Мониторинг распространения вариантов SARS-CoV-2 (Coronaviridae: Coronavirinae: Betacoronavirus; Sarbecovirus) на территории Московского региона с помощью таргетного высокопроизводительного секвенирования

Обложка


Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. С начала пандемического распространения инфекции COVID-19, вызываемой коронавирусом SARS-CoV-2, международное научное сообщество регулярно фиксирует появление мутаций этого патогена, потенциально способных повысить его контагиозность и/или вирулентность. В частности, с конца 2020 г. в мире обнаружено несколько вызывающих озабоченность вариантов, включая альфа (B.1.1.7), бета (B.1.351), гамма (P.1) и дельта (B.1.617.2). Однако существующие механизмы поиска мутаций и выявления штаммов не всегда бывают достаточно эффективными, поскольку лишь небольшая доля получаемых от пациентов образцов возбудителя может быть исследована на наличие генетических изменений, например методом полногеномного секвенирования из-за его высокой стоимости.

Материал и методы. В исследовании применён способ таргетного высокопроизводительного секвенирования нового (следующего) поколения (next generation sequencing, NGS) наиболее значимых регионов гена, кодирующего S-гликопротеин (шиповидный, spike) вируса SARS-CoV-2, для чего разработана соответствующая праймерная панель. В среднем на платформе Illumina на 1 образец приходилось около 50 тыс. парноконцевых прочтений длиной ≥150 п.н. С помощью описанной методики нами исследованы 579 случайных образцов, полученных у проживающих в Московском регионе пациентов с новой коронавирусной инфекцией с февраля по июнь 2021 г.

Результаты. В работе продемонстрирована динамика представленности в Российской Федерации ряда штаммов нового коронавируса и нескольких его мутаций на протяжении февраля–июня 2021 г. Установлено, что штамм дельта появился на территории Москвы и Московской области в мае текущего года, а в июне стал доминирующим, частично вытеснив другие разновидности вируса.

Обсуждение. Полученные данные представляют возможность определять принадлежность образцов к упомянутым и некоторым другим штаммам, а описанный подход может быть использован для стандартизации процедуры поиска новых и существующих разновидностей SARS-CoV-2. Методика делает возможным изучение большого количества образцов в короткие сроки, позволяя получать более детальное представление об эпидемиологической ситуации в регионе.

Полный текст

Введение

С момента первого выявления в декабре 2019 г. в Ухане (Китайская Народная республика (КНР)) [1] новый коронавирус SARS-CoV-2 распространился по всему миру и стал причиной >4 млн смертей [2]. За время, прошедшее с начала пандемии, выработан ряд эффективных терапевтических и профилактических мер борьбы с новой коронавирусной инфекцией COVID-19. Сюда относится применение иммунологических препаратов, например моноклональных антител (АТ) [3][4] и вакцин [5–8], в качестве антигена для которых, как правило, выступает шиповидный (spike) S-белок вируса.

В конце 2020 г. международное научное сообщество описало несколько вызывающих настороженность вариантов SARS-CoV-2, которые требуют особого внимания. Это прежде всего альфа (ранее имевший название «британский», B.1.1.7), бета («южноафриканский», B.1.351), гамма («бразильский», P.1) и дельта («индийский», B.1.617.2). Указанные разновидности вируса заинтересовали исследователей после того, как в ряде географических регионов планеты стали появляться сообщения об учащении случаев передачи данных инфекционных агентов от человека к человеку, а впоследствии новые варианты патогена были обнаружены во многих странах. Например, вариант альфа быстро распространился на юго-востоке Великобритании, где вызвал большое количество эпизодов заболевания, и вскоре после этого был выявлен в США (Центры по контролю и профилактике заболеваний, Centers for Disease Control and Prevention (CDC)) [9], сделавшись доминирующим на территории этой страны к апрелю 2021 г. Аналогичным образом варианты из Южно-Африканской Республики (ЮАР) и Бразилии обусловили вспышки COVID-19 в этих государствах. Перечисленные разновидности SARS-CoV-2 также вызывают озабоченность, поскольку содержат в S-белке мутацию E484K, которая, вероятно, снижает эффективность некоторых терапевтических моноклональных АТ, затрудняет нейтрализацию вируса in vitro и может привести к его потенциальному уходу от иммунной защиты, сформировавшейся после ранее перенесённой инфекции или вакцинации [8][10–14].

