CC BY
45to strengthen global security by reducing the risk of use and preventing the spread of nuclear, biological and chemical weapons. http://www.nti.org/analysis/articles/sensor-technology-biowatch/ (дата обращения 03.11.12).
7. BioWatch program. http://www.globalsecurity.org/security/systems/biowatch.htm (дата обращения 18.10.11).
8. Congressional Research Service Number 3215219. http://www. fas.org/sgp/crs/terror/RL32152. html (дата обращения 20.04.12).
9. Evaluating Systems for the Early Detection of Biological Threats. http://www.nap.edu/open-book.php?record_id=12688 (дата обращения 21.11.12).
10. Preliminary Observations on Department of Homeland Security's Biosurveillance Initiatives, USA. http://www.gao.gov/new.items/d08960t.pdf (дата обращения 21.11.12).
11. Program of development of APDS. https://www.llnl.gov/str/0ctober04/Langlois.html (дата обращения 20.11.12).
12. System APDS. http://www.globalsecurity.org/security/systems/apds.htm (дата обращения 20.11.12)
13. System BASIS. http://www.globalsecurity.org/security/systems/basis.htm (дата обращения 08.10.12).
Поступила 13.02.13
Контактная информация: Ефременко Дмитрий Витальевич, к.м.н.,
355000, Ставрополь, ул. Советская, 13-15, р.т. (865 2)26-03-37
© КОЛЛЕКТИВ АВТОРОВ, 2014
В.М.Дубянский, А.Н.Куличенко, О.В.Семенко, О.В.Малецкая, В.М.Мезенцев
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ЭПИДЕМИОЛОГИЧЕСКОГО НАДЗОРА ЗА ИНФЕКЦИОННЫМИ БОЛЕЗНЯМИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
Ставропольский научно-исследовательский противочумный институт
Рассмотрены вопросы перспективы применения геоинформационных систем (ГИС) для совершенствования эпиднадзора за инфекционными болезнями, в том числе при проведении массовых мероприятий. Предлагается схема создания основанной на ГИС системы поддержки принятия решений (СППР) с общим банком первичных данных и аналитико-прогнозных инструментов, включающей подсистемы: поступления первичной информации в режиме реального времени, анализа информации, прогнозирования эпизоотической и эпидемической активности на определенных территориях и на федеральном уровне. В качестве первоочередных задач обозначены: подготовка специализированных кадров, создание инфраструктуры для функционирования СППР в учреждениях Роспотребнадзора первичного звена.
Журн. микробиол., 2014, № 1, С. 85—91
Ключевые слова: ГИС, массовые мероприятия, эпидемиологический надзор
V.M.Dubyansky, A.N.Kulichenko, O.V.Semenko, O.V.Maletskaya, V.M.Mezentsev
IMPROVEMENT OF EPIDEMIOLOGIC CONTROL OF INFECTIOUS DISEASES BY USING GEOINFORMATIONAL SYSTEMS
Stavropol Research Institute of Plague Control, Russia
Problems of the perspective of geoinformational systems (GIS) use for improvement of epidemiologic control of infectious diseases including during mass events are examined. A scheme of creation of the decision making support system (DMSS) is proposed, the system is
based on GIS, has general primary data and analytical-prognostic tool base including subsystems: real-time primary information intake, information analysis, epizootic and epidemic activity prognosis on the certain territories and the federal level. Specialized personnel training, creation of infrastructure for DMSS functioning in primary Federal Service of Surveillance for Protection of Consumers Rights and Human Welfare units are designated as priority tasks.
