COVID-19 в России: эпидемиология и молекулярно-генетический мониторинг

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Пандемия COVID-19 выявила проблемы здравоохранения, но в то же время стала мощным импульсом для развития новых научных исследований в области эпидемиологии, клиники инфекционных болезней, диагностики, биоинформатики и цифровых методов. На базе ФБУН «ЦНИИ эпидемиологии» Роспотребнадзора (ЦНИИ эпидемиологии) разработаны новые уникальные тест-системы для обнаружения РНК SARS-CoV-2 на основе ПЦР в режиме реального времени с использованием технологии петлевой изотермической амплификации (ИТ), которая позволяет исследовать образцы быстрее в 3–4 раза, чем разработанные ранее методы. В ЦНИИ эпидемиологии разработана и введена в действие российская платформа агрегации информации о геномах вирусов — VGARus, которая содержит информацию о нуклеотидных последовательностях вирусов SARS-CoV-2 и их мутациях, а также создана интеграционная платформа SOLAR для быстрой передачи результатов ПЦР-исследований всем заинтересованным гражданам Российской Федерации.

Цель исследования — изучение проявлений эпидемического процесса COVID-19 и распространенности геновариантов вируса SARS-CoV-2 на территории Российской Федерации.

Методы. Проведен ретроспективный эпидемиологический анализ заболеваемости COVID-19 с 30 марта 2020 по 17 мая 2022 г. на территории Российской Федерации. Использована база данных, сформированная на основе материалов формы отчета Роспотребнадзора № 970 «Информация о случаях инфекционных заболеваний у лиц с подозрением на новую коронавирусную инфекцию», использованы данные ВОЗ, отечественного информационного портала Стопкоронавирус.рф и сервиса визуализации и анализа данных Yandex DataLens, информация по геновариантам SARS-CoV-2 базы данных VGARus.

Результаты. При анализе проявлений эпидемического процесса COVID-19 на территории Российской Федерации за 2020–2022 гг. выделены два этапа. Первый характеризовался быстрым распространением вируса SARS-CoV-2 из мегаполисов в другие субъекты РФ и применением мер неспецифической профилактики. Начало второго этапа было обусловлено эволюцией вируса SARS-CoV-2 и изменением его биологических свойств, с последующей сменой превалирующих геновариантов на территории России.

Заключение. В результате исследования установлено, что с каждым последующим ростом заболеваемости COVID-19 происходило снижение тяжести течения и доли пневмоний в структуре клинических форм заболевания.

Полный текст

Обоснование

Пандемия новой коронавирусной инфекции (COVID-19), захватившая все страны мира и длившаяся в течение двух лет, выявила все проблемы здравоохранения и в то же время стала мощным катализатором научного прогресса во многих областях медицинской и биологической науки. Эпидемия COVID-19 в Российской Федерации (РФ) заставила усилить санитарно-эпидемиологическую службу, ее лабораторную базу, развернуть новые научные исследования, усовершенствовать молекулярно-генетический мониторинг и эпидемиологический анализ ситуации, внедрить новые подходы к организации профилактической и противоэпидемической работы [1–9].

Цель исследования — изучение проявлений эпидемического процесса COVID-19 и распространенности геновариантов вируса SARS-CoV-2 на территории РФ.

Методы

Проведен ретроспективный эпидемиологический анализ заболеваемости COVID-19 за период с 30 марта 2020 по 17 мая 2022 г. на территории РФ. Данные о динамике заболевания COVID-19 взяты с отечественного информационного портала Стопкоронавирус.рф и сервиса визуализации и анализа данных Yandex DataLens. Информация о пациентах (возраст, пол, форма заболевания, дата заболевания) извлечена из базы данных, сформированной на основе информации из формы отчета Роспотребнадзора № 970 «Информация о случаях инфекционных заболеваний у лиц с подозрением на новую коронавирусную инфекцию» (за период с 30 марта 2020 по 1 мая 2022 г. в связи с отменой данной формы). Для анализа геновариантов SARS-CoV-2 на различных этапах пандемии использованы данные о секвенировании, представленные на платформе агрегации информации о геномах вирусов VGARus.