Кроме того, 3 варианта (альфа, бета и гамма) имеют на уровне ключевого участка S-белка (рецептор-связывающего домена, receptor binding domain (RBD)) мутацию N501Y, ассоциированную с повышенной аффинностью к рецептору ангиотензинпревращающего фермента 2 (АПФ2) (angiotensin-converting enzyme 2, ACE2). Это, в свою очередь, может способствовать повышенной трансмиссивности возбудителя [15][16]. Ранее специалистами ФБУН Центрального НИИ эпидемиологии Роспотребнадзора (ЦНИИЭ) был разработан набор реагентов для быстрого выявления данной мутации в геноме вируса с помощью метода петлевой изотермической амплификации (loop-mediated isothermal amplification, LAMP) [17], что позволило резко сократить число образцов, передаваемых на полногеномное секвенирование с целью выявления и мониторинга содержащих мутацию N501Y новых штаммов. Однако дальнейшее появление подобных штаммов, в том числе характеризующихся другими мутациями в гене S-белка, показало, что геномные замены в местах посадки праймеров для LAMP могут снижать эффективность указанной методики. В дополнение к этому по мере обнаружения и изучения вариантов SARS-CoV-2 возрастает перечень мутационных изменений, вызывающих интерес и подлежащих отслеживанию. Например, в мае 2021 г. в РФ обнаружен штамм дельта, ранее ставший причиной высокой заболеваемости в Индии, причём его распространённость на территории нашей страны с этого времени стремительно росла. Более того, в России также выявлены локальные штаммы, в том числе сибирский (B.1.1.397+) и северо-западный (B.1.1.370.1), несущие мутации в гене S-белка [18][19]. На данный момент изучение представленности циркулирующих в Российской Федерации штаммов продолжается [20]. В силу приведённых причин учёным требуются более эффективные и универсальные инструменты для определения целого ряда важных мутаций в рамках одного цикла лабораторного исследования. И хотя полногеномное секвенирование вируса – безусловно, наиболее детальный способ генетического анализа [21], с экономической точки зрения при современном уровне развития методов секвенирования такой подход не всегда оптимален. Его применение затруднительно в условиях постоянного роста числа случаев COVID-19, включая возможные повторные эпизоды заболевания. К тому же определение полной генетической последовательности может оказаться нерациональным в плане оперативного эпидемиологического надзора с учётом того, что наиболее значимые изменения происходят в небольшой части вирусного генома.

В настоящей статье мы описываем идентификацию изолятов, относящихся к различным вариантам SARS-CoV-2 (включая штаммы альфа, бета и дельта), с помощью таргетного высокопроизводительного секвенирования нового (следующего) поколения. Для этого нами разработана праймерная панель, позволяющая быстро и эффективно проводить целевую амплификацию геномных фрагментов, избегая этапа лигирования адаптеров при подготовке образцов к секвенированию благодаря модификации олигонуклеотидов на стадии синтеза. Амплифицируемые участки включают наиболее значимые с эпидемиологической точки зрения мутации, соответствующие аминокислотным заменам K417T, L452R, T478K, E484K, S494P, N501Y, A570D, P681H и другим, а также делеции HV69–70 и Y144 (рис. 1). Это даёт возможность не только кардинально снизить стоимость пробоподготовки, но и на порядки сократить объём генерируемых данных, вследствие чего становится доступным изучение большего количества образцов вируса за короткий промежуток времени. Последнее особенно важно в случаях, когда требуется срочно установить представленность различных штаммов на рассматриваемой территории. С помощью новой праймерной панели нами исследованы 579 случайных образцов вируса, отобранных в феврале–июне 2021 г. в Москве и Московской области, а также показано изменение частот отдельных мутаций и штаммов в этом регионе.

Рис. 1. Локализация ампликонов, получаемых с помощью разработанной панели праймеров, относительно генома SARS-CoV-2.
Примечание. Указан ряд аминокислотных замен и делеций, покрываемых панелью. Amp 1–5 – ампликоны; S – S-белок; RBD – рецептор-связывающий домен.
Fig. 1. Localization of the amplicons obtained using the primer panel relative to the SARS-CoV-2 virus genome.
Note. Several amino acid substitutions and deletions covered by the panel are indicated. Amp 1–5, amplicons; S, S-protein; RBD, receptor binding domain.

