Оценка результатов серомониторинга природно-очаговых инфекций с помощью базы данных

Введение

По информации Всемирной организации здравоохранения, в последнее время неуклонно расширяется список стран, вовлечённых в эпидемии, связанные с природно-очаговыми инфекциями (ПОИ). Эпидемиологический надзор за состоянием заболеваемости той или иной инфекцией на определённой территории является важным инструментом общественного здравоохранения, который позволяет выявлять тенденции развития эпидемического процесса, территории, время и группы риска, а также новые патогены ¹.

Особенностью современных мер реагирования на эпидемии является применение всех доступных средств и принятие решений на основе фактических данных в режиме реального времени. Накопление большого объёма информации позволяет использовать её в практическом здравоохранении и в научно-исследовательских целях для оценки распространения заболеваний и установления факторов риска [1][2]. В настоящее время созданы и запатентованы постоянно обновляемые базы данных (БД), содержащие основные эпидемиологические данные по актуальным инфекционным заболеваниям: БД «Эпидемиологический атлас России», которая содержит пространственные и ретроспективные данные об инфекционной и паразитарной заболеваемости в стране и справочную информацию по территориям, нозологиям и поражаемым контингентам [3], геоинформационный портал по инфекционным болезням (холера, сибирская язва, клещевая геморрагическая лихорадка)², БД по заболеваемости клещевым энцефалитом, клещевым боррелиозом [4], холерой [5], туляремией [6], геморрагической лихорадкой с почечным синдромом (ГЛПС)³, поствакцинального иммунитета против чумы [7] и много других.

Для обеспечения санитарно-эпидемиологического благополучия населения на региональном уровне необходимо решение аналитических задач с целью прогнозирования эпидемиологической ситуации в режиме реального времени с учётом особенностей конкретной территории, для разработки комплекса мер, направленных на минимизацию установленных рисков. Сочетание различных вариантов проведения анализа по одному или нескольким эпидемиологическим параметрам либо нозологиям позволяет оптимизировать и повысить эффективность противоэпидемических (профилактических) мероприятий [8]. Поперечные исследования, проводимые через определенные промежутки времени, дают ценную статистическую информацию о динамике заболеваемости и позволяют описать и сравнить структуру заболеваемости населения в различных регионах страны [9].

В последнее время серологические методы рассматривают как инструмент, дополняющий эпидемиологический надзор за состоянием заболеваемости, позволяющий генерировать большое количество информации и помогать определять политику общественного здравоохранения [10]. Лабораторно подтверждённые сведения об уровне популяционного иммунитета в отношении актуальных инфекций позволяют проводить оценку риска и степени их эпидемиологической опасности [11][12].

Данные статистического учёта в структуре инфекционной заболеваемости по Ростовской области (РО) свидетельствуют о значительной доле ПОИ вирусной и бактериальной этиологии. Наибольший удельный вес (88,7 %) зарегистрированных ПОИ составляют Крымская геморрагическая лихорадка (КГЛ), лихорадка Западного Нила (ЛЗН) и иксодовые клещевые боррелиозы (ИКБ). Оставшаяся доля приходится на спорадические случаи заболевания псевдотуберкулёзом, иерсиниозом, лептоспирозом, бруцеллёзом, туляремией, бешенством и лихорадкой Ку⁴.

Серомониторинговые исследования, проведённые в РО в 2020–2021 гг., показали наличие иммунной прослойки среди здорового населения к возбудителям КГЛ, ЛЗН, ИКБ, геморрагической лихорадки с почечным синдромом (ГЛПС) и туляремии [13]. Для сбора, хранения и эффективного анализа полученной в ходе мониторинга информации создана и зарегистрирована пополняемая База данных «Серологический мониторинг природно-очаговых инфекций на территории Ростовской области». База данных (БД) прошла процедуру государственной регистрации (Свидетельство о государственной регистрации № 2020621999 от 22 октября 2020 г.).

Цель исследования — оценка эффективности применения пополняемой базы данных серологического мониторинга природно-очаговых заболеваний среди здоровых доноров, позволяющей проводить накопление и систематизацию результатов для обеспечения санитарно-эпидемиологического надзора на территории Ростовской области.