Для статистической обработки использованы стандартные методы описательной статистики Microsoft Excel и Statistica 12.0 (StatSoft), 95%-й доверительный интервал (ДИ) рассчитывали по методу Клоппера–Пирсона (точный метод).

Результаты

Изучение проявлений эпидемического процесса COVID-19 за 2020–2022 гг. позволило выделить два этапа развития эпидемиологической ситуации на территории РФ, каждый из которых имеет свои особенности. Для первого этапа (март–январь 2021 г.) характерно быстрое распространение вируса SARS-CoV-2 в период «завоза» возбудителя (2–30 марта 2020 г.) из мегаполисов за счет социальной активности населения, пересечения внутренних и международных транспортных потоков с последующим постепенным вовлечением в эпидемический процесс населения других регионов РФ с запада на восток. Первый этап характеризовался гетерогенностью взаимодействующих популяций возбудителя и человека и был связан с введением режимно-ограничительных мероприятий по всей стране, основанных на неспецифической профилактике. На первом этапе эпидемии COVID-19 на территории РФ были зафиксированы два подъема уровня заболеваемости населения, регулируемые социальными и природными факторами.

  1. Начало второго этапа (январь 2021 г. — по настоящее время) было обусловлено изменением биологических свойств вируса SARS-CoV-2 с последующей сменой превалирующих геновариантов (Alpha, Delta и Omicron) и введением массовой вакцинопрофилактики против новой коронавирусной инфекции. На втором этапе подъемы заболеваемости COVID-19 (третий, четвертый и пятый) происходили на фоне массовой вакцинации и связаны с эволюцией вируса и становлением его эпидемического варианта (фазовое развитие эпидемического процесса в соответствии с теорией саморегуляции академика В.Д. Белякова) [10, 11].
  2. За весь период наблюдения (с 30 марта 2020 по 17 мая 2022 г.) на территории РФ всего зарегистрировано 18 268 958 случаев заболевания, из них 377 869 (2,06%) закончилось летальным исходом. Среднее значение уровня заболеваемости COVID-19 в РФ за 2021–2022 гг. составило 112,5 на 100 тыс. населения. Максимальное значение показателя заболеваемости, зафиксированное в пятый период подъема уровня заболеваемости (с 10 января 2021 по 27 февраля 2022 г.), составило 905,37 на 100 тыс. населения (рис. 1).

 

Рис. 1. Динамика заболеваемости COVID-19 в Российской Федерации, 2020–2022 гг., на 100 тыс. населения

 

При сравнительной оценке эпидемического процесса на различных территориях РФ установлено, что начало эпидемического роста в мегаполисах происходило раньше, чем в других регионах. Например, в г. Москве начало роста заболеваемости было зарегистрировано на 14-й нед 2020 г. (30 марта — 5 апреля) с пиком заболеваемости на 19-й нед 2020 г. (4–10 мая) — 325,04 на 100 тыс. населения, а в остальных субъектах РФ — на 17-й нед 2020 г. (20–26 апреля) с максимальным уровнем заболеваемости на 24-й нед 2020 г. (8–14 июня) — 37,75 на 100 тыс. населения. Эта тенденция сохранялась на протяжении последующих четырех подъемов заболеваемости COVID-19 в РФ.

Проведенный эпидемиологический анализ данных за 2020–2022 гг. позволил установить в гендерно-возрастной структуре заболевших COVID-19 доминирование женщин и мужчин в возрасте 50–64 лет (24,2 и 21,8% соответственно) и 65+ лет (20,8 и 15,7% соответственно). Важно заметить, что в общей структуре заболевших отмечается увеличение доли детей в возрасте от 0 до 17 лет — от 10% в 2020 г. до 18% в 2022-м [9].

При анализе клинических проявлений заболеваемости COVID-19 на территории РФ на протяжении пяти периодов роста заболеваемости COVID-19 выявлено, что удельный вес тяжелых случаев снижался, составив в общей структуре клинических форм течения болезни, %: в первый период 4,5; во второй — 3,1; в третий — 2,6; в четвертый — 2,2; в пятый период — 0,4. При анализе клинических форм COVID-19 на территории РФ по периодам подъема заболеваемости установлено, что на протяжении четырех периодов роста преобладал диагноз пневмонии — в 83,7 ± 5,8% случаев, диагноз ОРВИ встречался в 16,3 ± 6,1% случаев, а в пятый период подъема заболеваемости произошло смещение в структуре клинических форм: ОРВИ — 71,0%, пневмонии — 29%. Можно предположить, что данная тенденция связана с совершенствованием тактики лечения и диагностики больных коронавирусной инфекцией, а также с ослаблением патогенных свойств вируса.

