Геномный эпидемиологический надзор и прогнозирование эпидемий
https://doi.org/10.31631/2073-3046-2026-25-1-4-11
Аннотация
Актуальность. Современная эпидемиологическая ситуация в мире характеризуется высокой напряженностью, обусловленной сочетанием новых биологических вызовов и сохраняющихся традиционных угроз, что диктует необходимость разработки и имплементации инновационных подходов к реализации эпидемиологического надзора и прогнозированию развития эпидемического процесса инфекций, вызываемых известными и потенциальными возбудителями. Цель. Обоснование стратегии проактивной оценки эпидемиологических рисков на основе геномного эпидемиологического надзора для повышения эффективности предупреждения эпидемий и оптимизации противоэпидемических мер. Заключение. Современная парадигма прогностического эпидемиологического анализа опирается на объединение данных о геноме возбудителя с оценкой его эволюционного потенциала и эпигенетическом ответе организма хозяина, являющегося универсальным ранним маркером инфицирования, в том числе неизвестными ранее патогенами. Интеграция этих данных с цифровыми платформами позволяет реализовывать системный, многоуровневый геномный эпидемиологический надзор, который направлен на предупреждение возможных эпидемий и пандемий, а также разработку и оптимизацию противоэпидемических стратегий в системе общественного здравоохранения.
Об авторе
В. Г. Акимкин
ФГБУН НИИ Эпидемиологии Роспотребнадзора
Россия
Россия
Акимкин Василий Геннадьевич, академик РАН, д. м. н., профессор, Заслуженный врач Российской Федерации, лауреат Премии Правительства Российской Федерации в области науки и техники, лауреат Премии Правительства в области медицинской науки, директор ФБУН Центральный НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора
111123, г. Москва, ул. Новогиреевская, дом 3А
Список литературы
1. WHO. Pathogens prioritization: a scientific framework for epidemic and pandemic research preparedness. Jul, 2024. [Accessed: Nov. 27, 2025]. Доступо на: https://www.who.int/publications/m/item/pathogens-prioritization-a-scientific-framework-for-epidemic-and-pandemic-research-preparednes
2. WHO. Prioritization of pathogens to guide discovery, research and development of new antibiotics for drug-resistant bacterial infections, including tuberculosis. Sep, 2017. [Accessed: Nov. 27, 2025]. Доступно на: https://www.who.int/publications/i/item/WHO-EMP-IAU-2017.12
3. Morabito KM, Cassetti MC, DeRocco AJ, et al. Viral Prototypes for Pandemic Preparedness: The Road Ahead. J Infect Dis. 2023 Oct 18;228(Suppl 6):S460-S464. doi: 10.1093/infdis/jiad267.
4. WHO to identify pathogens that could cause future outbreaks and pandemics. Nov, 2022. [Accessed: Nov. 27, 2025]. Available at: https://www.who.int/news/item/21-11-2022-who-to-identify-pathogens-that-could-cause-future-outbreaks-and-pandemics
5. Research response to pathogen X during a pandemic. Jan, 2024. [Accessed: Aug. 27, 2024]. Available at: https://www.who.int/news-room/events/detail/2024/01/19/default-calendar/Research-response-to-pathogen-X-during-a-pandemic
6. What Is Disease X? The Pandemic Threat Discussed At Davos 2024. [Accessed: Nov. 27, 2025]. Available: https://www.forbes.com/sites/brucelee/2024/01/27/what-is-disease-x-the-pandemicthreat-discussed-at-davos-2024/
7. Акимкин В. Г., Семененко Т. А., Хафизов К. Ф. и др. Биобезопасность и геномный эпидемиологический надзор. Эпидемиология и Вакцинопрофилактика. 2024; 23(5):4-12. https://doi:10.31631/2073-3046-2024-23-5-4-12
8. Watson JT, Gayer M, Connolly MA. Epidemics after natural disasters. Emerg Infect Dis. 2007;13(1):1-5. doi: 10.3201/eid1301.060779.
