Сайт издательства «Медиа Сфера»
содержит материалы, предназначенные исключительно для работников здравоохранения. Закрывая это сообщение, Вы подтверждаете, что являетесь дипломированным медицинским работником или студентом медицинского образовательного учреждения.

Годков М.А.

ГБУЗ города Москвы «Научно-исследовательский институт скорой помощи им. Н.В. Склифосовского Департамента здравоохранения города Москвы»

Шустов В.В.

ГБУЗ «НИИ скорой помощи им. Н.В. Склифосовского» Департамента здравоохранения Москвы

Кашолкина Е.А.

ГБУЗ города Москвы «Научно-исследовательский институт скорой помощи им. Н.В. Склифосовского Департамента здравоохранения города Москвы»

Динамика и гендерно-возрастные особенности эпидемического процесса COVID-19 в городе Москве (итоги скринингового обследования за 1,5 года)

Авторы:

Годков М.А., Шустов В.В., Кашолкина Е.А.

Подробнее об авторах

Журнал: Лабораторная служба. 2021;10(4): 30‑37

Прочитано: 1268 раз


Как цитировать:

Годков М.А., Шустов В.В., Кашолкина Е.А. Динамика и гендерно-возрастные особенности эпидемического процесса COVID-19 в городе Москве (итоги скринингового обследования за 1,5 года). Лабораторная служба. 2021;10(4):30‑37.
Godkov MA, Shustov VV, Kasholkina EA. Dynamics and gender and age features of the COVID-19 EPIDEMIC process in Moscow (results of screening survey for 1.5 years). Laboratory Service. 2021;10(4):30‑37. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/labs20211004130

Введение

Появление в декабре 2019 г. первых случаев нетипичной пневмонии сразу было расценено международным научным и медицинским сообществом как серьезная эпидемическая угроза.

В Российской Федерации к середине ноября 2021 г. число лиц, заболевших COVID-19, превысило 9 млн человек и продолжает расти [1]. Постановка диагноза в максимально ранние сроки от начала заболевания, незамедлительная изоляция больного и своевременное начало терапии являются ключевым фактором в профилактике эпидемий [2, 3].

У ряда пациентов COVID-19 развивается в виде бессимптомной формы заболевания, что существенно усложняет и удлиняет процесс постановки правильного диагноза. Это в свою очередь влечет задержку назначения оптимальной терапии и исключение заболевшего из широкого круга общения. Перечисленные проблемы существенно снижают эффективность противоэпидемических мер, направленных на снижение скорости распространения коронавирусной инфекции.

На данный момент основным для диагностики COVID-19 считается метод полимеразной цепной реакции (ПЦР) [4, 5]. Он позволяет в относительно небольшие сроки (несколько часов) и с приемлемой себестоимостью выявлять наличие SARS-CoV-2 в тех или иных биологических жидкостях и средах человека, чаще в мазках из рото- и носоглотки. В кратчайшие сроки благодаря усилиям разработчиков оборудования и реагентов ПЦР с обратной транскрипцией (ПЦР-ОТ) стал широко распространенным и массовым методом скрининга населения на наличие COVID-19. В Российской Федерации массовый скрининг населения на COVID-19 начат 20 марта 2020 г.

С целью совершенствования диагностики COVID-19 предложено серологическое обследование пациентов на наличие специфических антител классов M и G (IgM и IgG соответственно) к SARS-CoV-2. Тестирование на наличие специфических антител позволяет оценить вероятность произошедшей «встречи» пациента с данным возбудителем, повысить качество дифференциальной диагностики, оценить стадию развития заболевания либо наличие иммунной защиты у переболевших или вакцинированных, кроме того, серологическое тестирование является одним из самых быстрых диагностических алгоритмов в клинической практике [6].

В России начало массового скрининга населения на наличие специфических антител организовано с 15 мая 2020 г. Серологические исследования дают возможность оценить наличие популяционного иммунитета. Введение массового скрининга населения на наличие антител позволяет установить как индивидуальные характеристики формирования иммунитета у конкретного пациента, так и гендерно-возрастные особенности формирования популяционного (коллективного) иммунитета в процессе развертывания пандемии.

