Энтеровирусная инфекция в Уральском федеральном округе и Западной Сибири: результаты эпидемиологического наблюдения с применением молекулярно-генетических методов

Цель работы – выявить особенности эпидемического процесса энтеровирусной инфекции (ЭВИ) в субъектах Уральского федерального округа (УФО) и Западной Сибири на современном этапе. Материалы и методы. Для проведения эпидемиологического анализа заболеваемости ЭВИ использовали сведения из форм федерального статистического наблюдения за 2017–2019 годы и актов эпидемиологических расследований очагов групповой заболеваемости. Генотип энтеровирусов был определен молекулярно-генетическим методом в образцах биоматериала от 1 213 больных и контактных лиц. Результаты и обсуждение. В большинстве представленных регионов сохраняется неблагополучная эпидемиологическая ситуация с тенденцией к дальнейшему росту заболеваемости. Энтеровирусная инфекция имеет типичные летне-осеннюю сезонность и возрастную структуру. Наиболее распространенная клиническая форма – экзантематозное поражение кожи и слизистых. Интенсивность и динамика формирования очагов групповой заболеваемости тесно коррелирует с уровнем и сезонной динамикой заболеваемости ЭВИ на данной территории. Всего были обнаружены энтеровирусы 36 генотипов. Наибольшее количество типированных штаммов принадлежало видам А (39,8 %) и В (55,1 %), их соотношение в 2017–2019 годах существенно не менялось. Однако существенные изменения претерпевала структура типов внутри видов. Заключение. В большинстве регионов УФО и Западной Сибири сохраняется неблагополучная эпидемиологическая ситуация по ЭВИ с тенденцией к дальнейшему росту заболеваемости. Генотипирование обнаруженных штаммов и последующий филогенетический анализ позволили более точно определить спектр импортированных и эндемичных для данной территории штаммов энтеровирусов, оценить скорость их распространения и эпидемический потенциал. Изучение изменчивости энтеровирусной популяции показало высокую внутривидовую динамику генотипов, поддерживающую напряженность эпидемического процесса. Особого внимания заслуживают факты импортации на территорию УФО и Западной Сибири новых геновариантов вируса Коксаки B5 и эховирусов 30-го и 11-го типов с высоким эпидемическим потенциалом.

энтеровирусная инфекция, энтеровирусы, эпидемиологический анализ, молекулярно-генетические исследования, Уральский федеральный округ, Западная Сибирь

1. Zell R., Delwart E., Gorbalenya A. E. et al. ICTV Virus Taxonomy Profile: Picornaviridae. // J. Gen. Virol. 2017. 98 (10). P. 2421–2422.

2. Канаева О. И. Энтеровирусная инфекция: многообразие возбудителей и клинических форм. // Инфекция и иммунитет. 2014. 4 (1). С. 27–36.

3. Голицына Л. Н., Зверев В. В., Парфенова О. В., Новикова Н. А. Эпидемические варианты неполиомиелитных энтеровирусов в России // Медицинский альманах. 2015. Т. 40, № 5. С. 136–140.

4. Puenpa J., Vongpunsawad S., Österback R., Waris M., Eriksson E., Albert J., Midgley S., Fischer T. K., Eis-Hübinger A.M., Cabrerizo M., Gaunt E., Simmonds P., Poovorawan Y. Molecular epidemiology and the evolution of human coxsackievirus A6. // J. Gen. Virol. 2016. Vol. 97, N 12. Р. 3225–3231.

5. World Health Organization. List of Blueprint Priority Diseases. February 2018 – Second Annual Review [cited 29 March 2019]. URL: https://www.who.int/news-room/events/detail/2018/02/06/default-calendar/2018-annual-review-of-diseases-prioritized-under-the-research-anddevelopment-blueprint.

6. Daly L. E. Confidence limits made easy: interval estimation using a substitution method // Am. J. Epidemiol. 1998. Vol.147, N 8. P. 783–790.

7. Arola A., Santti J., Ruuskanen O., Halonen P., Hyypia T. Identification of enteroviruses in clinical specimens by competitive PCR followed by genetic typing using sequence analysis // Journal of Clinical Microbiology. 1996. Vol. 34. P. 313–318.

8. Casas I., Palacios G. F., Trallero G., Cisterna D., Freire M. C., Tenorio A. Molecular characterization of human enteroviruses in clinical samples: comparison between VP2, VP1, and RNA polymerase regions using RT nested PCR assays and direct sequencing of products // Journal of Medical Virology. 2002. Vol.65. P. 138–148.

9. Zheng Z., Scott S., Lukas W., Webb M. A greedy algorithm for aligning DNA sequences. // J Comput Biol. 2000. Vol. 7 (1–2). P. 203–14.

10. Kumar S., Stecher G., Tamura K. MEGA7: Molecular Evolutionary Genetics Analysis Version 7.0 for Bigger Datasets // Mol. Biol. Evol. 2016. Vol. 33, N 7. P. 1870–1874.

11. Kimura M. A simple method for estimating evolutionary rates of base substitutions through comparative studies of nucleotide sequences // J. Mol. Evol. 1980. Vol. 16, N 2. P. 111–120.

12. Strikas R. A., Anderson L. J., Parker R. A. Temporal and geographic patterns of isolates of nonpolio enteroviruses in the United. // J. Infect. Dis. 1986. Vol. 153, N 2. P. 346–351.

13. Khetsuriani N. et al. Enterovirus surveillance – United States, 1970–2005 // Morb. Mortal. Wkly. Rep. 2006. Vol. 55, N 8. P. 1–20.