Поскольку лечение COVID-19 в основном симптоматическое, а программа массовой вакцинации в мире далека от завершения, оперативное обнаружение SARS-CoV-2 — один из ключевых факторов в борьбе с пандемией. Поэтому возникает острая необходимость в чувствительных и недорогих методах диагностики COVID-19 для массового скрининга.

В связи с этим специалистами ФБУН «Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии» Роспотребнадзора (ЦНИИ эпидемиологии) были разработаны следующие тест-системы.

  1. Создана тест-система на основе ПЦР для выявления РНК SARS-CoV-2 «АмплиСенс® Cov-Bat-FL» (№ РЗН 2014/1987 от 07.04.2020), которая обладает достаточно высокими показателями чувствительности и специфичности. С помощью данной тест-системы можно проводить диагностику на SARS, MERS, SARS-CoV-2.
  2. Разработан и зарегистрирован новый набор реагентов «АмплиСенс® COVID-19-FL» (№ РЗН 2021/14026 от 09.04.2021) с возможностью количественного определения концентрации РНК вируса в исследуемых образцах. Особенность технологии — совмещение этапа обратной транскрипции (ОТ) с ПЦР с детекцией в режиме реального времени, обеспечивающее большую информативность в условиях клинической практики и более высокую чувствительность обнаружения РНК SARS-CoV-2. Набор «АмплиСенс® COVID-19-FL» не имеет аналогов в мире.
  3. Разработано и налажено производство набора реагентов для выявления РНК коронавируса SARS-CoV-2 методом ОТ-ИТ «АмплиСенс® SARS-CoV-2-IT» (№ РЗН 2021/13357 от 03.02.2021). Прогрессивная технология петлевой изотермической амплификации (ИТ) позволяет исследовать образцы быстрее, чем в ПЦР. Однако ни в РФ, ни в мире ИТ, совмещенная с этапом обратной транскрипции (ОТ-ИТ), ранее в диагностических целях широко не использовалась. Этот метод сопоставим по стоимости с ПЦР и существенно увеличивает возможности диагностических лабораторий за счет сокращения в 3‒4 раза времени постановок реакций амплификации. Один из ключевых компонентов в наборе реагентов для создания тест-систем на основе метода ИТ нуклеиновых кислот является Bst-полимераза, поэтому важнейшей задачей было получение фермента отечественного производства, не уступающего по качеству зарубежным аналогам. Менее чем за 4 мес (2020‒2021 гг.) в ЦНИИ эпидемиологии было налажено серийное промышленное производство этого фермента. Отечественная технология производства Bst-полимеразы позволяет получать фермент, обладающий межсерийной воспроизводимостью качественных и количественных характеристик. Создание на базе ЦНИИ эпидемиологии отечественной ферментной базы обеспечило полное импортозамещение и независимость от поставок ферментов для разработки и производства диагностических тест-систем из-за рубежа, что исключительно важно для сохранения биологической безопасности РФ. Крайне значимо и то, что разработка набора реагентов «АмплиСенс® SARS-CoV-2-IT» заложила фундамент нового научно-практического направления — создание и производство наборов реагентов на основе метода ИТ.
  4. Разработана NGS-панель для выявления самых значимых мутаций в гене S-белка («АмплиСенс® SARS-CoV-2-N501Y-IT» по ТУ 21.20.23-416-01897593-2021 от 21.07.2021). Это достаточно быстрый, эффективный и дешевый способ секвенирования. В начале 2021 г. после появления штамма Alpha вируса SARS-CoV-2 Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США предупредило, что новый вариант SARS-CoV-2 способен «уходить» от детекции рядом тест-систем. На тот момент были известны геноварианты Alpha, Британский (B.1.1.7), Beta, Южноафриканский (B.1.351), Бразильский (P.1) и другие эпидемиологически значимые штаммы вируса N501Y, все они выявляются данной панелью.
  5. Разработан и зарегистрирован набор реагентов AmpliSens® SC2-IT. Набор предназначен для качественного определения РНК SARS-CoV-2 в биологическом материале (мазках со слизистой оболочки носо- и ротоглотки) методом обратной транскрипции и изотермической амплификации (ОТ-ИТ) с флуоресцентной детекцией продуктов амплификации. Набор реагентов используется для комплексной лабораторной диагностики COVID-19.