Всесторонний эпидемиологический анализ развития и течения эпидемии COVID-19 невозможен без комплексной оценки результатов скрининга населения на наличие SARS-CoV-2 и выявления специфических иммуноглобулинов классов IgM и IgG. Подобный анализ крайне необходим для оценки темпа формирования и актуального уровня популяционного иммунитета к данной инфекции, а также разработки и принятия необходимых мер для профилактики новой коронавирусной инфекции.

Цель исследования — оценить динамику эпидемического процесса COVID-19 по результатам скрининга на наличие РНК SARS-CoV-2 и антител IgM и IgG к новому коронавирусу в условиях мегаполиса.

Материал и методы

Массовый скрининг населения на наличие РНК SARS-CoV-2 проводили с марта 2020 г. Биологическим материалом для молекулярного исследования служили мазки (отделяемое) из носо- и ротоглотки. Серологическое тестирование выполняли с мая 2020 г. В данной работе представлены результаты обеих скрининговых программ по состоянию на октябрь 2021 г.

Выявление вируса РНК SARS-CoV-2 проводили методом ПЦР-ОТ. Выделение и очистку РНК SARS-CoV-2 выполняли с помощью автоматических станций открытого типа Tecan Freedom EVO (Швейцария), Thermo Scientific KingFisher (США) и Microlab STARlet («Hamilton», Швейцария). Для реакции обратной транскрипции и амплификации РНК SARS-CoV-2 использовали наборы реагентов РеалБест РНК SARS-CoV-2 («Вектор-Бест», Россия) и АмплиТест SARS-CoV-2 (ФГБУ «ЦСП» ФМБА РФ) на амплификаторах CFX-96 («BioRad laboratories», США) и Rotor-Gene Q 6plex («Qiagen», Германия).

Серологический скрининг на наличие специфических антител проводили в закрытой автоматизированной аналитической системе CL6000i (Китай) с помощью двухэтапного иммунохемилюминесцентного анализа.

На текущий момент установлено, что наибольшим вируснейтрализующим эффектом обладают антитела к RBD-S1 белка SARS-CoV-2. Однако при легком течении заболевания данный вид антител может не сформироваться. В этом случае при проведении специфической диагностики, направленной на выявление исключительно RBD-антител, высока вероятность «пропуска» пациентов, перенесших COVID-19. В связи с изложенным использование тест-систем, направленных на выявление антител к S- и N-белку вируса, имеет важное значение для комплексной оценки уровня популяционного иммунитета против SARS-CoV-2 (выявление переболевших и вакцинированных лиц). Следует также добавить, что поствакцинальные антитела, в структуре которых представлены только фрагменты RBD-S1 SARS-CoV-2, выявляются только через 3 нед после введения второго компонента вакцины.

Тестирование биологического материала по обеим скрининговым программам проводили в клинико-диагностической лаборатории №1 (КДЛ №1) ГБУЗ «НИИ скорой помощи им. Н.В. Склифосовского». Биоматериал на исследование поступал из амбулаторно-поликлинической сети и стационаров Москвы различного профиля от пациентов, страдающих различными видами патологии, в том числе не связанными с COVID-19. Доля повторных обследований пациентов на наличие РНК SARS-CoV-2 и антител к данному вирусу составляла не более 1,0 и 1,24% от общего числа обследованных соответственно, что при общей выборке пациентов не искажает результатов и не оказывает влияния на достоверность результатов.

При анализе результатов исследования использовали относительный показатель — выявляемость, являющийся отношением количества положительных образцов (по наличию РНК, IgM, IgG или сочетанному наличию IgM/IgG) к общему количеству протестированных проб за определенный период в процентах. Обработку первичных данных осуществляли в электронных таблицах Microsoft Excel. Статистическую обработку данных проводили с использованием U-критерия Манна—Уитни и χ2 в программе Jamovi (версия 1.6), достоверность отличий принимали при p<0,05.

Результаты и обсуждение

За период с 21 марта 2020 г. по 31 октября 2021 г. в КДЛ №1 протестировано на наличие РНК SARS-CoV-2 2 946 157 мазков. Молекулярно-генетические следы вируса обнаружены в 482 509 образцах. Таким образом, выявляемость за весь период исследования составляет 16,4%.

Женщины обследовались на 18,6% чаще, чем мужчины: за весь период исследования протестировано на наличие SARS-CoV-2 1 747 560 и 1 198 597 образцов биологического материала женщин и мужчин соответственно. Среди мазков, взятых у женщин, положительный результат на COVID-19 установлен в 274 444 пробах, у мужчин — в 208 065. Суммарное количество выявленных случаев заболевания коронавирусной инфекцией у женщин на 14% больше, чем у мужчин. Вместе с тем суммарная выявляемость COVID-19 у мужчин — 17,4%, а у женщин — 15,7%, разница статистически достоверна (p<0,001). Таким образом, мужчины обследовались на наличие SARS-CoV-2 реже, но болели чаще женщин. Причины подобного явления требуют дополнительного изучения.

При статистическом анализе результатов массового скрининга населения на наличие РНК SARS-CoV-2 установлен волнообразный характер динамики распространения COVID-19 в Москве (рис. 1). В течение анализируемого периода зафиксировано четыре пика показателя выявляемости различной выраженности: два эпизода роста заболеваемости в весенне-летний период (с максимальным подъемом до 29,5% в 2020 г., до 31,6% в 2021 г.) и два эпизода в осенне-зимний период (до 22,4% в 2020 г., до 25,1% в 2021 г.).

Рис. 1. Динамика выявляемости COVID-19.

Согласно мировой статистике, представленной Университетом Джона Хопкинса, во всех странах мира зафиксировано несколько вспышек заболевания, что подтверждает наши данные об его волнообразном течении [7]. Рассматривая график динамики выявляемости COVID-19, следует заметить, что само по себе увеличение количества протестированных образцов не приводит к механическому росту показателя выявляемости. Показатель выявляемости отражает значительно более сложный процесс развития эпидемии в городе. При этом эпидемический процесс, очевидно, зависит не только от сезонных погодно-климатических изменений, но и от динамики социально-производственных особенностей поведения больших масс населения при смене сезона, объявления карантинных мероприятий, начала и окончания сезона отпусков, школьных каникул и т.п.

Так, в первый пик выявляемость достигала 29,5%, при этом количество исследуемого биоматериала не превышало 50 тыс. в 1 мес. В октябре 2020 г. количество протестированных образцов увеличилось пятикратно и превысило 250 тыс. образцов в 1 мес. Однако показатель выявляемости в этот период снизился до уровня 15,6%. Отмеченное увеличение числа обследованных, вероятно, связано с введением в этот период жестких противоэпидемических мер на государственном уровне, регламентирующих обязательное наличие результатов ПЦР-тестирования для заселения в санатории и гостиницы, посещения культмассовых мероприятий и т.п.

При изучении динамики выявляемости коронавирусной инфекции установлена зависимость данного показателя от гендерных признаков: на протяжении всего периода исследования показатель выявляемости у мужчин выше, чем у женщин. В весенне-летний период 2020 г. выявляемость у мужчин составила 30,7%, у женщин — 28,5%, в осенне-зимний период 2020 г. — 23,9 и 21,3% соответственно. В весенне-летний период 2021 г. зафиксирован максимальный подъем показателя: у мужчин — 32,7%, у женщин — 30,8%. В осенне-зимний период 2021 г. выявляемость у мужчин и женщин подобна предыдущему году — 25,8 и 24,7% соответственно.

Для проведения сравнительного исследования выявляемости по возрасту пациенты разделены на следующие группы: до 25, 25—45, 45—60, 60—75 и старше 75 лет. Установлена устойчивая тенденция увеличения показателя выявляемости от младших к старшим возрастным группам (p<0,001) (рис. 2). Так, в группе до 25 лет выявляемость COVID-19 составила 12,9%, в группе от 25 до 45 лет — 15% и в группе от 45 до 60 лет — 15,9%. Данные возрастные группы (25—60 лет) составляют основное работающее население в популяции. В то же время наибольшие значения выявляемости COVID-19 зарегистрированы в группах от 60 до 75 лет и старше 75 лет, 20 и 24,6% соответственно (p<0,001).

