Системный анализ и математическое моделирование инфекционной безопасности заболевания, вызываемого штаммами коронавируса COVID-19

   Цель исследования заключается в разработке моделей, характеризующих систему «Клетка – Вирус – Среда обитания».

   Методы. Способность коронавирусов выходить из клетки без ее апоптоза является важным фактором, обеспечивающим возможность умеренной инфекции. С описанием полного гена 2019-nCoV можно ознакомиться в банке геномов вирусов GenBank: MN908947.3. В настоящее время сведения об эпидемиологии, клинических особенностях, профилактике и лечении данного заболевания изучаются учеными во всем мире. Теоретические подходы при исследовании были основаны на теории вирусологии, системного анализа, дифференциально-интегрального исчисления и теории вероятности. В качестве материалов выступали показатели иммунограмм за период 2020–2021 гг. по исследованиям влияния коронавирусной инфекции на жителей Пермского края. Данные по активности коронавируса и количестве заболевших жителей брались из открытых источников. Данные о количестве жителей, проживающих в Пермском крае, были взяты из переписи населения. Строение генома SARS-CoV-2 отражено в базе данных GenBank: MN908947.3. Трекер мутаций SARS-CoV-2 изучался по хранилищу: https://users.math.msu.edu/users/weig/SARS-CoV-2MutationTracker.html.

   Результаты: разработана и исследована модель «Клетка – Вирус – Среда обитания»; построена система дифференциальных эмпирических уравнений, характеризующих изменения параметров иммунограмм среди подросткового и детского возраста жителей Пермского края; построена и исследована система уравнений Колмогорова, описывающая динамику развития пандемии в Пермском крае.

   Заключение. Одной из последствий новой коронавирусной инфекции может явится изменение в иммунной системе популяции людей. Детальный анализ иммуннологического статуса различных расовых групп, различных возрастов и гендерных признаков под влиянием новой коронавирусной инфекции в настоящее время мало изучен.

1. Impact of the New Coronavirus Infection on the Immune System of Children and Adolescents in the Region of the Russian Federation / S. Kostarev, O. Komyagina, R. Fayzrakhmanov, D. Kurushin, N. Tatarnikova, O. Novikova, T. Sereda // International Journal of Environmental Research and Public Health. 2022. Vol. 19 (20). P. 13669. doi: 10.3390/ijerph192013669.

2. Bai C., Zhong Q., Gao G. F. Overview of SARS-CoV-2 genome-encoded proteins // Sci China Life Sci. 2022. Vol. 65. P. 280–294. doi: 10.1007/s11427-021-1964-4.

3. Sohpal V. K. Computational analysis of SARS-COV-2, SARS-COV, and MERS-COV genome using MEGA // Genomics and Informatics. 2020. Vol. 18, N 3. P. 1–7.

4. Yu Chen, Qianyun Li, Deyin Gu. Emerging coronaviruses: genome structure, replication, and pathogenesis // Journal of Medical Virology. 2020. N 92 (4). P. 418–423.

5. Markov P. V., Katzourakis A., Stilianakis N. I. Antigenic evolution will lead to new SARS-CoV-2 variants with unpredictable severity // Nat Rev Microbiol. 2022. Vol. 20 (5). P. 251–252. doi: 10.1038/s41579-022-00722-z.

6. Jiahui Chen, Rui Wang, Guo-Wei. Review of the mechanisms of SARS-CoV-2 evolution and transmission. URL: https://arxiv.org/abs/2109.08148 (дата обращения: 17. 03. 2023).

7. Вечорко В. И., Аверков О. В., Зимин А. А. Новый штамм SARS-COV-2 омикрон – клиника, лечение, профилактика (обзор литературы) // Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2022. Т. 21, № 6. С. 89–98.

8. Вариант «ОМИКРОН?» вируса SARS-COV-2 как доминантный агент нового подъёма заболевания в условиях пандемии COVID-19 / Г. Г. Онищенко, Т. Е. Сизикова, В. Н. Лебедев, С. В. Борисевич // Вестник Российской академии наук. 2022. Т. 92, № 7. С. 636–646.

9. В Пензу выпустили «Кракена». URL: https://www.kommersant.ru/doc/5761223 (дата обращения: 10. 03. 2023).

10. В России за сутки COVID-19 заболели более 7,1 тыс. человек. URL: https://www.interfax.ru/russia/883511 (дата обращения: 10. 03. 2023).

11. Курош А. Г. Курс высшей алгебры. СПб.: Лань, 2006. 432 с.

12. Project design of a device for express analysis for Coronaviridae antigens based on Omron industrial programmable logic controller / S. N. Kostarev, O. V. Kochetova, N. A. Tatarnikova, T. G. Sereda // International Journal of Biology and Biomedical Engineering. 2020. Vol. 14. P. 21–32.

13. Костарев С. Н., Мусанипов А. А. Разработка проекта прибора определения антител коронавирусной инфекции SARS-COV-2 для военнослужащих Росгвардии // Применение современных информационных технологий в служебно-боевой деятельности: сборник статей межвузовской научно-практической конференции / Пермский военный институт войск национальной гвардии Российской Федерации. Пермь, 2022. С. 95–98.

14. Building a tool model for the study of the ecosystem coronavirus – Vector – human – Environment / T. G. Sereda, S. N. Kostarev, Y. A. Kochinov, T. V. Kochinova // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Volgograd; Krasnoyarsk: Institute of Physics and IOP Publishing Limited, 2020. Vol. 548. P. 042030.

15. Ващенко В. И., Вильянинов В. Н., Шабанов П. Д. Стратегии поиска фармакологических средств против SARS-COV-2 на основе изучения структурно-генетических особенностей коронавирусов SARS-COV, MERS-COV и SARS-COV-2 // Обзоры по клинической фармакологии и лекарственной терапии. 2020. Т. 18, № 4. С. 269–296.

16. Elshabrawy H. A. SARS-COV-2: an update on potential antivirals in light of SARS-COV antiviral drug discoveries // Vaccines. 2020. Vol. 8, N 2. P. 1–33.

17. Оценка иммуногенности и реактогенности вакцины «СПУТНИК V» при ее применении у военнослужащих / С. Д. Жоголев [и др.] // Вестник Российской Военно-медицинской академии. 2021. Т. 23, № 4. С. 147–152.

18. Определение антител класса G к SARS-COV-2 после применения вакцины «Гам-КОВИД-Вак» или «Спутник V» НИЦЭМ имени Н. Гамалеи / Н. А. Алхутова [и др.] // Медицинский алфавит. 2021. № 13. С. 36–41.

19. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ 2021667302. Программа для автоматизации анализа серологических маркеров антител иммуноглобулинов IGG И IGM COVID-19 (Экспресс-анализ антител IGG И IGM COVID-19) / С. Н. Костарев, О. В. Кочетова, Т. Г. Середа. № 2021666591; заявл. 20. 10. 2021; опубл. 27. 10. 2021.

20. Разработка системы автоматического диагноза на наличие антител иммуноглобулинов IGG и IGM SARS-COV-2 / С. Н. Костарев, О. В. Кочетова, Н. А. Татарникова, Т. Г. Середа // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2021. Т. 11, № 2. С. 8–24.