Важная задача для осуществления эпидемиологического надзора — оценка динамики циркулирующих известных и новых геновариантов SARS-CoV-2 на территории РФ. В соответствии с постановлением Правительства РФ от 23.03.2021 № 448 «Об утверждении Временного порядка предоставления данных расшифровки генома возбудителя новой коронавирусной инфекции (COVID-19)» в ЦНИИ эпидемиологии разработана и введена в действие российская платформа агрегации информации о геномах вирусов VGARus, которая содержит информацию о нуклеотидных последовательностях вируса SARS-CoV-2 и их мутациях, распространенных в тех или иных регионах РФ, и может быть использована для хранения, систематизации и выборки данных для выявления мутаций, определения штаммов вирусов и проведения оперативного мониторинга мутационной изменчивости вируса SARS-CoV-2. Молекулярно-генетические исследования выступают основой для принятия управленческих решений в области проведения профилактических и противоэпидемических мероприятий по предотвращению дальнейшего распространения SARS-CoV-2 и формируют платформу для создания новых вакцинных препаратов [12–14].

Молекулярно-генетический мониторинг мутационной изменчивости коронавирусов, выявленных на территории РФ, осуществляется с декабря 2020 г. при обнаружении первого случая «завоза» (28 декабря) геноварианта Alpha (B.1.1.7).

Всего в национальной базе данных VGARus зарегистрировано 133 925 геномных последовательностей вируса SARS-CoV-2 (данные на 17 мая 2022 г.), полученных в результате полногеномного и фрагментного секвенирования, из них 67 209 (50,2%) полногеномных, 66 209 (49,8%) фрагментных сиквенсов. Среди загруженных полногеномных последовательностей 112 344 (86,2%) относится по классификации ВОЗ (согласно пересмотру от 11 апреля 2022 г.) к вариантам VOCs и VOIs, из них: к варианту Alpha — 746 (1,1%) последовательностей; Beta — 54 (0,1%); Gamma — 28 (< 0,1%); Delta — 33 707 (50,2%); к варианту Omicron — 23 237 (34,6%). 9437 (14,2%) загруженных последовательностей не относится к вариантам VOCs и VOIs.

Геновариант Alpha был распространен на территории РФ зимой 2021 г. Геноварианты Beta и Gamma также встречались в начале 2021 г., однако заметного распространения не получили. Геновариант Delta распространился на территории страны во второй половине апреля 2021 г. и превалировал до января 2022 г. Геновариант Omicron обнаружен в стране в декабре 2021 г. и с января 2022 г. является доминирующим на территории РФ. Динамика циркуляции геновариантов вируса SARS-CoV-2 представлена на рис. 2.

 

Рис. 2. Динамика геновариантов SARS-CoV-2 на территории Российской Федерации, 2020–2022 гг.

 

В результате полногеномного секвенирования за период с 30 марта 2020 по 17 мая 2022 г. на платформу VGARus загружено 67 209 идентифицированных образцов, из них: 722 (1,07%) образцов классифицированы как геновариант B.1.1.523; 1330 (1,98%) — как B.1.1.317; 3907 (5,81%) — как B.1.1; 746 (1,11%) — как Alpha (B.1.1.7); 3560 (5,30%) — как другие геноварианты; 23 237 (34,57%) — Omicron (B.1.1.529 + BA*); 33707 (50,15%) образцов — Delta (B.1.617.2 + AY*) (рис. 3).