Материалы и методы

Для формирования БД использованы результаты серологических исследований уровня иммунной прослойки здорового населения РО, проводимые во ФКУЗ Ростовский-на-Дону противочумный институт Роспотребнадзора с 2020 г. для оценки распространённости ПОИ, циркулирующих в регионе.

Остаточные образцы крови получены от здоровых доноров в период с 2020 по 2024 гг. За это время обследованы жители 15 муниципальных образований РО: городов Ростов-на-Дону, Каменск-Шахтинский, Волгодонск, Шахты, Таганрог, Зерноград, Морозовск и административных районов Сальского, Ремонтненского, Неклиновского, Азовского, Веселовского, Заветинсогой, Целинского, Аксайского. Численность населения этих районов составляет около 2344000 человек, что соответствует 56,3% от населения РО. При отборе учитывали постоянное проживание доноров на различных административных территориях Ростовской области и отсутствие в анамнезе перенесённых ранее ПОИ. Биоматериал получен в соответствии с принципами законности и соблюдения этических норм. Всего за указанный период протестированы 1990 сывороток крови (2020 г. — 419; 2021 г. — 424; 2022 г. — 452; 2023 г. — 118; 2024 г. — 577). Возраст доноров составил от 8 до 90 лет.

Маркерные показатели оценки уровня иммунитета включали в себя определение концентрации иммуноглобулинов классов G к КГЛ, вирусу Западного Нила (ВЗН), ИКБ, ГЛПС и другим ПОИ. Специфические антитела в образцах крови доноров к возбудителям ПОИ определяли иммуноферментным методом (ИФА). В работе использовали зарегистрированные тест-системы, указанные в СанПиН 3.3686-21 «Санитарно-эпидемиологические требования по профилактике инфекционных болезней». Серологический мониторинг и изучение иммунологической структуры населения к ГЛПС с 2023 г. проводили согласно МУ 3.1.3844-23 «Эпидемический надзор, лабораторная диагностика и профилактика геморрагической лихорадки с почечным синдромом» (27 января 2023 г.). Постановку ИФА и интерпретацию результатов проводили согласно инструкциям производителя. Результаты реакции учитывали на микропланшетном ридере Infinite F50 (Tecan, Австрия).

База создана на основе LibreOffice Calc. Наполнение БД идет за счёт результатов, получаемых в ходе ежегодного комплексного серологического мониторинга ПОИ.

При статистической обработке результатов рассчитывали долю положительных проб в каждой выборке и 95%-ный доверительный интервал (ДИ) по методу Уилсона для долей иммунной прослойки с использованием программных средств, предоставляемых сайтом https://epitools.ausvet.com.au. Наличие или отсутствие статистически значимых различий выявляли путём сопоставления величин ДИ.

Результаты

Для повышения эффективности системы эпидемиологического надзора за актуальными ПОИ, циркулирующими на эндемичных территориях в РО, во ФКУЗ Ростовский-на-Дону противочумный институт Роспотребнадзора с 2020 г. по настоящее время ежегодно проводятся комплексные серологические исследования уровня популяционного иммунитета здоровых доноров в отношении КГЛ, ЛЗН, ИКБ, ГЛПС и других опасных зоонозов среди жителей области. В результате серомониторинга происходит накопление большого объёма информации, требующего аналитической обработки. БД позволяет оценивать состояние популяционного иммунитета к актуальным ПОИ у жителей РО в конкретный отрезок времени и на определённой территории и графически представлять результаты проведённых исследований.

Для наглядного сравнения рядов данных, полученных в результате изучения уровня иммунной прослойки к ВЗН 424 жителей здоровых доноров в 2021 г., построена диаграмма. На рисунке 1 представлено распределение специфических антител к ВЗН в городах: Морозовск — 20,6 %, Волгодонск — 10,0 %, Шахты — 8,9 %, Таганрог — 8,2 %, Ростов-на-Дону — 5,9 %, Каменск-Шахтинский — 5,6 %, Зерноград — 5,0 % и трёх административных районов области: Неклиновского — 17,1 %, Азовского — 16,7 %, Сальского — 8,6 %. Анализ полученных данных позволяет заключить, что, несмотря на низкий уровень заболеваемости ЛЗН в 2021 г. (два лабораторно подтвержденных случая в г. Батайске и Аксайском районе), установлен значительный уровень серопревалентности к ВЗН у жителей крупных городов и районов области, что может свидетельствовать о циркуляции ВЗН на этих территориях и наличии иммунитета у населения после перенесённого заболевания ЛЗН в лёгкой клинической или субклинической формах, а также недостаточной диагностике данного заболевания среди населения области.

Для анализа статистической достоверности выявления антител к спектру исследованных инфекций в 2022 г. на отдельных административных территориях РО построена диаграмма. На рисунке 2 показано, что наибольшая частота выявления специфических антител отмечалась в образцах, собранных на территории г. Ростов-на-Дону, Азовском, Неклиновском и Сальском районах. Как видно из рисунка, перекрытие доверительных интервалов для доли положительных проб по каждой инфекции не позволяет сделать вывод о статистической достоверности наблюдаемых различий.

Также следует отметить, что суммарные результаты по обследованным районам РО показывают высокие уровни иммунной прослойки населения к хантавирусам и ВЗН.

Для обеспечения комплексной эпидемиологической оценки территории и принятия управленческих решений, необходима территориальная привязка полученных результатов, которая обеспечивает возможность решения региональных задач по оценке вероятности заболеваний, обеспечивая целенаправленную работу по проведению эпидемиологического мониторинга. В зависимости от поставленной цели в БД можно выбрать год и нозологию в исходной таблице, которые интерактивно отображаются на карте РО.

Примером использования базы данных является распределение серопозитивных к ВЗН и ИКБ проб на территории РО (рис. 3). Так в 2020 г., несмотря на отсутствие регистрации случаев заболевания ИКБ и ЛЗН, IgG к ВЗН, в сыворотках крови были обнаружены практически на всех обследованных территориях области: городах Ростове-на-Дону, Волгодонске, Каменске-Шахтинском и Неклиновском, Сальском, Ремонтненском районах. Антитела класса G к ИКБ выявлены у доноров, проживающих в городах Ростове-на-Дону, Таганроге, Волгодонске и Сальском, Ремонтненском, Неклиновском районах. Полученные результаты позволяют сделать предположение о том, что низкая заболеваемость ЛЗН и ИКБ в РО не отражает реальной эпидемиологической ситуации.

Ежегодное обновление БД позволяет сравнивать результаты по нескольким основным заболеваниям и анализировать изменение уровня иммунной прослойки в течение нескольких лет. Пример такой диаграммы показан на рисунке 4. Как видно из рисунка, перекрытие доверительных интервалов для результатов полученных в 2020, 2021 и 2022 гг., имеет место для каждой из представленных нозоологий, что свидетельствует об отсутствии достоверных отличий. При этом наблюдается, что уровни специфических АТ класса G к ВЗН достоверно выше, чем к КГЛ и ИКБ.

По мере появления актуальных исследовательских задач БД пополняется новыми нозоологическими формами и участниками. Так, в 2022 г. после длительного периода эпидемиологического благополучия на территории трёх районов РО (Ремонтненском, Сальском и Целинском) было зарегистрировано 27 случаев заболевания лихорадкой Ку. С учётом эпидемиологической значимости данной инфекционной болезни было проведено эпидемиологическое расследование. Для уточнения возможных контактов населения с возбудителем Coxiella burnetii в районах, где регистрировали случаи болезни, проведён серологический скрининг среди местных жителей. Исследование сывороток крови людей, находящихся в одинаковых условиях инфицирования показало, что антитела к возбудителю лихорадки Ку, относящиеся к классу G, выявлены в возрастной группе от 11 до 54 лет, при этом в 85,0% случаев у мужчин. В целом специфические иммуноглобулины к C. burnetii были зарегистрированы в 7 из 120 сывороток крови, что составило 5,8 %.

