Синьков Вячеслав Владимирович - кандидат медицинских наук, старший научный сотрудник лаборатории эпидемиологически и социально-значимых инфекций, Институт эпидемиологии и микробиологии.
664003, 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, Scientific Center for Family Health and Human Reproduction Problems.
Timiryazev Str., 16, Irkutsk, 664003
Жданова Светлана Николаевна - доктор медицинских наук, ведущий научный сотрудник лаборатории эпидемиологически и социально-значимых инфекций, Институт эпидемиологии и микробиологии.
664003, 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, Scientific Center for Family Health and Human Reproduction Problems.
Timiryazev Str., 16, Irkutsk, 664003
Савилов Евгений Дмитриевич - доктор медицинских наук, главный научный сотрудник лаборатории эпидемиологически и социально значимых инфекций, Институт эпидемиологии и микробиологии.
664003, 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, Scientific Center for Family Health and Human Reproduction Problems.
Timiryazev Str., 16, Irkutsk, 664003
Огарков Олег Борисович - доктор медицинских наук, директор Института эпидемиологии и микробиологии.
664003, Иркутск, ул. Тимирязева, 16
Oleg B. Ogarkov - Dr. Sc. (Med.), Director of the Institute of epidemiology and microbiology, Institute of Epidemiology and Microbiology, Scientific Center for Family Health and Human Reproduction Problems.
Timiryazev Str., 16, Irkutsk, 664003
Обоснование. Существующие методы микробиологического мониторинга туберкулеза ограничены ретроспективным анализом и не учитывают динамику генетической структуры популяции патогена. Отсутствие инструментов, интегрирующих молекулярно-генетические показатели в количественные модели, препятствует переходу к предиктивному риск-ориентированному надзору.
Цель исследования. Разработать и обосновать методологию применения интегрального показателя эпидемиологического риска территории в системе геномного эпидемиологического надзора за туберкулезом с множественной и широкой лекарственной устойчивостью в регионах Российской Федерации для изучения динамики эпидемического процесса и прогнозирования его неблагоприятных тенденций.
Материалы и методы. Архитектура индекса базируется на консолидации региональной статистики и комплекса генотипических детерминант: коэффициентов априорной опасности генетических линий, частоты их распространения и уровня лекарственной устойчивости. Для определения статистических порогов эпидемической значимости генотипов использовано имитационное моделирование методом Монте-Карло (100 000 итераций). Шкалирование уровней риска проведено на основе квартильного анализа те-оретического распределения (10 000 итераций). Апробация инструмента выполнена на данных четырех субъектов Российской Федерации.
Результаты. В ходе моделирования определен критический порог коэффициента экспансии (2,15; p < 0,001), позволяющий математически обоснованно идентифицировать эпидемически значимые генотипы. Квартильный анализ обеспечил объективную классификацию территорий по уровню угрозы дестабилизации ситуации. Высокое значение коэффициента детерминации (R^2 = 0,874) подтверждает, что структура популяции возбудителя является определяющим фактором регионального эпидемиологического неблагополучия.
Заключение. Разработанный индекс отвечает вызовам современной эпидемиологии, позволяя выявлять скрытую экспансию агрессивных генотипов до их отражения в стандартной отчетности. Инструмент применим как в рамках мониторинга методом полимеразной цепной реакции, так и в системах полногеномного секвенирования, что делает его универсальной платформой для государственного санитарно-эпидемиологического контроля.
Background. Current tuberculosis monitoring methods rely on retrospective analysis and fail to account for the dynamics of the pathogen population's genetic structure. The lack of analytical tools capable of integrating molecular genetic indicators into quantitative risk models prevents a transition toward predictive, risk-based surveillance.
The aim. To develop and justify a methodology for applying the territorial epidemiological risk index within the genomic surveillance system for multidrug-resistant and extensively drug-resistant tuberculosis in regions of the Russian Federation to investigate the dynamics of the epidemic process and forecast adverse trends.
Materials and Methods. The index architecture is based on the consolidation of regional statistics and a complex of genotypic determinants: lineage-specific hazard weights, population frequencies, and drug resistance levels. Monte Carlo simulation (100,000 iterations) was employed to determine statistical thresholds for the epidemic significance of genotypes. Risk level scaling was performed through quartile analysis of the theoretical distribution (10,000 iterations). The tool was validated using data from four constituent entities of the Russian Federation with contrasting pathogen population structures.
Results. Stochastic modeling established a critical expansion threshold of 2.15 (p < 0.001), enabling mathematically sound identification of epidemically significant genotypes. Quartile analysis facilitated an objective classification of territories based on the threat of situational destabilization. A high coefficient of determination (R^2 = 0.874) confirms that the pathogen population structure is a decisive factor in regional epidemiological distress.
Conclusion. The developed index addresses modern epidemiological challenges by enabling the detection of cryptic expansion of aggressive genotypes before they are reflected in standard reporting forms. The tool is applicable within both polymerase chain reaction monitoring programs and whole-genome sequencing systems, serving as a universal platform for state sanitary and epidemiological control.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.