Материал и методы

В исследовании использован биологический материал, полученный при взятии назофарингеальных мазков, от пациентов с симптомами новой коронавирусной инфекции. У этих лиц наличие SARS-CoV-2 было подтверждено методом полимеразной цепной реакции в реальном времени с обратной транскрипцией (ОТ-ПЦР-РВ) с применением набора реагентов АмплиСенс Cov-Bat-FL («АмплиСенс», Россия). Исследование проводилось при информированном согласии пациентов; протокол исследования одобрен Этическим комитетом ЦНИИЭ (Протокол № 111 от 22 декабря 2020 г.). Образцы помещали в транспортную среду (ЦНИИЭ, Россия). Выделение РНК из клинического материала производили при помощи комплекта реагентов РИБО-преп («АмплиСенс»); обратную транскрипцию осуществляли с использованием набора РЕВЕРТА-L («АмплиСенс»). Отбирали только те клинические образцы, в которых пороговое число циклов (cycle threshold, Ct) при постановке ПЦР не превышало 20.

В ходе амплификации на приборе T100 Thermal Cycler («BioRad», США) использовали ПЦР-смесь-2 blue («АмплиСенс»), содержащую Taq-полимеразу. Далее осуществляли очистку ПЦР-продукта от реакционной смеси посредством реагентов AMPureXP beads («Beckman Coulter», США). Температурный профиль амплификации был следующим: 1) денатурация при 95 ºС в течение 30 с; 2) 38 циклов амплификации: 95 ºС – 30 с, 60 ºС – 20 с, 72 ºС – 60 с; 3) финальная элонгация при 72 ºС на протяжении 3 мин. Индексацию выполняли с использованием ПЦР-смеси-2 blue и EvaGreen («Biotium», США) в качестве красителя на приборе QuantStudio 5 Real-Time PCR System («ThermoFisher Scientific», США). Для этого применяли индекс-праймеры, совместимые с набором реагентов Nextera XT Index Kit v2 (а именно N7xx – 26 возможных вариантов и S5xx – 18 вариантов; подробнее см. «Illumina Adapter Sequences», Document # 1000000002694 v16, April 2021, https://support-docs.illumina.com/SHARE/AdapterSeq/illumina-adapter-sequences.pdf). Такое двойное индексирование повышает точность идентификации образцов и позволяет единовременно исследовать большее их количество. Температурный профиль индексации: 1) 98 ºС – 30 с; 2) 15 циклов: 98 ºС – 10 с, 65 ºС – 1 мин 15 с. В дальнейшем образцы повторно очищали от реакционной смеси. Измерение концентрации ДНК проводили на флуориметре Qubit 4.0 («ThermoFisher Scientific»). Образцы собирали в пул эквивалентно концентрациям, после чего осуществляли анализ качества пула при помощи биоанализатора Agilent 2100 («Agilent Technologies», США). Денатурацию и расчёт загрузочной концентрации в прибор проводили согласно инструкциям производителя.

Секвенирование выполняли на платформах Illumina MiSeq («Illumina», США) с использованием реагентов MiSeq Reagent Kit v2 (PE 150 + 150 либо PE 250 + 250 циклов) или MiSeq Reagent Kit v3 (PE 300 + 300 циклов), а также на Illumina HiSeq с применением набора v2 Rapid SBS (PE 250 + 250 циклов). На 1 образец приходилось ~50 тыс. прочтений, что эквивалентно ~0,3% информации, полученной при использовании в процессе секвенирования набора MiSeq Reagent Kit v2 (PE 150 + 150), или ~0,1% – для набора MiSeq Reagent Kit v3 (PE 300 + 300 циклов). Выбранный подход делает возможным исследование без чрезмерных финансовых затрат значительного количества образцов, при этом средняя величина покрытия для большинства из них составляет ≥2000.