Работа с БД позволяет анализировать представляющие интерес группы данных. С помощью фильтров можно осуществлять поиск нужных элементов в таблице, чтобы анализировать только выбранные значения. Например, для оценки возраста серопозитивных к ВЗН доноров использовали сортировку по позитивам отдельных нозологий, далее — поле «возраст». Работая с выборкой было установлено, что, например, в 2022 г. антитела класса G к ВЗН выявлены в 60 пробах, что составило 12,4% [ 9,8–15,6]. При таком количестве исходных данных для анализа возраста использовали функцию MEDIAN, которая делит отсортированные по возрастанию данные на две равные части, показывая середину множества чисел в статистическом распределении. Медианный возраст в этой выборке составил 54 года, серопревалентность к ВЗН отмечалась в равной степени среди мужчин и женщин.

С целью повышения качества серологического мониторинга ЛЗН проведены исследования по дифференциации острой формы болезни от перенесённой ранее. В случае обнаружения IgG к ВЗН в сыворотке крови проводили определение индекса авидности антител, а для исключения перекрестных реакций между вирусами клещевого энцефалита и Западного Нила определяли антитела класса G к клещевому энцефалиту. В 2022 г. доля высокоавидных антител составила 76,7%, низкоавидных — 23,3%. Антитела к возбудителю клещевого вирусного энцефалита в титре 1:100 обнаружены в двух сыворотках крови доноров из Неклиновского района, при этом индекс авидности к ЛЗН в этих образцах составил 100%. В таблицу к имеющимся данным добавлены новые, позволяющие дать более полную характеристику ситуации по ЛЗН в РО.

Актуальной задачей является определение с помощью базы данных маркеров прогноза развития эпидемиологической ситуации. В 2024 г. продолжено исследование условно здорового населения к ПОИ. Проанализированы результаты 577 проб к ЛЗН. Антитела класса G к ВЗН выявлены в 13,5% случаев. Анализ результатов серомониторинга к ВЗН, полученных в период с 2020 г. по 2024 г., показал тенденцию к увеличению доли положительных проб. Суммарная доля серопозитивных результатов в 2020 г. составила 8,7% [ 6,2–12,1], в 2021 г.  — 9,9% [ 7,4–13,1], 2022 г. — 12,4% [ 9,8–15,6], 2024 г. — 13,5% [ 11,0–16,6].

Показатель серопревалентности в 2024 г. является самым высоким за всё время наблюдений. Данный факт свидетельствует об активном контакте населения с возбудителем ЛЗН на территории РО.

Известно, что регулярное выявление высоких долей серопозитивных проб объясняется тем, что в большинстве случаев развиваются субклинические, то есть бессимптомные формы инфекции (до 80% случаев). Зачастую факт перенесённой болезни остается неустановленным [14]. На основании вышеперечисленных данных можно предположить, что уровень заболеваемости ЛЗН в РО в 2024 г. может превысить среднемноголетние значения.

Обсуждение

Комплексные исследования сывороток крови позволяют создать более полную картину ландшафта инфекционных заболеваний в РО. Поскольку данные пополняются в динамике, это позволяет использовать их как ретроспективно, так и в настоящий момент времени.

Исследования на основе большого количества наблюдений обладают высоким уровнем доказательности, позволяя проводить прогнозирование эпидситуации и повысить эффективность эпиднадзора в регионе.

Ежегодные комплексные эпидемиологические исследования, включающие серологический мониторинг, позволяют выявлять особенности функционирования природных и антропургических очагов природно-чаговых инфекций с эпидемиологической оценкой состояния их активности.

Выводы

Сформированная база данных позволяет учитывать, хранить, анализировать данные о частоте инфицирования населения возбудителями ПОИ в разные годы исследований, являясь эффективным инструментом хранения, анализа и презентации.

 База данных «Серологический мониторинг природно-очаговых инфекций на территории Ростовской области» обеспечивает быстрый доступ к информации о результатах серомониторинговых исследований и уровне иммунной прослойки населения при планировании, организации и проведении профилактических и противоэпидемических мероприятий.

Полученные в ходе иммунологического мониторинга оперативные и ретроспективные данные об уровне серопревалентности к ПОИ на различных административных территориях РО позволяют прогнозировать развитие эпидемиологической ситуации по природно-очаговым заболеваниям в регионе.