Рис. 2. Выявляемость РНК SARS-CoV-2 в зависимости от возраста.

Важной характеристикой эпидемического процесса является динамика частоты выявления пациентов с высоким уровнем специфических антител (популяционный иммунитет). Частота выявления лиц с высоким уровнем специфических антител класса M отражает долю пациентов в острой фазе заболевания. Сочетанное выявление специфических иммуноглобулинов классов M и G служит признаком разгара или угасания заболевания. Наконец, выявление исключительно специфического иммуноглобулина G позволяет оценить частоту встречаемости в популяции лиц, уже перенесших COVID-19 либо вакцинированных против данного опасного инфекционного заболевания.

На протяжении всего периода наблюдений выявляемость пациентов с диагностически значимым уровнем IgM постепенно снижалась (рис. 3). Максимальные значения выявляемости зафиксированы во время первой вспышки заболеваемости в Москве (май—июль 2020 г. — 3,1—3,3% соответственно). Затем выявляемость IgM пошла на спад с незначительными подъемами во время новых вспышек заболеваемости. В октябре 2021 г. выявляемость IgM составила 0,6%. Наличие общей тенденции к снижению выявляемости маркера острой фазы заболевания обусловлено, вероятно, тем, что пациенты поступают в специализированные стационары по оказанию медицинской помощи больным с COVID-19 уже в стадии прогрессирования заболевания, при которой одновременно выявляются IgM и IgG. При этом нельзя исключать вероятность более поздней серологической диагностики новой коронавирусной инфекции, так как пациенты начинают обследоваться в период выраженных симптоматических проявлений болезни.

Рис. 3. Динамика выявляемости антител.

В течение всего периода тестирования наблюдается волнообразное течение выявляемости IgM/IgG, при этом выраженное повышение выявляемости отмечается в период более значительных вспышек заболеваемости, таких как осень-зима 2020 г. и осень 2021 г., когда число заболевших достигает локальных максимумов.

Наиболее значимым критерием оценки эффективности борьбы с новой коронавирусной инфекцией является постоянный рост выявляемости IgG, так как данный маркер служит одним из основных показателей популяционного иммунитета. На момент начала скрининга лишь у 15,2% пациентов устанавливали наличие одних IgG, при этом уже через 1 год доля пациентов с IgG составляла >44,3%. Тенденция роста выявляемости IgG служит критерием увеличения иммунной прослойки населения.

Однако существует ряд сложностей в достижении необходимого уровня популяционного иммунитета, в частности за счет вакцинации. Медленный темп вакцинации ведет к тому, что у части пациентов, вакцинированных ранее, титр антител снижается до порогового уровня и, таким образом, снижается индивидуальный уровень иммунной защиты от SARS-CoV-2 и увеличивается вероятность распространения инфекции.

Ввиду этого нами предпринята попытка оценки темпов формирования популяционного иммунитета. Их мы оценивали по разнице величины уровня выявляемости IgG анализируемого месяца по отношению к предыдущему. Как следует из данных, представленных на рис. 4, динамика темпов прироста IgG носит затухающий характер. Максимальные темпы прироста установлены в мае (15,2%), августе (9,6%), декабре (8,1%) 2020 г. и августе (4,1%) 2021 г. При этом ретроспективно установлен интересный факт: скачкообразному подъему частоты выявления IgG предшествовало существенное снижение данного показателя.

Рис. 4. Динамика темпов формирования коллективного иммунитета.

Из данной тенденции выделяется один временной интервал — заключительный период наблюдений (с июня по сентябрь 2021 г.). В этот период зарегистрирован постепенный подъем прироста выявляемости IgG, и лишь перед новой вспышкой заболеваемости снова наблюдается снижение темпов его роста. Следует обратить внимание, что, несмотря на все усилия по привлечению населения к вакцинации, темпы роста уровня популяционного иммунитета за этот период остаются в пределах 2%. Это совершенно недостаточно для достижения необходимого уровня иммунной прослойки, необходимого для снижения скорости распространения и заболеваемости COVID-19.