Панель праймеров для таргетной амплификации фрагментов гена S-белка подбирали вручную с учётом имеющейся информации об известных эпидемиологически значимых мутациях, а также сведений о консервативных областях генома. Температуры плавления олигонуклеотидов и определение степеней взаимодействий между ними определяли посредством инструмента Multiple Primer Analyzer («ThermoFisher Scientific»). С помощью программы BLASTn [22] оценивали специфичность каждой полученной последовательности ко всем известным организмам (в первую очередь человека, генетический материал которого был представлен в пробе в наибольшем количестве), что позволяло исключить неспецифическое взаимодействие праймера с участками ДНК человека и других организмов. Всего создано 5 олигонуклеотидных пар, содержащих также дополнительные адаптерные последовательности, которые необходимы для сокращения времени и стоимости пробоподготовки. Синтез произведён в ООО «НПФ Синтол» (Россия). Структура праймеров приведена в таблице. Длины ампликонов подбирали таким образом, чтобы обеспечивать полное покрытие целевых участков при их высокопроизводительном секвенировании на платформах Illumina MiSeq с наборами реагентов MiSeq v2 (300 циклов), v2 (500 циклов) и v3 (600 циклов), а также Illumina HiSeq с использованием комплекта v2 Rapid SBS (500 циклов).

Последовательности олигонуклеотидов в праймерной панели
Sequences of oligonucleotides in the primer panel


Примечание. Специфические фрагменты отделены от адаптеров символом «-».
Note. Specific fragments are separated from adapters with a «-» symbol.

Для анализа данных секвенирования получаемые прочтения выравнивали на референсный геном коронавируса SARS-CoV-2 в программном обеспечении BWA [23]. Программу BBTools [24] применяли с целью тримминга адаптерных последовательностей в прочтениях. В качестве минимального допустимого покрытия принимали значение 5. Поиск генетических вариантов осуществляли с применением пакета программ GATK [25]. Последовательности, полученные в настоящем исследовании, были загружены в базу данных нуклеотидных последовательностей вируса SARS-CoV-2 и его мутаций VGARus (https://genome.crie.ru/).

В целях визуализации молекулы S-белка и создания рисунков применяли программный продукт VMD [26]. Использовали структурную модель S-белка (идентификационный код в банке данных Protein Data Bank (PDB) ID: 7CAB), полученную с помощью криоэлектронной микроскопии [27].

Результаты

Временной промежуток, в течение которого проводилось исследование в Московском регионе, совпал с периодом, когда во всём мире, включая Россию, началось активное распространение вызывающих настороженность штаммов SARS-CoV-2, что могло стать одной из причин новых волн заболеваемости в ряде стран.

Если в изолятах, полученных в феврале 2021 г., найдена лишь весьма небольшая (~2%) доля штамма альфа, то в марте его представленность возросла до ~20%, что вполне согласуется с данными о повышенной контагиозности этого штамма [28]. Однако в дальнейшем широкого распространения его не зарегистрировано, и эта величина постепенно снижалась, упав в середине июня практически до нуля. С наибольшей вероятностью это вызвано появлением в мае этого же года в РФ штамма дельта, ранее, возможно, ставшего причиной повышенных показателей заболеваемости и смертности среди населения Индии. К середине июня 2021 г. представленность данного штамма также резко выросла на территории Москвы (до 70%) и по данным, не вошедшим в представляемое исследование, с этого времени продолжает увеличиваться вплоть до >90%. Кроме того, в конце июня текущего года отмечены случаи заболевания штаммом дельта-плюс с дополнительной заменой K417N [29], встречавшейся ранее в штамме бета и находящейся также в одном из участков генома SARS-CoV-2, амплифицируемых при помощи разработанной праймерной панели (рис. 2).

Рис. 2. Представленность различных вариантов вируса SARS-CoV-2 с февраля по июнь 2021 г. на территории Москвы и Московской области.
Fig. 2. Representation of various variants of SARS-CoV-2 from February to June 2021 in Moscow and the Moscow Region.

Примечательно, что значительного распространения варианта бета на территории Москвы зарегистрировано не было, хотя в апреле 2021 г. его доля быстро увеличилась до 13%, что вызвало определённую обеспокоенность среди населения. Это имело в своей основе сведения о том, что указанный штамм нового коронавируса частично избегает нейтрализующего действия АТ, выработавшихся вследствие как перенесённой ранее коронавирусной инфекции, так и вакцинации [30].

Помимо этого, следует отметить штамм B.1.1.523, представленность которого существенно выросла к маю 2021 г. Наличие у него мутации E484K указывало, что он (как и штамм бета) может быть более устойчив к воздействию АТ. Кроме того, этот вариант имеет изменения в S-белке – S494P и делецию 3 аминокислот. Впрочем, его доля тоже резко упала в июне этого же года, когда превалирующим стал вариант дельта. При этом нами не обнаружено случаев заболеваний, вызванных штаммом гамма (бразильский).

На рис. 2 показана также динамика представленности вариантов вируса, имеющих мутации N501Y или E484K, но не отнесённых к какому-либо из указанных штаммов в силу отсутствия других необходимых для этого изменений в геноме.

Диаграммы на рис. 3 показывают изменение частот распространённости отдельных мутаций, которые были показаны ранее как изменяющие свойства вируса и приводящие к повышенной трансмиссивности либо избеганию защитного действия АТ. Так, в феврале 2021 г. почти 15% всех изолятов содержали мутацию E484K, хотя на тот момент несущий эту замену штамм бета ещё не был обнаружен на территории России. Этот феномен свидетельствует о том, что хотя подобное изменение в геноме может предоставлять патогену определённые преимущества, однако без других важных мутаций, значимые комбинации которых часто не ясны, оно не всегда ведёт к широкому распространению возбудителя. Последующие же месяцы отмечены ростом частоты нескольких мутаций, в том числе E484K, N501Y, S494P. В апреле 2021 г. за счёт появления в РФ штамма бета зарегистрировано повышение частоты мутации K417N, которая имеется также в варианте дельта-плюс, впервые обнаруженном на территории Российской Федерации лишь в конце июня этого же года. Наконец, мутации L452R и T478K, принадлежащие штамму дельта, появились в мае 2021 г. и сейчас присутствуют в подавляющем большинстве геномов SARS-CoV-2.

Рис. 3. Частота отдельных мутаций вируса SARS-CoV-2 в разные месяцы 2021 г. на территории Москвы и Московской области.
Fig. 3. Frequency of individual SARS-CoV-2 mutations in different months of 2021 in Moscow and the Moscow Region.

Представленные данные показывают, что применение небольшой праймерной панели для амплификации фрагментов генома нового коронавируса и последующего таргетного секвенирования позволяет выявлять практически все известные значимые изменения в гене S-белка коронавируса и идентифицировать штаммы возбудителя, делая возможным отслеживание их частоты (представленности) в определённые промежутки времени. В то же время необходимо подчеркнуть, что далеко не всегда отдельные мутации приводят к возникновению более контагиозного и эпидемиологически опасного варианта вируса и лишь сочетания мутационных изменений способны придавать новые свойства патогену, иногда обусловливая его широкое распространение.

Обсуждение

В этой методологической работе мы описали возможность выявления ряда штаммов SARS-CoV-2, включая варианты альфа (британский, B.1.1.7), бета (южноафриканский, B.1.351), гамма (бразильский, P.1), дельта (индийский, B.1.617.2), с помощью таргетного высокопроизводительного секвенирования нового (следующего) поколения. Для этих целей нами разработана праймерная панель (таблица), позволяющая эффективно проводить целевую амплификацию геномных фрагментов нового коронавируса. Амплифицируемые участки включают большое число известных важных мутаций, изменяющих свойства вируса, что позволяет кардинально снизить расходы на секвенирование и исследовать большее количество образцов. Последнее вполне оправдано, если необходимо именно выявление значимых изменений в гене S-белка для определения принадлежности изолятов вируса к различным штаммам. Чтобы продемонстрировать использование праймерной панели на практике, мы провели также исследование 579 случайных образцов SARS-CoV-2, отобранных на протяжении февраля–июня 2021 г. у пациентов Москвы и Московской области. Представляется важным, что большинство важных изменений в гене S-белка локализованы в ряде небольших его фрагментов, кодирующих в основном расположенные на поверхности аминокислоты (рис. 4). Настоящая работа дополнительно иллюстрирует необходимость активизации популяционных, геномных и эпидемиологических исследований по выявлению, отслеживанию распространения и мониторингу новых вариантов вирусных патогенов.

Рис. 4. Структурная модель S-белка, полученная с использованием криоэлектронной микроскопии (PDB ID: 7CAB).
а) – вид сбоку, б) – вид сверху.
Примечание. Числами от 417 до 501 обозначены аминокислотные остатки в соответствующих позициях. Регионы, вошедшие в праймерную панель, подсвечены синим цветом и показаны в виде небольших сфер. Значимые мутации (K417T, L452R, T478K, E484K, S494P, N501Y) показаны красным цветом как сферы большего диаметра и указаны на рисунке (б).
Fig. 4. Structural model of S-protein obtained using cryo-electron microscopy (PDB ID: 7CAB). View from the side (a) and from above (b).
Note. The numbers from 417 to 501 indicate the amino acid residues in the corresponding positions. The regions included in the primer panel are highlighted in blue and shown as small spheres. Significant mutations (K417T, L452R, T478K, E484K, S494P, N501Y) are shown in red as larger spheres and are indicated in figure (b).