 

Рис. 3. Структура геновариантов в образцах биоматериала на территории Российской Федерации, по данным платформы VGARus, дата забора — с 28 декабря 2020 по 17 мая 2022 г., %

 

Генетический вариант Delta (B.1.617.2 + AY*) с мая по декабрь 2021 г. превалировал на территории РФ — его доля среди всех выявленных вариантов составляла до 100%. Доминирующим во все месяцы наблюдения с момента начала регистрации геноварианта Delta являлся вариант, которому с 26 ноября 2021 г. классификатор Pangolin присвоил название AY.122 (82,0%).

Помимо AY.122 наиболее часто встречались такие субварианты Delta, как «материнский» B.1.617.2 (8,3%), AY.126 (2,9%) и др. Прочие субварианты представлены единичными образцами и составляли суммарно 6,8% от всех последовательностей Delta. Всего на территории РФ выделено 117 (без «материнской» линии) сублиний геноварианта Delta (рис. 4).

 

Рис. 4. Структура субвариантов линии Delta (B.1.617.2 + AY*), выделенных в Российской Федерации, по данным платформы VGARus, %

 

Вариант Omicron начал стремительное распространение с декабря 2021 г., и в настоящее время он полностью доминирует на территории РФ (100% всех исследованных образцов).

Анализ данных национальной базы VGARus позволил выявить диссоциацию генетической линии Omicron на территории РФ с наибольшей частотой циркуляции субвариантов BA.1 (13,1%), BA.1.1 (51,1%), BA.1.1.15 (4,8%), BA.1.1.17.2 (4,8%), BA.2 (17,2%). Субвариант BA.3 не получил столь значимого распространения, на сегодняшний день составляя 0,8% в общей структуре популяции Omicron. На долю других менее значимых субвариантов генетической линии Omicron приходится 8,2%. Следует отметить, что в структуре линии Omicron (B.1.1.529 + BA*) с 1 марта 2022 г. начал преобладать субвариант ВА.2, что по времени совпало со снижением уровня заболеваемости COVID-19. В общей структуре на сегодняшний день он занимает свыше 80% (рис. 5).

 

Рис. 5. Динамика субвариантов линии Omicron (B.1.1.529 + BA*), выделенных в Российской Федерации, по данным национальной базы VGARus, %

 

Еще одна особенность реагирования на пандемию COVID-19 — широкое использование цифровых методов для выявления контактных лиц, передачи и контроля тестирования граждан, формирования кодов здоровья и QR-кодов вакцинации. Специалистами ЦНИИ эпидемиологии в рамках постановления Правительства РФ от 27.03.2021 № 452, распоряжения Правительства РФ от 16.03.2020 № 635-р (в ред. от 10.12.2021) создана интеграционная платформа SOLAR для быстрой передачи результатов ПЦР-исследований всем заинтересованным гражданам РФ. Время передачи составляет менее 60 мин с момента выгрузки информации в базу данных. В настоящий момент к этой платформе подключено более 1 тыс. лабораторий (в том числе сетевых), 85 регионов передают данные в автоматическом режиме. Также создано приложение «Путешествую без COVID-19», в рамках которого более 6 тыс. результатов выгружается каждый месяц, 3200 точек забора биоматериала подключены к приложению, в приложение выгружено более 50 тыс. результатов.

Обсуждение

Развитие коронавирусной инфекции COVID-19 в очередной раз подтвердило правильность теории академика В.Д. Белякова, согласно которой основу развития эпидемического процесса составляет фазовое изменение гетерогенности биологических свойств взаимодействующих популяций возбудителя и человека, основанное на обратных отрицательных связях в процессе саморегуляции, при этом важное значение играет роль социальных и природных факторов. В соответствии с теорией саморегуляции паразитарных систем изменения связаны не только с генетической вариабельностью, но и с другими характеристиками возбудителя: при появлении новых геновариантов вирус SARS-CoV-2 стал менее патогенным для человека, но более контагиозным. Это обстоятельство является важным не только для теоретической, но и для практической эпидемиологии, так как дает возможность прогнозировать возможные направления развития эпидемической ситуации.

Заключение

Пандемия COVID-19 дала огромный импульс научным исследованиям в области эпидемиологии, клиники, молекулярно-генетических методов диагностики, биоинформатики и цифровых технологий, что позволяет с большей точностью и оперативно отслеживать ситуацию на территории РФ и своевременно принимать эффективные управленческие решения.

