Оптимизация прогнозирования вакцинных штаммов гриппа
https://doi.org/10.31631/2073-3046-2019-18-1-4-17
Аннотация
Актуальность. Вакцинация по-прежнему является наиболее эффективным способом снижения заболеваемости и смертности от гриппа и вызываемых им осложнений. ВОЗ рекомендует штаммовый состав вакцин к каждому эпидсезону гриппа. К сожалению, соответствие вакцинных и циркулирующих в эпидсезоне штаммов вируса гриппа в силу их изменчивости не всегда является оптимальным.
Цель. Разработать новый метод прогнозирования оптимальной структуры гемагглютинина (HA) для вакцинных штаммов H1N1 и H3N2 для предстоящих эпидсезонов гриппа, сравнить их с рекомендованными ВОЗ и с циркулирующими
Материалы и методы. Для анализа были использованы доступные в Интернете базы данных первичных структур гемагглютинина НА штаммов H1N1 и H3N2, выделенных в эпидсезон гриппа 2012/2013–2017/2018 гг. Для построения прогнозируемой аминокислотной последовательности НА использована адаптированная скрытая марковская модель.
Результаты. Использованный биоинформативный подход показал возможность построения оптимальной первичной структуры НА вакцинных штаммов. Она максимально близка к НА циркулирующих в эпидсезоне штаммов вирусов, распространена среди них и превосходит по критерию структурной близости НА штаммов, реко менд ванных ВОЗ.
Заключение. Данные по первичной структуре НА вируса гриппа можно рассматривать как надежную основу для прогнозирования вакцинных штаммов, снижающую риски для неоптимального или даже ошибочного выбора. Биоинформационный подход позволяет проводить непрерывный мониторинг изменения НА по прошествии эпидсезона и прогностически оценивать соответствие производимых к будущему эпидсезону вакцин.
Об авторе
Е. П. Харченко
ФГБУН «Институт эволюционной физиологии и биохимии им. И. М. Сеченова» РАН
Россия
Россия
Харченко Евгений Петрович - к. б. н., ведущий научный сотрудник
194223, Санкт-Петербург, пр. Тореза
Тел./факс: 8 (812) 552-70-31 (служебн.); 8 904 338-22-80 (моб.)
Список литературы
1. Klingen T.R. Reimering S., Guzman C.A., et al. In silico vaccine strain prediction for human influenza viruses // Trends in Microbiology. 2018. Vol. 26, N 2. P.119–131.
2. Rabiner L.R. A tutorial on Hidden Markov Models and selected applications in speech recognition // Proceedings of the IEEE. 1989. N 77. P. 257–286.
3. Урбах В.Ю. Биометрические методы. Москва; 1964. 415 с. 4.Sriwilaijaroen N., Suzuki Y. Molecular basis of the structure and function of H1 hemagglutinin of influenza virus // Proc Jpn Acad Ser B. 2012. N 88. P. 226–249.
4. Lees W.D., Moss D.S., Shepherd A.J. Analysis of antigenically important residues in human influenza a virus in terms of B-cell epitopes // Journal of virology. 2011. Vol. 85, N 17. P. 8548–8555.
5. Budd A.P., Wentworth D.E., Blanton L., et al. Update: Influenza activity - United States, October 1, 2017 – February 3, 2018 // MMWR Morb Mortal Wkly. 2018. Vol. 67, N 6. P. 169–179.
6. Laver W.G., Air G.M., Webster R.G., et al. Epitopes on protein antigens: misconceptions and realities // Cell. 1990. N 61. P. 553–556.
7. Henry C., Palm A.-K.E., Krammer F., et al. From original antigenic sin to the universal influenza virus vaccine // Trends in Immunology. 2018. Vol. 39, N 1. P. 70–79.
8. Souquette A., Thomas P.G. Past life and future effects — how heterologous infections alter immunity to influenza viruses // Front Immunol. 2018. N 9. Article 1071.
9. Morris D.H., Gostic K.M., Pompei S., et al. Predictive modeling of influenza shows the promise of applied evolutionary biology // Trends in Microbiology. 2018. Vol. 26, N 2. P. 102–8.
10. Rajao D.S., Perez D.R. Universal Vaccines and Vaccine Platforms to Protect against Influenza Viruses in Humans and Agriculture // Front Microbiol. 2018. N 9. Article 123.
11. Kumar A., Meldgaard T.S., Bertholet S. Novel Platforms for the Development of a Universal Influenza Vaccine // Front Immunol. 2018. N 9. Article 600.
Рецензия
Для цитирования:
Харченко Е.П. Оптимизация прогнозирования вакцинных штаммов гриппа. Эпидемиология и Вакцинопрофилактика. 2019;18(1):4-17. https://doi.org/10.31631/2073-3046-2019-18-1-4-17
For citation:
Kharchenko E.P. Optimization of the Predicting of the Influenza Vaccine Strains. Epidemiology and Vaccinal Prevention. 2019;18(1):4-17. (In Russ.) https://doi.org/10.31631/2073-3046-2019-18-1-4-17
Просмотров: 780
Послать статью по эл. почте 