9. Vashisht V, Vashisht A, Mondal A.K., et al. Genomics for Emerging Pathogen Identification and Monitoring: Prospects and Obstacles. BioMedInformatics 2023, 3, 1145–1177. https://doi.org/10.3390/biomedinformatics3040069
10. Попова А. Ю., Кузьмин С. В., Зайцева Н. В., Май И. В. Приоритеты научной поддержки деятельности санитарно-эпидемиологической службы в области гигиены: поиск ответов на известные угрозы и новые вызовы. Анализ риска здоровью. 2021; 1: 4-14. DOI 10.21668/health.risk/2021.1.01
11. Акимкин В. Г., Черкашина А. С., Тюменцев А. И. и др. Биотехнологии в геномном эпиднадзоре. Состояние и перспективы развития. Эпидемиология и Вакцинопрофилактика. 2025;24(3):4-13. https://doi:10.31631/2073-3046-2025-24-3-4-13
12. Эпидемиологический надзор за инфекционными болезнями: Сборник научных трудов. Под ред. В. И. Покровского, И.Л. Шаханиной и др. М.: Центральный НИИ эпидемиологии Минздрава СССР, 1987. 190 с.
13. Rothman KJ. Interaction and evolution in epidemiology. Soz Praventivmed. 2004;49(2):105-6. doi: 10.1007/s00038-004-0044-7.
14. Voelkerding KV, Dames SA, Durtschi JD. Next-generation sequencing: from basic research to diagnostics. Clin Chem. 2009;55(4):641-58. doi: 10.1373/clinchem.2008.112789.
15. John G, Sahajpal NS, Mondal AK, et al. Next-Generation Sequencing (NGS) in COVID-19: A Tool for SARS-CoV-2 Diagnosis, Monitoring New Strains and Phylodynamic Modeling in Molecular Epidemiology. Curr Issues Mol Biol. 2021;43(2):845-867. doi: 10.3390/cimb43020061.
16. Акимкин В. Г., Семененко Т. А., Хафизов К. Ф. и др. Стратегия геномного эпидемиологического надзора. Проблемы и перспективы. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. 2024;101(2):163–172. DOI: 10.36233/0372-9311-507
17. Carter L.L., Yu M.A., Sacks J.A., et al. Global genomic surveillance strategy for pathogens with pandemic and epidemic potential, 2022–2032. Bull. World Health Organ. 2022;100(4):239A. doi:10.2471/blt.22.288220
18. Акимкин В. Г., Семененко Т. А., Углева С. В. и др. COVID-19 в России: эпидемиология и молекулярно-генетический мониторинг. Вестник Российской академии медицинских наук. 2022; 77 (4): 254-260. doi: 10.15690/vramn2121
19. Котов И. А., Аглетдинов М. Р., Роев Г. В. и др. Геномный надзор за SARS-CoV-2 в Российской Федерации: возможности платформы VGARus. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. 2024;101(4):435–447. DOI: https://doi.org/10.36233/0372-9311-554
20. Wilson CN, Musicha P, Beale MA. Genomic epidemiology on the move. Nat Rev Microbiol. 2023;21(2):69. doi: 10.1038/s41579-022-00836-4.
21. Cárdenas P, Corredor V, Santos-Vega M. Genomic epidemiological models describe pathogen evolution across fitness valleys. Sci Adv. 2022 Jul 15;8(28):eabo0173. doi: 10.1126/sciadv.abo0173.
22. Akimkin V.G., Semenenko T.A., Ugleva S.V., et al. COVID-19 epidemic process and evolution of SARS-CoV-2 genetic variants in the Russian Federation. Microbiol. Res. 2024; 15(1): 213-224. 10.3390/ microbiolres15010015. DOI: 10.3390/microbiolres15010015
23. Акимкин В. Г., Зверев В. В., Кирпичников М. П. и др. Эпидемиологические, клеточные, генетические и эпигенетические аспекты биобезопасности. Вестник Российской академии наук. 2024; 94 (3):287-298 DOI: 10.31857/S0869587324030127
24. Kaneko S., Takasawa K., Asada K., et al. Epigenetic Mechanisms Underlying COVID-19 Pathogenesis. Biomedicines. 2021; 9(9):1142. doi: 10.3390/biomedicines9091142.
25. Кузнецов В. В., Абдурашитов М. А., Акишев А. Г., Дегтярев С. Х. Способ определения нуклеотидной последовательности Pu(5mC)GPy в заданном положении протяженной ДНК. Патент на изобретение RU 2525710 С1. 2014.
26. Беляков В. Д. Общие закономерности функционирования паразитарных систем (механизмы саморегуляции). Паразитология. 1986; 20 (4): 249–255.