Дополнительная информация

Источник финансирования. Поисково-аналитическая работа проведена за счет бюджетных средств организации по месту работы авторов.

Конфликт интересов. Авторы данной статьи подтвердили отсутствие конфликта интересов, о котором необходимо сообщить.

Участие авторов. В.Г. Акимкин — разработка концепции исследования; Т.А. Семененко — редактирование текста статьи; С.В. Углева — разработка концепции исследования, написание текста, редактирование статьи на этапе подготовки к публикации; Д.В. Дубоделов — подбор методик; С.Н. Кузин — разработка концепции исследования; С.Б. Яцышина — подбор методик; К.Ф. Хафизов — подбор методик; В.В. Петров — подбор методик; А.С. Черкашина — подбор методик; Г.А. Гасанов — статистическая обработка материала; С.Х. Сванадзе — статистическая обработка материала. Все авторы внесли значимый вклад и одобрили рукопись перед публикацией.

×

Об авторах

Василий Геннадьевич Акимкин

Центральный НИИ эпидемиологии

Email: vgakimkin@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-4228-9044
SPIN-код: 4038-7455

д.м.н., профессор, академик РАН

Россия, 111123, Москва, ул. Новогиреевская, д. 3а

Татьяна Анатольевна Семененко

Национальный исследовательский центр эпидемиологии и микробиологии имени почетного академика Н.Ф. Гамалеи

Email: meddy@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0002-6686-9011
SPIN-код: 8375-2270

д.м.н., профессор

Россия, Москва

Светлана Викторовна Углева

Центральный НИИ эпидемиологии

Автор, ответственный за переписку.
Email: uglevas@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-1322-0155
SPIN-код: 8840-5814

д.м.н., доцент

Россия, 111123, Москва, ул. Новогиреевская, д. 3а

Дмитрий Васильевич Дубоделов

Центральный НИИ эпидемиологии

Email: dubodelov@cmd.su
ORCID iD: 0000-0003-3093-5731
SPIN-код: 4860-7909

к.м.н.

Россия, 111123, Москва, ул. Новогиреевская, д. 3а

Станислав Николаевич Кузин

Центральный НИИ эпидемиологии

Email: kuzin@cmd.su
ORCID iD: 0000-0002-0616-9777
SPIN-код: 1372-7623

д.м.н., профессор

Россия, 111123, Москва, ул. Новогиреевская, д. 3а

Светлана Борисовна Яцышина

Центральный НИИ эпидемиологии

Email: svetlana.yatsyshina@pcr.ms
ORCID iD: 0000-0003-4737-941X
SPIN-код: 7156-2948

к.б.н., с.н.с.

Россия, 111123, Москва, ул. Новогиреевская, д. 3а

Камиль Фаридович Хафизов

Центральный НИИ эпидемиологии

Email: khafizov@cmd.su
ORCID iD: 0000-0001-5524-0296
SPIN-код: 9082-5749

к.б.н.

Россия, 111123, Москва, ул. Новогиреевская, д. 3а

Вадим Викторович Петров

Центральный НИИ эпидемиологии

Email: petrov@pcr.ms
ORCID iD: 0000-0002-3503-2366
SPIN-код: 9852-8292

руководитель научной группы разработки новых молекулярно-биологических технологий

 

Россия, 111123, Москва, ул. Новогиреевская, д. 3а

Анна Сергеевна Черкашина

Центральный НИИ эпидемиологии

Email: cherkashina@pcr.ms
ORCID iD: 0000-0001-7970-7495
SPIN-код: 7854-7358

к.х.н.

Россия, 111123, Москва, ул. Новогиреевская, д. 3а

Гасан Алиевич Гасанов

Центральный НИИ эпидемиологии

Email: gasanovgt500@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-0121-521X
SPIN-код: 9726-9380

аспирант

Россия, 111123, Москва, ул. Новогиреевская, д. 3а

Нино Хвичаевна Сванадзе

Центральный НИИ эпидемиологии

Email: svanadze@cmd.su
ORCID iD: 0000-0001-7524-3080
SPIN-код: 2345-4460

врач-эпидемиолог лаб. вирусных гепатитов отдела молекулярной диагностики и эпидемиологии