Zh. Mikrobiol. (Moscow), 2014, No. 1, P. 85-91 Key words: GIS, mass events, epidemiologic control
Эпидемиологические вызовы в виде постоянно регистрирующихся новых инфекций, «возвращающихся» инфекций и инфекций, ранее считающихся «экзотическими», требуют не только постоянной готовности соответствующих служб, но и применения новых технологий, направленных на совершенствование эпиднадзора. В ближайшие годы* в нашей стране произойдут крупные международные спортивные события: XXII Олимпийские зимние и XI Паралимпийские зимние игры 2014 г. в г. Сочи, чемпионат мира по футболу и др. Вопрос совершенствование эпиднадзора во время таких массовых мероприятий становится одним из приоритетных. При этом необходимо интегрировать ранее накопленные знания с новыми методическими подходами, обеспечивающими надзор за максимально широким кругом инфекций. В этом контексте одной из перспективных технологий являются геоинформационные системы (ГИС). Использование уникальных возможностей ГИС при работе с большим массивом данных, поступающих из разных информационных источников, взаимодействие с другими информационными системами (конвертация «на лету») дают возможность быстрого анализа и оценки пространственно распределенных процессов, явлений и событий по единым методикам. Таким образом, появляется возможность быстро распознать и количественно оценить причинно-следственные связи между эпидемиологической, эпизоотологической обстановкой и природно-социальной средой. Известно, что быстрота и качество проверки гипотез развития эпидемического процесса с возможностью краткосрочного и долгосрочного прогнозирования его развития зачастую становятся важным условием при разработке и принятии управленческих решений для минимизации возможных эпидемических осложнений и предупреждения чрезвычайных эпидемиологических ситуаций.
ГИС широко используются в эпиднадзоре всех развитых стран мира. Наиболее часто применяемая программа EpiInfo (CDC, США) имеет встроенный ГИС модуль EpiMap. Известен опыт использования ГИС в Германии при мониторинге за кишечными инфекциями с учетом структуры водоснабжения [18], в США для анализа и прогнозирования активности очагов особо опасных природноочаговых инфекций [19,21], Web-ГИС, отображающая эпидемиологическую обстановку в общемировом масштабе (http://healthmap.org/en/; дата обращения 05.03.2013 г.). При проведении массовых мероприятий, Олимпийских игр в частности, ГИС являлась неотъемлемой частью эпиднадзора [20].
В Российской Федерации и странах СНГ геоинформационные системы в эпизоотологии и эпидемиологии природноочаговых зоонозных инфекций широко применяются с конца XX века, и интерес к использованию этих технологий только возрастает [6, 10, 17].
Накоплен первичный опыт использования ГИС в эпиднадзоре за вирусными
*См. дату поступления статьи (прим. ред.).
и бактериальными природно-очаговыми особо опасными инфекциями [1 — 3, 7, 9, 12, 16].
Современные аппаратно-программные возможности ГИС позволяют построить систему поддержки принятия решений (СППР) федерального уровня с общим банком первичных данных и аналитико-прогнозных инструментов любой степени сложности (охвата): местную (субъектовую), территориальную, федеральную. Возможность отображения эпидемиологической обстановки в реальном времени в виде картографической информации и генерация отчетных, аналитических и прогнозных документов позволит значительно ускорить реагирование учреждений Роспотребнадзора на изменения эпидемиологической обстановки.
Подготовка СППР федерального уровня включает два этапа. Первый — разработка пилотных проектов на уровне отдельных территорий или субъектов Российской Федерации. При этом на первом этапе необходимо решить следующие задачи: 1. выбор и приобретение программного и аппаратного обеспечения; 2. разработка научного обоснования и методов для совершенствования эпиднадзо-ра с помощью ГИС; 3. подготовка специализированных кадров; 4. разработка прикладного программного обеспечения; 5. создание инфраструктуры для функционирования СППР в учреждениях Роспотребнадзора первичного звена; 6. обучение специалистов Роспотребнадзора работе с СППР на местах; 7. выполнение пилотных проектов, их тестирование и исправление выявленных недостатков СППР.
Второй этап — обобщение опыта, полученного в процессе выполнения пилотных проектов и внедрение СППР на основе ГИС в федеральном масштабе. Перечень основных задач на втором этапе включает: 1. обобщение опыта работы СППР, полученного при разработке и эксплуатации пилотных проектов; 2. разработку стратегии построения ГИС и применения СППР федерального уровня; 3. тестирование и поэтапное внедрение общефедеральной СППР, построенной на ГИС-платформе.
Анализ эпизоотологической и эпидемиологической обстановки, прогноз активности природных очагов особо опасных инфекций или распространения эпидемий делаются, в основном, с учетом временных параметров. Фактор пространства играет второстепенную роль. Обычно указывается административная территория или природный очаг инфекции [3, 8, 15]. Между тем, уточненная пространственная составляющая эпизоотического или эпидемического процессов может иметь определяющее значение. Если на местности очерчен район с проявлениями активности очага, то логично предположить, что инфекция может перекинуться и на соседние участки. В реальности пути пространственной передачи инфекционных агентов очень сложные, соседние участки могут не иметь условий для развития инфекции, передача может осуществляться на дальние расстояния, пространственная картина проявления инфекционного процесса может иметь сложную, мозаичную структуру. Это хорошо прослеживается на примере природного очага чумы [8].
Если анализ временных рядов данных в медицине развит достаточно хорошо [5], то методы пространственного анализа еще трудны для использования. Геоинформационные системы предлагают возможность автоматических расчетов сложных пространственных взаимосвязей. Учитывая, что ГИС позволяет использовать базы данных, содержащие временные ряды, анализ и прогноз можно делать уже в пространственно-временном формате.
С учетом мирового опыта можно определить три составляющих СППР на основе ГИС. Первая — подсистема поступления первичной информации в режиме реального времени. Информация должна поступать с рабочих мест первично-
го звена, оборудованных Web-интерфейсами (филиалы Центров гигиены и эпидемиологии в субъектах Российской Федерации, поликлиники, инфекционные больницы) непосредственно в ГИС-сервер в соответствующем территориальном Центре или противочумном институте. ГИС-серверы передают информацию как в головной сервер, так и в серверы других центров (противочумных институтов). Реализуется смешанный, иерархически-параллельный тип передачи информации. Это позволяет быстро собирать информацию в регионе, передавать ее в головной сервер и обмениваться информацией с другими центрами.
Вторая подсистема — анализа информации. На основе поступающих первичных данных создаются стандартные аналитические отчеты. Появляется возможность автоматического выявления превышения эпидемических порогов, эпизоо-тий различных инфекций, представляемых в визуальном виде на основе карт.
Третья подсистема — прогнозирование эпизоотической и эпидемической активности на определенных территориях и на федеральном уровне. Благодаря использованию инструментов пространственного анализа при прогнозе будет учитываться информация с соседних территориальных единиц, искусственные административные границы не будут учитываться в расчетах, что улучшит качество прогноза.
На сегодняшний день наиболее технологичная и мощная платформа, пригодная для применения на федеральном уровне — ГИС Ае1По компании ESRY Необходимое для ее использования аппаратное и программное обеспечение уже приобретено и установлено в противочумных институтах Роспотребнадзора.
Разработка научного обоснования и методов для совершенствования эпиднад-зора ведется, в частности, при выполнении ФЦП «Национальная система химической и биологической безопасности Российской Федерации (2009 — 2014 годы)».
В РосНИПЧИ «Микроб» Роспотребнадзора разработана ГИС система по надзору за сочетанным очагом Астраханской пятнистой лихорадки, лихорадки Западного Нила и Крымской геморрагической лихорадки [17]. Это, по существу, пилотный проект, осуществляемый в пределах одного региона — Астраханской области. Этим же институтом разрабатываются математические модели распространения особо опасных инфекций [11].
В Иркутском НИПЧИ и Ростовском НИПЧИ проводятся исследования с применением ГИС по мониторингу заболеваемости вирусными инфекциями, передающимися клещами, и мониторингу эпидситуации по холере, соответственно [4, 14].
Имеется целый ряд разработок, уже внедренных в практику. Специалистами Ставропольского противочумного института Роспотребнадзора разработан тематический слой (в универсальном для ГИС формате «Карта природных очагов чумы бывшего СССР». Слой создан с учетом требований по паспортизации очагов чумы [13]. В соответствии с требованиями помимо границ очагов были нанесены границы ландшафтно-эпизоотологических районов, где это было необходимо, и десятизначные коды секторов первичных районов (около 25000). Для автоматизации переноса данных об эпизоотической ситуации на карты разработаны методические рекомендации. В работе принимали участие сотрудники Казахского научного центра карантинных и зоонозных инфекций (КНЦКЗИ). Республика Казахстан имеет наибольшую площадь природных очагов чумы в границах бывшего СССР, и разработанный слой векторных карт актуален для этой страны. В сотрудничестве с КНЦКЗИ специалистами Ставропольского противочумного института Роспотребнадзора были разработана пространственно статистическая модель опустынивания в странах Центральной Азии и прилегающих
регионах Российской Федерации (Бурделов Л.А. и др., 2012). Показано, что в результате глобального потепления и усыхания Аральского моря произошло значительное расширение ареала носителей чумы в Республике Казахстан и увеличение очаговой по чуме территории. Эти же процессы влияют на очаги чумы в Российской Федерации. Полученный опыт использован при уточнении границ очагов в СКФО и ЮФО.
Пятилетняя работа специалистов из Российской Федерации, Республики Казахстан и нескольких европейских стран позволяет приступить к созданию концепции эпиднадзора за природными очагами чумы на основе ГИС (Дубянский В.М., Бурделов Л.А., 2010).
Создание кадастров стационарно неблагополучных по сибирской язве пунктов на основе ArcGIS началось в 2007 г. В настоящее время специалистами Ставропольского противочумного института и Роспотребнадзора соответствующих субъектов России созданы кадастры для всей территории СКФО, а также для Краснодарского края, Республики Адыгея. Готовится кадастр для Республики Калмыкия. В процессе разработки кадастров исправлены и дополнены сведения о стационарно неблагополучных по сибирской язве пунктах, благодаря чему в них содержится актуальная и самая полная на сегодняшний день информация [1]. Использование ГИС позволяет рассчитывать эпидемиологический риск по сибирской язве при чрезвычайных ситуациях, основываясь на специально разработанном алгоритме [7].
Созданные кадастры являются основой и для научно-исследовательских тематик, так как позволяют проводить поиск связей между эдафическими, гидрографическими и другими факторами, при использовании которых возможно пространственное прогнозирование неблагополучных по сибирской язве территорий [18].
Референс-центр по мониторингу за возбудителем бруцеллеза на базе Ставропольского противочумного института использует в своей работе набор баз данных в ГИС АгсУ1е% С помощью ГИС не только визуализируются данные о заболеваемости этой инфекцией на карте, но и проводится многомерный эпизоотолого-эпидемиологический анализ, основанный на привязанной к каждой точке информации по эпизоотологии и эпидемиологии бруцеллеза. В результате возможен мониторинг эпидемиологического состояния и динамическая стратификация территории по риску заболевания бруцеллезом [12].
Ставропольский противочумный институт Роспотребнадзора принимает участие* в эпидемиологическом надзоре на территории проведения XXII Олимпийских зимних и XI Паралимпийских зимних игр 2014 г. в г. Сочи. Разрабатывается ГИС-система, позволяющая в режиме реального времени вести мониторинг совокупного эпидемиологического риска по микрорайонам города и олимпийским объектам, эпидемической ситуации по различным инфекциям, отслеживать превышение эпидемических порогов.
Таким образом, решены следующие задачи первого этапа создания СППР на ГИС-платформе: выбор и приобретение программно-аппаратного обеспечения, разработка научного обоснования и методов для совершенствования эпиднадзора с помощью ГИС, разработка программного обеспечения, запуск пилотных проектов, тестирование и исправление выявленных недостатков СППР. Проблемные задачи — подготовка специализированных кадров, создание инфраструктуры для функционирования СППР в учреждениях Роспотребнадзора первичного звена. Одновременно с решением этих проблем необходимо осущест-
*См. дату поступления статьи (прим. ред.).
влять разработку подсистемы прогнозирования и моделирования распространения инфекций на платформе ГИС. Готовые решения, такие как «Карта очагов чумы бывшего СССР», электронные кадастры СНП по сибирской язве, в настоящее время внедряются в практику работы противочумных учреждений, Управлений Роспотребнадзора и Центров гигиены и эпидемиологии в субъектах РФ. Такой подход позволит сократить время внедрения и упростить решение задач второго этапа — внедрение СППР на основе ГИС платформы на федеральном уровне.
Геоинформационные системы стали неотъемлемой частью исследований, проводимых в сфере эпиднадзора за особо опасными и природно-очаговыми инфекциями. Несмотря на сложность поставленной цели, в настоящее время имеются основные составляющие для ее достижения: опыт реального применения ГИС в эпиднадзоре, четкое понимание перспективных направлений исследований. Сделать ГИС эффективным инструментом, позволяющим оперативно получать нужные материалы, результаты моделирования и прогнозирования, а затем применять эти данные в практической работе, является одним из стратегических направлений совершенствования эпиднадзора.
ЛИТЕРАТУРА
1. Антюганов С.Н., Буравцева Н.П., Рязанова А.Г. и др. Сибирская язва в Ставропольском крае. Медицинский вестник Северного Кавказа. 2012, 4 (28): 67-70.
2. Боев Б.В., Макаров В.В. Гео-информационные системы и эпидемии гриппа. Ветеринарная патология. 2004, 3: 51-59.
3. Варфоломеева Н.Г. Распространение арбовирусов на территории Ставропольского края. Автореф. дисс. канд. мед. наук. Ставрополь, 2012.
4. Голубев Б.П., Кругликов В.Д., Авдеева Е.П. и др. ГИС «Распростраение холерных вибрионов в объектах окружающей среды на территории Российской Федерации в 2005 — 2008 гг.». В: Холера и патогенные для человека вибрионы: Материалы проблемной комиссии Координационного научного совета по санитарно-эпидемиологической охране территории Российской Федерации. В. 23. Ростов-на-Дону, 2010, с. 35-40.
5. Гублер Е. В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. Л., Медицина, Ленинградское отделение, 1978.
6. Дубянский В.М. Концепция использования ГИС-технологий и дистанционного зондирования в эпиднадзоре за чумой. Врач и информационные технологии. 2012, 3: 4246.
7. Дубянский В.М., Малецкая О.В. Методика оценки биологической опасности внутренних и внешних угроз в субъекте Российской Федерации. Пробл. особо опасных инф. 2012, 1 (111): 39-42.
8. Дубянский М. А., Кенжебаев А., Степанов В. М. и др. Прогнозирование эпизоотической активности чумы в Приаралье и Кызылкумах. Нукус, Каракалпакстан, 1992.
9. Кузнецов А.А., Поршаков А.М., Матросов А.Н. и др. Перспективы ГИС-паспортизации природных очагов чумы Российской Федерации. Пробл. особо опасных инф. 2012, 1 (111): 48-53.
10. Курепина Н.Ю. Геоинформационное нозогеографическое картографирование (на примере клещевых зооантропонозов Алтайского края). Автореф. дисс. канд. географических наук. Иркутск, 2010.
11. Лопатин А.А. Анализ эпидемических проявлений чумы на основе математического и компьютерного моделирования. Автореф. дисс. канд. мед. наук. Саратов, 2010.
12. Манин Е.А., Лямкин Г.И., Тихенко Н.И. и др. Совершенствование эпидемиологического надзора за бруцеллезом с использованием ГИС-технологий. Пробл. особо опасных инф. 2012, 4 (114): 26-29.
13. Методические рекомендации по паспортизации природных очагов чумы. М., 1976.
14. Носков А.К., Никитин А.Я., Пакскина Н.Д. и др. Эпидемическая ситуация по клещевому вирусному энцефалиту в Российской Федерации (2009 — 2011 гг.) и прогноз на 2012 г. Пробл. особо опасных инф. 2012, 1 (111): 30-33.
15. Попов Н.В., Безсмертный В.Е., Матросов А.Н. и др. Эпизоотическая активность природных очагов чумы Российской Федерации в 2011 г. и прогноз на 2012 г. Пробл. особо опасных инф. 2012, 1 (111): 5-10.
16. Савельев В.Н., Антоненко А.Д., Грижебовский Г.М. и др. Распространение и свойства холерных вибрионов, выделенных от людей и из объектов внешней среды на территории Предкавказья и Закавказья. Ставрополь, 2007.
17. Сафронов В.А. Информационные технологии в эпидемиологическом надзоре за природно-очаговыми инфекционными болезнями (на примере Астраханской области). Авторф. дисс. канд. мед. наук. Саратов, 2010.
18. Dangendorf F., Herbst S., Reintjes R. et al. Spatial patterns of diarrhoeal illnesses with regard to water supply structures — a GIS analysis. Int. J. Hyg. Environment. Health. 2002, 3: 183191.
19. Gundlapalli A.V., Olson J., Smith S.P. et al. Hospital electronic medical recordbased public health surveillance system deployed during the 2002 Winter Olympic Games. Am. J. Infect. Control. 2007, 35: 163-171.
20. Holt A.C., Salkeld D.J., Fritz C.L. et al. Spatial analysis of plague in California: niche modeling predictions of the current distribution and potential response to climate change. Int. J. Health Geographics. 2009, 8:38doi:10.1186/1476-072X-8-38. http://www.ij-healthgeograph-ics.com/content/8/1/38 (дата обращения 04.03.13).
21. Joyner T.A., Lukhnova L., Pazilov Y. et al. Modeling the potential distribution of Bacillus anthracis under multiple climate change scenarios for Kazakhstan. PLoS ONE. 2010, 5(3): e9596. doi:10.1371/journal.pone.0009596.
Поступила 18.06.13
Контактная информация: Дубянский В.М., к.б.н.,
355035, Ставрополь, ул. Советская, 13-15, р.т. (8652)26-03-12
ОБЗОРЫ
© КОЛЛЕКТИВ АВТОРОВ, 2014
В.Г.Козлов1, С.В.Ожерелков2, А.В. Санин3, Т.Н.Кожевникова3 АДЪЮВАНТЫ В СОВРЕМЕННОЙ МЕДИЦИНЕ И ВЕТЕРИНАРИИ
предприятие по производству бактерийных и вирусных препаратов Института полиомиелита и вирусных энцефалитов им. М.П.Чумакова, Московская обл.;
2Институт полиомиелита и вирусных энцефалитов им. М.П.Чумакова, Московская обл.;
3НИИ эпидемиологии и микробиологии им. Н.Ф.Гамалеи, Москва
Обзор посвящен иммунологическим адъювантам — различным природным и синтетическим веществам, которые добавляют в вакцины для стимуляции специфического иммунного ответа, но сами по себе они специфического ответа не вызывают. Критически важным является выбор правильного адъюванта, механизмы воздействия которого на иммунную систему наиболее изучены. В обзоре проанализированы большинство из этих механизмов, а также физико-химические и биологические особенности современных адъювантов. Также рассматривается проблема безопасности адъювантов, типы иммунного ответа, индуцированного адъювантами различного происхождения, вспомогательные вещества, которые проверяются либо уже используются в современной медицине и ветеринарии.
Журн. микробиол., 2014, № 1, С. 91—102
Ключевые слова: адьюванты, вакцины, медицина, ветеринарная медицина