27. Акимкин В. Г., Семененко Т. А., Дубоделов Д. В. и др. Теория саморегуляции паразитарных систем и COVID-19. Вестник РАМН. 2024;79(1):33–41. doi: https://doi.org/10.15690/vramn11607
28. Wilson CN, Musicha P, Beale MA. Genomic epidemiology on the move. Nat Rev Microbiol. 2023;21(2):69. doi: 10.1038/s41579-022-00836-4.
29. Hadfield J, Megill C, Bell SM, et al. Nextstrain: real-time tracking of pathogen evolution. Bioinformatics. 2018; 34(23):4121-4123. doi: 10.1093/bioinformatics/bty407
30. Espinoza B, Adiga A, Venkatramanan S, Warren AS, Chen J, Lewis BL, et al. Coupled models of genomic surveillance and evolving pandemics with applications for timely public health interventions. Proc Natl Acad Sci U S A. 2023; 120(48): e2305227120. doi: 10.1073/pnas.2305227120.
31. Jiao Z, Ji H, Yan J, Qi X. Application of big data and artificial intelligence in epidemic surveillance and containment. Intell Med. 2023;3(1):36-43. doi: 10.1016/j.imed.2022.10.003
32. Vashisht, V, Vashisht, A, Mondal, et al. Genomics for Emerging Pathogen Identification and Monitoring: Prospects and Obstacles. BioMedInformatics 2023; 3: 1145–1177. https://doi.org/10.3390/biomedinformatics3040069
33. Geanta M, Tanwar AS, Lehrach H, et al. Horizon Scanning: Rise of Planetary Health Genomics and Digital Twins for Pandemic Preparedness. OMICS. 2022;26(2):93-100. doi: 10.1089/omi.2021.0062.
34. Maljkovic Berry I, Melendrez MC, Bishop-Lilly KA, et al. RG. Next Generation Sequencing and Bioinformatics Methodologies for Infectious Disease Research and Public Health: Approaches, Applications, and Considerations for Development of Laboratory Capacity. J Infect Dis. 2020;221(Suppl 3):S292-S307. doi: 10.1093/infdis/jiz286.
35. Zarebski AE, Zwaans A, Gutierrez B, et al. Estimating epidemic dynamics with genomic and time series data. JRSoc Interface. 2025; 22(227):20240632. doi: 10.1098/rsif.2024.0632.
36. Cárdenas P, Corredor V, Santos-Vega M. Genomic epidemiological models describe pathogen evolution across fitness valleys. Sci Adv. 2022 Jul 15;8(28):eabo0173. doi: 10.1126/sciadv.abo0173.
37. Pronyk PM, de Alwis R, Rockett R, et al. Advancing pathogen genomics in resource-limited settings. Cell Genom. 2023; 3(12):100443. doi: 10.1016/j.xgen.2023.100443.
38. Duval A, Opatowski L, Brisse S. Defining genomic epidemiology thresholds for common-source bacterial outbreaks: a modelling study. Lancet Microbe. 2023; 4(5): e349-e357. doi: 10.1016/S2666-5247(22)00380-9.
39. Abousamra E, Figgins M, Bedford T. Fitness models provide accurate short-term forecasts of SARS-CoV-2 variant frequency. PLoS Comput Biol. 2024;20(9):e1012443. doi: 10.1371/journal.pcbi.1012443.
40. Chowell G, Skums P. Investigating and forecasting infectious disease dynamics using epidemiological and molecular surveillance data. Phys Life Rev. 2024 Dec;51:294-327. doi: 10.1016/j.plrev.2024.10.011.
41. Акимкин В. Г. Эволюция эпидемиологии. Эпидемиология и инфекционные болезни. Актуальные вопросы. 2025; 15 (2): 6-15. DOI 10.18565/epidem.2025.15.2.6-15.
Рецензия
Для цитирования:
Акимкин В.Г. Геномный эпидемиологический надзор и прогнозирование эпидемий. Эпидемиология и Вакцинопрофилактика. 2026;25(1):4-11. https://doi.org/10.31631/2073-3046-2026-25-1-4-11
For citation:
Akimkin V.G. Genomic Epidemiological Surveillance and Epidemic Forecasting. Epidemiology and Vaccinal Prevention. 2026;25(1):4-11. https://doi.org/10.31631/2073-3046-2026-25-1-4-11
Просмотров:
514
JATS XML
Послать статью по эл. почте 