Мы показали быстрое изменение доли различных генетических вариантов возбудителя COVID-19 в указанный период, включая появление и активное распространение на территории Москвы и Московской области на протяжении мая–июня 2021 г. штамма дельта, потенциально частично ответственного за новую волну заболевания в Москве летом текущего года. Тем не менее пренебрежение со стороны населения мерами социального дистанцирования, индивидуальной защиты и низкий уровень вакцинации также играют важнейшую роль в распространении инфекции. Таким образом, проделанная работа дополнительно иллюстрирует необходимость активизации популяционных, геномных и эпидемиологических исследований по выявлению, отслеживанию распространения и мониторингу как новых вариантов SARS-CoV-2, так и других вирусных агентов, характеризующихся повышенной изменчивостью.

Хотя нельзя исключить, что новые значимые геномные варианты затронут другие важные фрагменты генетического материала вируса, использование панели с небольшим количеством праймеров обеспечивает кардинальное сокращение затрат на выявление циркулирующих в настоящее время штаммов, а простой дизайн позволяет быстро изменять структуру олигонуклеотидов с учётом постоянно появляющейся новой информации о геномах. Следует отдельно отметить, что таргетное секвенирование не может полностью заменить полногеномное, позволяющее выявлять все изменения в геноме и проводить детальный филогенетический анализ. Для подробного биоинформатического анализа специалисты могут обратиться к недавно созданной базе данных геномов коронавируса VGARus, в которой на конец июня 2021 г. уже содержалось ~15 тыс. последовательностей, включая ~8 тыс. полных геномов, которые получены секвенированием собранных в различных регионах РФ изолятов.

×

Об авторах

Н. И. Борисова

ФБУН «Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека (Роспотребнадзор)

Автор, ответственный за переписку.
Email: fake@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0002-9672-0648

111123, Москва, Россия

Россия

И. А. Котов

ФБУН «Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека (Роспотребнадзор); ФГАОУ ВО «Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)»

Email: fake@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0003-2416-5689

111123, Москва, Россия

141700, Долгопрудный, Россия

Россия

А. А. Колесников

ФБУН «Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека (Роспотребнадзор)

Email: fake@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0003-3480-953X

111123, Москва, Россия

Россия

В. В. Каптелова

ФБУН «Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека (Роспотребнадзор)

Email: fake@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0003-0952-0830

111123, Москва, Россия

Россия

А. С. Сперанская

ФБУН «Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека (Роспотребнадзор)

Email: fake@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0001-6326-1249

111123, Москва, Россия

Россия

Л. Ю. Кондрашева

ФБУН «Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека (Роспотребнадзор)

Email: fake@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0002-0147-4262

111123, Москва, Россия

Россия

Е. В. Тиванова

ФБУН «Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека (Роспотребнадзор)

Email: fake@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0003-1286-2612

111123, Москва, Россия

Россия

К. Ф. Хафизов

ФБУН «Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека (Роспотребнадзор)

Email: kkhafizov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-5524-0296

Хафизов Камиль Фаридович, канд. биол. наук, руководитель научной группы разработки новых методов диагностики на основе технологий секвенирования следующего поколения отдела молекулярной диагностики и эпидемиологии.

111123, Москва, Россия

Россия

В. Г. Акимкин

ФБУН «Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии» Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека (Роспотребнадзор)

Email: fake@neicon.ru
ORCID iD: 0000-0003-4228-9044

111123, Москва, Россия

Россия

Список литературы

  1. Zhou P., Yang X.L., Wang X.G., Hu B., Zhang L., Zhang W., et al. A pneumonia outbreak associated with a new coronavirus of probable bat origin. Nature. 2020; 579(7798): 270–3. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2012-7
  2. COVID-19 data in motion. Available at: https://coronavirus.jhu.edu (accessed July 24, 2021).
  3. Chen P., Nirula A., Heller B., Gottlieb R.L., Boscia J., Morris J., et al. SARS-CoV-2 neutralizing antibody LY-CoV555 in outpatients with Covid-19. N. Engl. J. Med. 2021; 384(3): 229–37. https://doi.org/10.1056/nejmoa2029849
  4. Weinreich D.M., Sivapalasingam S., Norton T., Ali S., Gao H., Bhore R., et al. REGN-COV2, a neutralizing antibody cocktail, in outpatients with Covid-19. N. Engl. J. Med. 2021; 384(3): 238–51. https://doi.org/10.1056/nejmoa2035002
  5. Baden L.R., El Sahly H.M., Essink B., Kotloff K., Frey S., Novak R., et al. Efficacy and safety of the mRNA-1273 SARS-CoV-2 vaccine. N. Engl. J. Med. 2021; 384(5): 403–16. https://doi.org/10.1056/nejmoa2035389
  6. Polack F.P., Thomas S.J., Kitchin N., Absalon J., Gurtman A., Lockhart S., et al. Safety and efficacy of the BNT162b2 mRNA Covid-19 Vaccine. N. Engl. J. Med. 2020; 383(27): 2603–15. https://doi.org/10.1056/nejmoa2034577
  7. Jones I., Roy P. Sputnik V COVID-19 vaccine candidate appears safe and effective. Lancet. 2021; 397(10275): 642–3. https://doi.org/10.1016/s0140-6736(21)00191-4
  8. Рыжиков А.Б., Рыжиков Е.А., Богрянцева М.П., Усова С.В., Даниленко Е.Д., Нечаева Е.А., и др. Простое слепое плацебо-контролируемое рандомизированное исследование безопасности, реактогенности и иммуногенности вакцины «ЭпиВакКорона» для профилактики COVID-19 на добровольцах в возрасте 18–60 лет (фаза I–II). Инфекция и иммунитет. 2021; 11(2): 283–96. https://doi.org/10.15789/2220-7619-ASB-1699
  9. About Variants of the Virus that Causes COVID-19. Available at: https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/Transmission/variant.html (accessed July 26, 2021).
  10. Wang W.B., Liang Y., Jin Y.Q., Zhang J., Su J.G., Li Q.M. E484K mutation in SARS-CoV-2 RBD enhances binding affinity with hACE2 but reduces interactions with neutralizing antibodies and nanobodies: binding free energy calculation studies. bioRxiv. 2021; Preprint. https://doi.org/10.1101/2021.02.17.431566
  11. Garcia-Beltran W.F., Lam E.C., St. Denis K., Nitido A.D., Garcia Z.H., Hauser B.M., et al. Circulating SARS-CoV-2 variants escape neutralization by vaccine-induced humoral immunity. medRxiv. 2021; Preprint. https://doi.org/10.1101/2021.02.14.21251704
  12. Liu H., Wei P., Zhang Q., Chen Z., Aviszus K., Downing W., et al. 501Y.V2 and 501Y.V3 variants of SARS-CoV-2 lose binding to bamlanivimab in vitro. MAbs. 2021; 13(1): 1919285. https://doi.org/10.1080/19420862.2021.1919285
  13. Yuan M., Huang D., Lee C.D., Wu N.C., Jackson A.M., Zhu X., et al. Structural and functional ramifications of antigenic drift in recent SARS-CoV-2 variants. Science. 2021; eabh1139. https://doi.org/10.1126/science.abh1139
  14. Ikegame S., Siddiquey M.N.A., Hung C.-T., Haas G., Brambilla L., Oguntuyo K.Y., et al. Neutralizing activity of Sputnik V vaccine sera against SARS-CoV-2 variants. medRxiv. 2021.03.31.21254660. doi: https://doi.org/10.1101/2021.03.31.21254660
  15. Gard N., Buzko O., Spilman P., Niazi K., Rabizadeh S., Soon- Shiong P. Molecular dynamic simulation reveals E484K mutation enhances spike RBD-ACE2 affinity and the combination of E484K, K417N and N501Y mutations (501Y.V2 variant) induces conformational change greater than N501Y mutant alone, potentially resulting in an escape mutant bioRxiv. 2021.01.13.426558. doi: https://doi.org/10.1101/2021.01.13.426558
