.01.2021. Revised 08.02.2021. Accepted 08.04.2021.

Yarygina M.B., ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7665-4367 Korzun V.M., ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1947-5252 Balakhonov S.V., ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4201-5828

В проблеме природной очаговости чумы среди широкого спектра вопросов по оптимизации системы эпидемиологического надзора и изучению чумного микроба, проводимому на молекулярно-генетическом уровне, большое внимание уделяется рассмотрению внутривидового генетического разнообразия Yersinia pestis и его изменению в пространстве. Эти исследования, выполняемые с использованием различных методов и подходов, включают три основных направления. Первое - анализ генетической изменчивости подвидов и/или биоваров, приуроченных к обширным территориям различных регионов мира, на которых они циркулируют. Установлены генотипические особенности данных таксономических единиц и достаточно полно отображены их филогенетические связи [1-5]. Второе -анализ генетической вариабельности внутри подвидов и/или биоваров Y. pestis, циркулирующих в определенных регионах. Исследования, выполняемые в этом направлении, проводятся во многих частях ареала Y. pestis. показано, что географическое распространение определенных геновариантов и генотипов соответствует конкретным природным очагам чумы или их группам [3-16]. Третье - оценка пространственного генотипического разнообразия чумного микроба, циркулирующего в автономном природном очаге. В немногочисленных работах, посвященных разработке данного вопроса, продемонстрирована широкая генотипическая гетерогенность чумного микроба внутри конкретного природного очага и неоднородность Y. pestis в его отдельных частях [11, 17-19]. Такие исследования безусловно важны для углубления представлений о пространственной структуре очага и выявления закономерностей его функционирования, связанных с особенностями циркуляции чумного микроба. Особый интерес в рамках проблемы природной очаговости чумы представляет вопрос, касающийся изменения генотипического состава Y. pestis в пределах природного очага во времени. В нескольких очагах выявлены такие преобразования и отмечена их связь с эпизоотической активностью [10, 15, 16].

отмечается, что в настоящее время изучение динамического полиморфизма генетической структуры популяций возбудителя является одной из наиболее важных задач в обширной проблеме природной очаговости инфекционных болезней [20]. Несомненно, для ее решения существенным аспектом является выбор адекватного метода. после того как метод MLVA-типирования (Multiple-locus variable number tandem repeat analysis, мультилокусный анализ вариабельного числа тандемных повторов) был предложен для оценки генетического разнообразия Y. pestis [2, 21], эта технология стала широко использоваться как при изучении неоднородности чумного микроба внутри отдельных природных очагов, так и в сравни-

Rozhdestvensky E.N., ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6005-3783 Denisov A.V., ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4678-2453

тельном филогенетическом анализе штаммов, изолированных в разных очагах [8-10, 12, 13, 17-19, 22]. При изучении больших выборок штаммов Y pestis и проведении популяционно-генетических исследований данный инструмент по сравнению с другими методами генотипирования обладает несомненными преимуществами и информативностью [3, 8, 23].

Следует акцентировать внимание на том, что основным условием для корректной оценки ге-нотипической структуры популяции возбудителя природно-очаговой болезни является наличие репрезентативной выборки штаммов, полученных в природном очаге от всех его компонентов (различных видов теплокровных животных - носителей и членистоногих - переносчиков возбудителя инфекции) [20] и, добавим, изолированных на всей территории природного очага в течение продолжительного времени. В полной мере этим требованиям отвечают материалы, полученные в Горно-Алтайском высокогорном природном очаге чумы, расположенном в Юго-Восточном Алтае. В данном очаге циркулирует чумной микроб двух подвидов: центральноазиатско-го алтайского биовара (Y. pestis ssp. central asiatica bv. altaica) и основного (Y. pestis ssp.pestis). Штаммы Y pestis ssp. central asiatica bv. altaica изолируют с 1961 г., основной носитель - монгольская пищуха (Ochotona pallasi) [17]; штаммы Y pestis ssp. pestis -с 2012 г., основной носитель - серый сурок (Marmota baibacina) [24]. При циркуляции чумного микроба центральноазиатского подвида алтайского биовара в очаге выделены три мезоочага: Уландрыкский (эпизоотии регистрируют с 1961 г.), Тархатинский (с 1972 г.) и Курайский (с 1999 г.), которые территориально и функционально связаны с одноименными популяциями монгольской пищухи [17]. Всего в Юго-Восточном Алтае выделены четыре популяции этого животного, их географическое позиционирование представлено на рис. 1. Эпизоотии различной интенсивности, вызванные Y. pestis ssp. central asiatica bv. altaica, отмечают в очаге ежегодно [17]. С 1961 по 2019 г. изолировано 2430 штаммов этого варианта возбудителя.

Цель работы - изучить генетическое разнообразие и пространственно-временную генотипическую структуру Y pestis ssp. central asiatica bv. altaica в Горно-Алтайском высокогорном природном очаге чумы при MLVA25-типировании.

Материалы и методы

Работа выполнена на 330 штаммах Y pestis ssp. central asiatica bv. altaica, выделенных в ГорноАлтайском высокогорном природном очаге чумы при проведении эпизоотологического обследования в 1961-2015 гг. (в 2016-2019 гг. выделяли единичные штаммы), что составляет 13,7 % от их общего

Рис. 1. Пространственная структура населения монгольской пищухи и места изоляции Y. pestis ssp. central asiatica bv. altaica в ГорноАлтайском высокогорном природном очаге:

1 - граница Горно-Алтайского высокогорного природного очага чумы; 2 - область распространения монгольской пищухи; 3 - точки изоляции Y pestis ssp. central asiatica bv. altaica; 4 - точки изоляции штаммов Y. pestis ssp. central asiatica bv. altaica, использованных при MLVA25-типировании; 5 - границы эпизоотических участков.

На карте буквами обозначены популяции монгольской пищухи: У - Уландрыкская; Тр - Тархатинская; К - Курайская; Тл - Талдуаирская. Цифрами обозначены эпизоотические участки: 1 - Кызыл-Капчал; 2 - Большие и Малые Сары-Гобо; 3 - Низовье р. Уландрык; 4 - стационар и Большой Кочкор-Бас; 5 - середина р. Уландрык; 6 - вершина р. Уландрык; 7 - середина р. Большие Шибеты; 8 - Оюм и Шибе; 9 - правый берег р. Чаган-Бургазы; 10 - низовье р. Тархата; 11 - Кок-Озек; 12 - Сербисту; 13 - середина р. Ирбисту; 14 - середина р. Елангаш; 15 - середина р. Чаган-Узун; 16 - восточная часть Курайского хребта; 17 - центральная часть Курайского хребта

Fig. 1. The spatial structure of Mongolian pika population, and the sites of isolation of Y. pestis ssp. central asiatica bv. altaica in the Gorno-Altai mountain natural plague focus:

1 - the border of the Gorno-Altai mountain natural plague focus; 2 - the Mongolian pika areal; 3 - the sites of Y. pestis ssp. central asiatica bv. altaica isolation;

4 - the isolation sites of MLVA25-typed Y. pestis ssp. central asiatica bv. altaica strains; 5 - the epizootic area boundaries.

Letter symbols on the map stand for Mongolian pika populations: U - Ulandryksky; Tr - Tarkhatynsky; K - Kuraisky; Tl - Talduairsky.

Numeral symbols: 1 - Kyzyl-Kapchal; 2 - Greater and Small Sary-Gobo; 3 - downstream of Ulandryk river; 4 - the Station and Large Kochkor-Bas;

5 - midstream of Ulandryk river; 6 - upper Ulandryk river; 7 - midstream of Bolshie Shibety river; 8 - Oyum and Shibe; 9 - right bank of Chagan-Burgazy river; 10 - downstream of Tarkhata river; 11 - Kok-Ozek; 12 - Serbistu; 13 - middle of Irbistu river; 14 - middle of Elangash river; 15 - middle of Chagan-Uzun river; 16 - eastern part of Kuraisky Range; 17 - central part of Kuraisky Range

количества за этот период. Места изоляции штаммов Y pestis ssp. central asiatica bv. altaica, использованных в работе, представлены на рис. 1; они приурочены к большей части энзоотичной территории и получены на 17 эпизоотических участках из 24 известных. При этом на семи последних, откуда штаммы не взяты в исследование, были только единичные находки Y pestis ssp. central asiatica bv. altaica. Используемые в статье наименования участков соответствуют названию рек или урочищ, в районе которых они расположены.

Из Уландрыкского мезоочага исследовано

184 штамма (12,7 % от всех выделенных в нем), из Тархатинского - 110 (13,9 %), из Курайского - 36 (20,1 %). Изученные штаммы достаточно равномерно распределеныповремениихизоляции: 1961-1981 гг. -116 (13,2 % от полученных за данный период), 19822001 гг. - 70 (9,2 %), 2002-2015 г. - 144 (18,6 %). По объектам выделения штаммы распределялись следующим образом: от монгольской пищухи изучено 73 штамма (22,1 % от всего числа исследованных), от других млекопитающих семи видов - 30 (9,1 %), от основных переносчиков - блох Paradoxopsyllus scorodumovi - 71 (21,5 %), Ctenophyllus ЫШсгш - 42