Россия, 111123, Москва, ул. Новогиреевская, д. 3а

Список литературы

  1. COVID-19: научно-практические аспекты борьбы с пандемией в Российской Федерации / под ред. д-ра мед. наук, проф. А.Ю. Поповой. — Саратов: Амирит, 2021. — 608 с. [COVID-19: nauchno-prakticheskie aspekty bor’by s pandemiej v Rossijskoj Federacii / pod red. d-ra med. nauk, prof. A.Yu. Popovoj. Saratov: Amirit; 2021. 608 s. (In Russ.)]
  2. Акимкин В.Г., Кузин С.Н., Семененко Т.А., и др. Характеристика эпидемиологической ситуации по COVID-19 в Российской Федерации в 2020 г. // Вестник РАМН. — 2021. — Т. 76. — № 4. — С. 412–422. [Akimkin VG, Kuzin SN, Semenenko TA, et al. Characteristics of the COVID-19 Epidemiological Situation in the Russian Federation in 2020. Annals of the Russian Academy of Medical Sciences. 2021;76(4):412–422. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.15690/vramn1505
  3. Пшеничная Н.Ю., Лизинфельд И.А, Журавлев Г.Ю., и др. Эпидемический процесс COVID-19 в Российской Федерации: промежуточные итоги. Сообщение 1 // Инфекционные болезни. — 2020. — Т. 18. — № 3. — С. 7–14. [Pshenichnaya NYu, Lizinfeld IA, Zhuravlev GYu, et al. Epidemic process of COVID-19 in the Russian Federation: interim results. 1th report. Infekc. Bolezni (Infectious Diseases). 2020;18(3):7–14. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.20953/1729-9225-2020-3-7-14
  4. Кутырев В.В., Попова А.Ю., Смоленский В.Ю., и др. Эпидемиологические особенности новой коронавирусной инфекции (COVID-19). Сообщение 1: Модели реализации профилактических и противоэпидемических мероприятий // Проблемы особо опасных инфекций. — 2020. — № 1. — С. 6–13. [Kutyrev VV, Popova AYu, Smolensky VYu, et al. Epidemiological Features of New Coronavirus Infection (COVID-19). Communication 1: Modes of Implementation of Preventive and Anti-Epidemic Measures. Problemy Osobo Opasnykh Infektsii (Problems of Particularly Dangerous Infections). 2020;1:6–13. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.21055/0370-1069-2020-1-6-13
  5. Акимкин В.Г., Кузин С.Н., Колосовская Е.Н., и др. Характеристика эпидемиологической ситуации по COVID-19 в Санкт-Петербурге // Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. — 2021. — № 5. — С. 497–511. [Akimkin VG, Kuzin SN, Kolosovskaya EN, et al. Assessment of the COVID-19 epidemiological situation in St. Petersburg. Journal of Microbiology, Epidemiology and Immunobiology = Zhurnal Mikrobiologii, Èpidemiologii i Immunobiologii. 2021;98(5):497–511. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.36233/0372-9311-154
  6. Задорожный А.В., Пшеничная Н.Ю., Углева С.В., и др. Сравнительный анализ заболеваемости COVID-19 среди населения Москвы и в организованных коллективах в учреждениях общественного проживания в период пандемии // Эпидемиология и инфекционные болезни. Актуальные вопросы. — 2021. — № 2. — С. 36–41. [Zadoroshnyi AV, Pshenichnaya NYu, Ugleva SV, et al. Comparative analysis of the incidence of COVID-19 among the population of Moscow and the organized groups of dormitories during the pandemic. Epidemiology and infectious diseases. 2021;(2):36-41. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.18565/epidem.2021.11.2.36-41
  7. Пшеничная Н.Ю., Лизинфельд И.А, Журавлев Г.Ю., и др. Эпидемический процесс COVID-19 в Российский Федерации: промежуточные итоги. Сообщение 2 // Инфекционные болезни. — 2021. — Т. 19. — № 1. — С. 10–15. [Pshenichnaya NYu, Lizinfeld IA, Zhuravlev GYu, et al. Epidemic process of COVID-19 in the Russian Federation: interim results. 2nd report. Infekc. Bolezni (Infectious Diseases). 2021;19(1):10–15. (In Russ.)] doi: https://doi.org/ 10.20953/1729-9225-2021-1-10-15
  8. Акимкин В.Г., Кузин С.Н., Семененко Т.А., и др. Закономерности эпидемического распространения SARS-CoV-2 в условиях мегаполиса // Вопросы вирусологии. — 2020. — Т. 65. — № 4. — С. 203–211. [Akimkin VG, Kuzin SN, Semenenko TA, et al. Patterns of the SARS-CoV-2 epidemic spread in a megacity. Problems of Virology. 2020;65(4):203–211. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.36233/0507-4088-2020-65-4-203-211
  9. Акимкин В.Г., Кузин С.Н., Семененко Т.А., и др. Гендерно-возрастная характеристика пациентов с COVID-19 на разных этапах эпидемии в Москве // Проблемы особо опасных инфекций. — 2020. — № 3. — С. 27–35. [Akimkin VG, Kuzin SN, Semenenko TA, et al. Gender-Age Distribution of Patients with COVID-19 at Different Stages of Epidemic in Moscow. Problemy Osobo Opasnykh Infektsii (Problems of Particularly Dangerous Infections). 2020;3:27–35. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.21055/0370-1069-2020-3-27-35
  10. Беляков В.Д. Внутренняя регуляция эпидемического процесса (ответы на замечания и вопросы, поднятые при обсуждении теории) // Журнал микробиологии. — 1987. — № 10. — С. 78–89. [Belyakov VD. Vnutrennyaya regulyaciya epidemicheskogo processa (otvety na zamechaniya i voprosy, podnyatye pri obsuzhdenii teorii). Zhurnal Mikrobiologii. 1987;10:78–89. (In Russ.)]
  11. Беляков В.Д., Голубев Д.Б., Каминский Г.Д., и др. Саморегуляция паразитарных систем. — Ленинград: Медицина, 1987. [Belyakov VD, Golubev DB, Kaminskij GD, i dr. Samoregulyaciya parazitarnyh sistem. Leningrad: Medicina; 1987. (In Russ.)]
  12. Kaptelova VV, Bukharina AY, Shipulina OY, et al. Case report: change of dominant strain during dual SARS-CoV-2 infection. BMC Infectios Diseases. 2021;21(1):959. doi: https://doi.org/10.1186/s12879-021-06664-w
  13. Борисова Н.И., Котов И.А., Колесников А.А., и др. Мониторинг распространения вариантов SARS-CoV-2 (Coronaviridae: Coronavirinae: Betacoronavirus; Sarbecovirus) на территории Московского региона с помощью таргетного высокопроизводительного секвенирования // Вопросы вирусологии. — 2021. — Т. 66. — № 4. — С. 269–278. [Borisova NI, Kotov IA, Kolesnikov AA, et al. Monitoring the spread of the SARS-CoV-2 (Coronaviridae: Coronavirinae: Betacoronavirus; Sarbecovirus) variants in the Moscow region using targeted high-throughput sequencing. Problems of Virology (Voprosy Virusologii). 2021;66(4):269–278. (In Russ.)] doi: https://doi.org/10.36233/0507-4088-72
  14. Проект VGARus (Virus Genome Aggregator of Russia) — российской платформы агрегации информации о геномах вирусов. Available from: https://genome.crie.ru/app/index (accessed: 28.05.2022).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Динамика заболеваемости COVID-19 в Российской Федерации, 2020–2022 гг., на 100 тыс. населения

Скачать (408KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Динамика геновариантов SARS-CoV-2 на территории Российской Федерации, 2020–2022 гг.

Скачать (311KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Структура геновариантов в образцах биоматериала на территории Российской Федерации, по данным платформы VGARus, дата забора — с 28 декабря 2020 по 17 мая 2022 г., %

Скачать (114KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Структура субвариантов линии Delta (B.1.617.2 + AY*), выделенных в Российской Федерации, по данным платформы VGARus, %

Скачать (83KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Динамика субвариантов линии Omicron (B.1.1.529 + BA*), выделенных в Российской Федерации, по данным национальной базы VGARus, %

Скачать (161KB)
Метаданные

© Издательство "Педиатръ", 2022



Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах