Синьков Вячеслав Владимирович – кандидат медицинских наук; старший научный сотрудник лаборатории эпидемиологически и социально-значимых инфекций; Институт эпидемиологии и микробиологии
664003; г. Иркутск; ул. Тимирязева; 16
Viacheslav V. Sinkov – Cand. Sc. (Med.); Senior Researcher at the Laboratory of epidemiologically and socially significant infections; Institute of Epidemiology and Microbiology
Timiriazeva str.; 16; Irkutsk
Огарков Олег Борисович – доктор медицинских наук; директор Института эпидемиологии и микробиологии
664003; г. Иркутск; ул. Тимирязева; 16
Svetlana N. Zhdanova – Dr. Sc. (Med.); Leading Researcher at the Laboratory of epidemiologically and socially significant infections; Institute of Epidemiology and Microbiology
Timiriazeva str.; 16; Irkutsk
Жданова Светлана Николаевна – доктор медицинских наук; ведущий научный сотрудник лаборатории эпидемиологически и социально-значимых инфекций; Институт эпидемиологии и микробиологии
664003; г. Иркутск; ул. Тимирязева; 16
Oleg B. Ogarkov – Dr. Sc. (Med.); Director of the Institute of epidemiology and microbiology; Institute of Epidemiology and Microbiology
Timiriazeva str.; 16; Irkutsk
Савилов Евгений Дмитриевич – доктор медицинских наук; главный научный сотрудник лаборатории эпидемиологически и социально значимых инфекций Института эпидемиологии и микробиологии
664003; г. Иркутск; ул. Тимирязева; 16
Evgeny D. Savilov – Dr. Sc. (Med.); Chief Researcher at the Laboratory of epidemiologically and socially significant infections; Institute of Epidemiology and Microbiology
Timiriazeva str.; 16; Irkutsk
Введение. Распространение лекарственно-устойчивого туберкулёза требует внедрения новых аналитических подходов для оценки эпидемиологических рисков на основе данных полногеномного секвенирования (whole-genome sequencing; WGS).
Цель. Разработать интегральный индекс эпидемиологической опасности (ИИЭО); учитывающий территориальные особенности распространения; а также биологические и генетические характеристики возбудителя; влияющие на формирование лекарственной устойчивости штаммов Mycobacterium tuberculosis (МБТ).
Материалы и методы. В исследование включены 5538 геномов МБТ; охватывающих широкий спектр генотипов с территорий стран постсоветского пространства. Для каждого штамма рассчитывались мутационная нагрузка по генам устойчивости и частота распространения генотипа в популяции. Были применены методы логарифмической трансформации; нормализации и агрегирования показателей в единый интегральный индекс эпидемиологической опасности (ИИЭО). Прогностическая значимость индекса оценивалась с помощью ROC кривой.
Результаты. В настоящем исследовании представлен интегральный индекс эпидемиологической опасности (ИИЭО); одновременно учитывающий распространённость генотипов МБТ в человеческой популяции и уровень мутационной нагрузки в генах; ассоциированных с устойчивостью к противотуберкулёзным препаратам.
Применение ROC подтвердило высокую прогностическую значимость ИИЭО (AUC = 0;867); а также устойчивость метода при анализе неоднородных популяционных данных.
Заключение. Полученные результаты демонстрируют практическую применимость ИИЭО для ранней идентификации штаммов с высоким риском распространения в рамках геномного эпидемиологического надзора.
Introduction. The spread of drug-resistant tuberculosis necessitates the implementation of novel analytical approaches for assessing epidemiological risks using wholegenome sequencing (WGS) data.
Objective. To develop an Integrated Epidemiological Risk Index (IERI) that accounts for regional patterns of strain distribution as well as biological and genetic characteristics of Mycobacterium tuberculosis (MTB) associated with the development of drug resistance.
Materials and Methods. The study included 5538 MTB genomes representing a wide range of genotypes from countries of the post-Soviet region. For each strain; the mutational burden in resistance-associated genes and the relative frequency of the genotype in the population were calculated. Logarithmic transformation; normalization; and aggregation methods were applied to construct a unified Integrated Epidemiological Risk Index (IERI). The predictive value of the index was evaluated using ROC analysis.
Results. This study presents an Integrated Epidemiological Risk Index (IERI) that simultaneously incorporates the population prevalence of MTB genotypes and their mutational burden in genes associated with resistance to anti-tuberculosis drugs. ROC analysis confirmed the high predictive value of the IERI (AUC = 0.867) and the robustness of the method when applied to heterogeneous population datasets.
Conclusion. The findings demonstrate the practical utility of the IERI for early identification of high-risk strains in the context of genomic epidemiological surveillance.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.