В течение всего периода наблюдений установлено постепенное и неуклонное увеличение числа пациентов с более высокими титрами IgG (рис. 5). В начале пандемии, в мае 2020 г., лиц с титром IgG >100 Ед/мл было выявлено 67,7% среди пациентов с антителами IgG, тогда как в октябре 2021 г. их доля составила не более 54% (сократилась на 13,7 процентных пункта). Вместе с тем в октябре 2021 г. доля пациентов с титрами IgG ≥200 Ед/мл составляла 28,4%, что в 8,5 раз больше, чем годом ранее. Возможно, это явление обусловлено с широким распространением новых штаммов SARS-CoV-2, способных вызывать более выраженный иммунный ответ. Кроме того, на данный момент зарегистрированы многочисленные случаи повторных заражений COVID-19, при которых возникает вторичный иммунный ответ с более выраженным ростом титров IgG.

Рис. 5. Динамика структуры выявляемости IgG.

Нами установлена прямая корреляция роста доли пациентов с высокими титрами IgG с увеличением возраста (рис. 6). Так, в возрастной группе до 25 лет доля пациентов с титрами IgG от 10 до 100 Ед/мл составляла около 85% от общего числа пациентов с выявленными антителами IgG. С увеличением возраста доля таких пациентов постоянно снижалась: в группе от 25—45 лет она составляла 78,5%, от 45—60 лет — 67,1%, от 60—75 лет — 58,4%, старше 75 — 44,2%. Сокращение доли лиц с низкотитражными уровнями IgG сопровождалось ростом доли лиц с высокотитражными уровнями данного иммуноглобулина. Полноценное понимание описанного факта требует дальнейших исследований, однако уже в настоящее время есть некоторые предположения о вариабельности иммунного ответа на вторжение SARS-CoV-2 у лиц различных возрастных категорий.

Рис. 6. Структура выявляемости антител в зависимости от возраста.

По мнению некоторых авторов, вариабельность иммунного ответа лиц различных возрастных категорий может быть связана с более низкой активностью клеточного иммунитета у взрослых вследствие общего угасания иммунной системы. Это обусловливает более длительную фазу активации иммунной системы в ответ на вторжение возбудителя инфекционного заболевания. У вируса появляется более длительное «окно размножения» до активной фазы иммунного ответа организма-хозяина. Концентрация SARS-CoV-2 в организме пациента при этом нарастает, что и приводит к усиленному иммунному ответу, но в более отдаленный период, чем у лиц молодого возраста [8, 9].

Другим возможным фактором, обусловливающим получение подобных результатов, может являться подготовленность иммунной системы лиц старших возрастных групп за счет большего количества накопленных клеток памяти в течение всей жизни. Нельзя исключить и вероятность вспышек инфекционных заболеваний, подобных новой коронавирусной инфекции в отдаленном прошлом (40—50 лет и более назад), когда выявление конкретного возбудителя было технологически невозможно. В связи с этим нельзя исключать наличия в популяции определенной прослойки лиц старшего возраста, переболевших кросс-иммунными инфекциями в прошлом, и обладающих способностью вырабатывать специфические антитела более высокого титра.

Увеличение доли пациентов с высокими IgG и увеличение смертности в зависимости от возраста не согласуются с тем, что высокий титр антител должен оказывать более сильную защиту от инфекции и при этом обладать низкими значениями смертности. Схожая ситуация наблюдается при СПИД/ВИЧ-инфекции, при которой высокие титры антител не обеспечивают защиту от вируса и носят для медиков исключительно информационный характер. При ряде заболеваний высокие титры иммуноглобулинов не являются абсолютным фактором, обеспечивающим устойчивость человека к инфекционным агентам, и не могут являться окончательным критерием для принятия решения о сроках ревакцинации.

Заключение

Рост заболеваемости COVID-19 имеет волнообразный характер течения, при этом выявляемость РНК SARS-CoV-2, как общая, так и в динамике, достоверно выше у мужчин. Помимо этого, люди старшего и пожилого возраста подвержены риску заражения вирусом чаще молодых. На период октября 2021 г. установлен уровень популяционного иммунитета в Москве в 52,1%, что является все еще недостаточным для снижения ограничительных мер, при этом рекомендовано ускорить темпы вакцинации, что основано на результатах анализа темпа ежемесячного прироста IgG.

Авторы подтверждают, что статья или ее части ранее не были опубликованы.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Литература / References:

  1. Коронавирус: статистика (официальный вебсайт). Ссылка активна на 19.11.21.  https://yandex.ru/covid19/stat
  2. Liu NN, Tan JC, Li J, Li S, Cai Y, Wang H. COVID-19 Pandemic: Experiences in China and implications for its prevention and treatment worldwide. Curr Cancer Drug Targets. 2020;20(6):410-416.  https://doi.org/10.2174/1568009620666200414151419
  3. Gong M, Li L, Xin S, Yue Y, Wang S, Hong Z. Cloud-Based System for Effective Surveillance and Control of COVID-19: Useful Experiences From Hubei, China. J Med Internet Res. 2020;22(4):e18948. https://doi.org/10.2196/18948
  4. Jin YH, Cai L, Cheng ZS, Cheng H, Deng T, Fan YP, Fang C, Huang D, Huang LQ, Huang Q, Han Y, Hu B, Hu F, Li BH, Li YR, Liang K, Lin LK, Luo LS, Ma J, Ma LL, Peng ZY, Pan  YB, Pan ZY, Ren XQ, Sun HM, Wang Y, Wang YY, Weng H, Wei CJ, Wu DF, Xia J, Xiong Y, Xu HB, Yao XM, Yuan YF, Ye TS, Zhang XC, Zhang YW, Zhang YG, Zhang HM, Zhao Y, Zhao MJ, Zi H, Zeng XT, Wang YY, Wang XH. A rapid advice guideline for the diagnosis and treatment of 2019 novel coronavirus (2019-nCoV) infected pneumonia (standard version). Mil Med Res. 2020;7(1):4.  https://doi.org/10.1186/s40779-020-0233-6
  5. Профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфекции (COVID-19). Временные методические рекомендации. Версия 13 (14.10.21). Минздрав России. Ссылка активна на 25.11.202.  https://static-0.minzdrav.gov.ru/system/attachments/attaches/000/058/211/original/BMP-13.pdf
  6. Chen J, Niu Z, Li H, Tang D, Zhang P. Analysis of Nucleic Acid and Antibody Detection Results for SARS-CoV-2 Infection. Arch Iran Med. 2021;24(5):427-433.  https://doi.org/10.34172/aim.2021.61
  7. COVID-19 Dashboard by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU). Accessed November 25, 2021. https://www.arcgis.com/apps/dashboards/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6
  8. Wang D, Hu B, Hu C, Zhu F, Liu X, Zhang J, Wang B, Xiang H, Cheng Z, Xiong Y, Zhao Y, Li Y, Wang X, Peng Z. Clinical characteristics of 138 hospitalized patients with 2019 novel coronavirus-infected pneumonia in Wuhan, China. JAMA. 2020;323(11):1061-1069. https://doi.org/10.1001/jama.2020.1585
  9. Guan WJ, Ni ZY, Hu Y, Liang WH, Ou CQ, He JX, Liu L, Shan H, Lei CL, Hui DSC, Du B, Li LJ, Zeng G, Yuen KY, Chen RC, Tang CL, Wang T, Chen PY, Xiang J, Li SY, Wang JL, Liang ZJ, Peng YX, Wei L, Liu Y, Hu YH, Peng P, Wang JM, Liu JY, Chen Z, Li G, Zheng ZJ, Qiu SQ, Luo J, Ye CJ, Zhu SY, Zhong NS. Clinical characteristics of coronavirus disease 2019 in China. N Engl J Med. 2020;382(10):1708-1720. https://doi.org/10.1056/NEJMoa2002032

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.