  16. Tian F., Tong B., Sun L., Shi S., Zheng B., Wang Z., et al. Mutation N501Y in RBD of spike protein strengthens the interaction between COVID-19 and its receptor ACE2. bioRxiv. 2021; Preprint. https://doi.org/10.1101/2021.02.14.431117
  17. Хафизов К.Ф., Петров В.В., Красовитов К.В., Золкина М.В., Акимкин В.Г. Экспресс-диагностика новой коронавирусной инфекции с помощью реакции петлевой изотермической амплификации. Вопросы вирусологии. 2021; 66(1): 17–28. https://doi.org/10.36233/0507-4088-42
  18. Gladkikh A., Dolgova A., Dedkov V., Sbarzaglia V., Kanaeva O., Popova A., et al. Characterization of a novel SARS-CoV-2 genetic variant with distinct spike protein mutations. Viruses. 2021; 13(6): 1029. https://doi.org/10.3390/v13061029
  19. Klink G.V., Safina K.R., Garushyants S.K., Moldovan M., Nabieva E., Komissarov A.B., et al. Spread of endemic SARSCoV-2 lineages in Russia. medRxiv. 2021; Preprint. https://doi.org/10.1101/2021.05.25.21257695
  20. Komissarov A.B., Safina K.R., Garushyants S.K., Fadeev A.V., Sergeeva M.V., Ivanova A.A., et al. Genomic epidemiology of the early stages of the SARS-CoV-2 outbreak in Russia. Nat. Commun. 2021; 12(1): 649. https://doi.org/10.1038/s41467-020-20880-z
  21. Long S.W., Olsen R.J., Christensen P.A., Subedi S., Olson R., Davis J.J., et al. Sequence Analysis of 20,453 Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 Genomes from the Houston Metropolitan Area Identifies the Emergence and Widespread Distribution of Multiple Isolates of All Major Variants of Concern. Am. J. Pathol. 2021; 191(6): 983–92. https://doi.org/10.1016/j.ajpath.2021.03.004
  22. Altschul S.F., Gish W., Miller W., Myers E.W., Lipman D.J. Basic local alignment search tool. J. Mol. Biol. 1990; 215(3): 403–10. https://doi.org/10.1016/s0022-2836(05)80360-2
  23. Li H., Durbin R. Fast and accurate short read alignment with Burrows– Wheeler transform. Bioinformatics. 2009; 25(14): 1754–60. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btp324
  24. Bushnell B., Rood J., Singer E. BBMerge – Accurate paired shotgun read merging via overlap. PLoS One. 2017; 12(10): e0185056. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0185056
  25. Poplin R., Ruano-Rubio V., DePristo M.A., Fennell T.J., Carneiro M.O., Van der Auwera G.A., et al. Scaling accurate genetic variant discovery to tens of thousands of samples. bioRxiv. 2018; 201178. doi: https://doi.org/10.1101/201178
  26. Humphrey W., Dalke A., Schulten K. VMD: visual molecular dynamics. J. Mol. Graph. 1996; 14(1): 33–8. https://doi.org/10.1016/0263-7855(96)00018-5
  27. Lv Z., Deng Y.Q., Ye Q., Cao L., Sun C.Y., Fan C., et al. Structural basis for neutralization of SARS-CoV-2 and SARS-CoV by a potent therapeutic antibody. Science. 2020; 369(6510): 1505–9. https://doi.org/10.1126/science.abc5881
  28. Davies N.G., Abbott S., Barnard R.C., Jarvis C.I., Kucharski A.J., Munday J.D., et al. Estimated transmissibility and impact of SARSCoV-2 lineage B.1.1.7 in England. Science. 2021; 372(6538): eabg3055. https://doi.org/10.1126/science.abg3055
  29. Expert comment on the ‘Delta plus’ variant (B.1.617.2 with the addition of K417N mutation). Available at: https://www.sciencemediacentre.org/expert-comment-on-the-delta-plus-variant-b-1-617-2-with-theaddition-of-k417n-mutation/ (accessed July 26, 2021).
  30. Weekly epidemiological update on COVID-19 – 22 June 2021. Available at: https://www.who.int/publications/m/item/weekly-epidemiological-update-on-covid-19---22-june-2021 (accessed July 24, 2021).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Борисова Н.И., Котов И.А., Колесников А.А., Каптелова В.В., Сперанская А.С., Кондрашева Л.Ю., Тиванова Е.В., Хафизов К.Ф., Акимкин В.Г., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.
СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС77-77676 от 29.01.2020.


Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах