СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПЕРВИЧНЫХ И ВТОРИЧНЫХ ВАКЦИНАЛЬНЫХ НЕУДАЧ ПРИ ВАКЦИНАЦИИ ПРОТИВ ВИРУСОВ КОРИ, КРАСНУХИ И ЭПИДЕМИЧЕСКОГО ПАРОТИТА У ДЕТЕЙ С ПОМОЩЬЮ ВАКЦИНЫ ПРИОРИКС И СПОСОБ ПЕРСОНИФИЦИРОВАННОГО ПОДХОДА К КОРРЕКЦИИ ВАКЦИНАЛЬНЫХ НЕУДАЧ
METHOD FOR PREDICTION OF PRIMARY AND SECONDARY VACCINAL FAILURES AT VACCINATION AGAINST VIRUSES OF RUBEOLA, RUBELLA AND EPIDEMIC HEPATITIS IN CHILDREN USING PRIORIX VACCINE AND METHOD OF INDIVIDUAL APPROACH TO CORRECTION OF VACCINAL FAILURES

Изобретение относится к области медицинской иммунологии и предназначено для персонифицированного прогнозирования эффективности вакцинации против вирусов кори, краснухи и эпидемического паротита.
ВОЗ поставила цель ликвидации кори и снижения заболеваемости и смертности от краснухи и синдрома врожденной краснухи [1]. Введение массовой вакцинации против этих инфекций по всему миру дало обнадеживающие результаты. Смертность от кори снизилась с 2,6 млн. человек в 90 гг. XX века до 164 тыс. человек в 2008 г. [2]. Предполагалось, что цель будет достигнута к 2015 г., однако с 2008 г. даже из стран с высоким охватом прививками стали поступать сведения о вспышках кори. Среди заболевших большую часть составляли не привитые или привитые с нарушением графика прививок, причиной заболевания второй части пациентов являлись первичные (отсутствие защитных антител после прививки) или вторичные (быстрая потеря защитных уровней антител после прививки) вакцинальные неудачи [3]. Количество первичных и вторичных вакцинальных неудач составляет 5-10% от всех привитых [4]. Не существует четких критериев для выявления лиц с угрозой развития первичной или вторичной вакцинальной неудачи. Тем не менее, вопросу прогнозирования качества иммунного ответа на вакцины уделяется пристальное внимание. Так, известна работа, посвященная прогнозированию иммуногенности вакцины против желтой лихорадки [5]. Был выявлен предиктор формирования специфических антител на эту вакцину (TNFRS17), однако это касается только конкретной вакцины против желтой лихорадки. Также известна работа, в которой сравнивались пять различных вакцин, однако не было выявлено универсальных предикторов для оценки эффективности вакцинации [6]. Следовательно, результаты, полученные для менингококковой вакцины, не применимы для прогнозирования эффективности прививки против вирусов кори, краснухи и паротита.
Задачей изобретения является разработка способа прогнозирования первичных и вторичных вакцинальных неудач при вакцинации против вирусов против кори, краснухи и эпидемического паротита у детей с помощью вакцины Приорикс и алгоритма персонифицированного подхода к коррекции вакцинальных неудач.
Поставленная задача достигается в результате исследования параметров иммунного статуса детей перед плановой вакцинацией против вирусов кори, краснухи и эпидемического паротита и оценки уровня специфических антител к указанным вирусам через 1 месяц (ранний иммунный ответ, формирование защитных уровней антител) и через 1 год (зрелый иммунный ответ, поддержание защитных уровней антител) после вакцинации.
+
+
+
+
+
-
+
-
+
В исследовании принимали участие 40 детей (21 мальчик и 19 девочек) в возрасте от 1 года до 2 лет (средний возраст 1 г 3 мес.). Обследованные дети ранее не прививались против кори, краснухи и эпидемического паротита, не болели этими заболеваниями и подлежали плановой вакцинации против этих инфекций. Все дети были привиты вакциной Приорикс (GlaxoSmithKline, Бельгия), содержащей живые вакцинные штаммы вирусов кори, краснухи и эпидемического паротита. Работа была одобрена этической комиссией ФБУН МНИИЭМ им. Г.Н. Габричевского Роспотребнадзора, родители подписывали информированное согласие на участие детей в программе исследований. Иммунный статус до вакцинации оценивали по 19-ти параметрам: (количество в периферической крови лейкоцитов и лимфоцитов, абсолютные и относительные количества субпопуляций лимфоцитов CD3, CD3CD4, CD3CD8, CD3CD19 CD3CD16/56, и общее количество IgM, IgG и IgA), а также содержанию в сыворотке трех наиболее часто исследуемых цитокинов-маркеров Th1- и Th2-типа иммунного ответа и провоспалительного цитокина, соответственно IFN-γ, IL-4 и TNF-α. В качестве результата вакцинации методом иммуноферментного анализа измеряли количество специфических сывороточных IgG антител против антигенов вирусов кори, краснухи и эпидемического паротита через 1 месяц и через 1 год после вакцинации. Согласно рекомендациям производителей тест-систем, отрицательными считали значения менее 0,15 Me/мл для антигенов вируса кори, и менее 15 Me/мл для антигенов вирусов краснухи и эпидемического паротита. Защитными считали количество IgG антител, превышающее 0,25 Me/мл для вирусов кори, 35 Me/мл для вирусов краснухи и 25 Me/мл для вирусов эпидемического паротита.
2
2
2
2
Для достижения поставленной цели полученные результаты иммунологического обследования были подвергнуты регрессионному анализу. Для трех исследуемых вирусов была применена линейная регрессия. Хороший уровень прогнозирования был получен для специфического ответа на вирус кори через 1 месяц после прививки (R=0,909) и для вируса эпидемического паротита через месяц (R=0,893) после прививки. Уровень прогнозирования результатов вакцинации для вируса краснухи через месяц (R=0,571) оказался средним. При анализе каждого из 19-ти параметров иммунного статуса отдельно оказалось, что не все параметры вносили значимый положительный вклад в уровень прогноза результатов прививки. Были выявлены параметры, которые не оказывали никакого воздействия на уровень прогнозируемых результатов или отрицательно воздействовали на эффективность прогноза. Удаляя по одному такие неэффективные параметры из регрессионного анализа, был достигнут более высокий уровень прогнозирования результативности вакцинации. Выбор наиболее информативных параметров осуществляли на основании рассчитанных доверительных интервалов для каждой независимой переменной в отдельности. Критерием оптимальности выбора параметров являлось, с одной стороны, неоправданное увеличение количества параметров при увеличении доверительного интервала, т.е. количество перестало влиять на качество; с другой стороны, при уменьшении доверительного интервала R начинает резко падать.
Используя рассчитанные коэффициенты для выделенных наиболее информативных параметров, были предложены формулы для расчета количества специфических IgG через 1 месяц после прививки для каждого из трех вирусов вакцины:
+
+
где -[CD3%] - процент CD3 лимфоцитов в периферической крови;
-
+
[CD3CD16/56%] - процент NK лимфоцитов в периферической крови;
-
+
3
[CD3CD16/56] - абсолютное количество NK лимфоцитов в мм периферической крови;
[TNF-α] - уровень фактора некроза опухолей α в сыворотке крови;
[IgM] -уровень общих IgM в сыворотке крови;
[IgG] - уровень общих IgG в сыворотке крови;
[лимфоциты %] - процент лимфоцитов в периферической крови;
+
+
[CD38%] - процент цитотоксических лимфоцитов в периферической крови;
+
+
[CD34%] - процент хелперов в периферической крови.
2
На фигуре 1 представлены результаты прогнозирования с помощью регрессионного анализа на основании оптимизированного набора параметров для трех вирусов вакцины Приорикс через 1 месяц после прививки на основной выборке (а, б, в) и на контрольной выборке детей, не входивших в исходную когорту для построения регрессии (г, д, е). На фигуре видно, что прогнозирование результатов прививки для детей контрольной группы является вполне удовлетворительным, хотя и не идеальным (χ=5,0; р=0,025). При регрессионном анализе результатов, полученных через 1 год после вакцинации, значимого уровня прогнозирования достигнуто не было ни для одного из исследованных вирусов.
Также был проведен корреляционный анализ всех 19-ти исследованных параметров с количеством специфических IgG, образовавшихся через 1 месяц и через 1 год после иммунизации вакциной Приорикс. Однозначных корреляций исследуемых параметров с количеством специфических антител через 1 месяц после вакцинации получено не было. Корреляционный анализ 19-ти параметров иммунного статуса с результатами прививки через 1 год дал хорошие результаты. В результате корреляционного анализа были выявлены 3 параметра, наиболее тесно коррелирующие с количеством специфических антител на вирус эпидемического паротита через год после прививки. Ими оказались: содержание в сыворотке крови IL-4 (уровень интерлейкина 4 в сыворотке крови), TNF-α и общих IgA. Удалось выделить критические значения по каждому из параметров таким образом, что если значения всех трех параметров были меньше этой величины, то результат вакцинации через 1 год, скорее всего, будет неудачным. Аналогично можно определить границу для "серой" зоны (диапазон доз от 25 Me/мл до 35 Me/мл). В результате получаем следующую классификацию:
- Если [IgA]<0,45 мг/мл, [IL-4]<1,5 пг/мл, [TNF-α]<0,6 пг/мл, то, скорее всего, результат вакцинации будет неудачным.
- Если [IgA]>0,65 мг/мл, [IL-4]>3 пг/мл или [TNF-α]>0,7 пг/мл, то, скорее всего, результат вакцинации будет удачным.
- Если 0,45 мг/мл<[IgA]<0,65 мг/мл; 1,5 пг/мл<[IL-4]<3 пг/мл; 0,6 пг/мл<[TNF-α]<0,7 пг/мл, то результат попадает в "серую зону".
Предложенный метод оценки эффективности прививки вакциной Приорикс позволяет еще до вакцинации из общего контингента привитых выделить когорту лиц, попадающих в группу риска, то есть угрожаемых по отсутствию защитных уровней специфических антител через месяц после прививки (первичные вакцинальные неудачи).
Поскольку в исследуемой группе детей только у одного ребенка количество специфических IgG было ниже защитного уровня для специфического гуморального иммунного ответа против вируса кори была решена задача прогноза снижения уровня специфических антител через 1 год по сравнению со значением этого показателя через 1 месяц после прививки. Было выявлено 2 параметра, наиболее тесно коррелирующих с результатами вакцинации через 1 год. Ими оказались концентрация IL-4 в сыворотке крови [IL-4] и общее количество лимфоцитов [лимфоциты]. Были выделены критические значения по каждому из параметров так, что если значения обоих параметров меньше этой величины, то через 1 год после вакцинации, скорее всего, количество противокоревых IgG окажется ниже, чем через 1 месяц после прививки. В результате получаем следующую классификацию:
3
- Если [IL-4]<2,0 пг/мл и [лимфоциты]<5000 в мм то, скорее всего, через 1 год после вакцинации будет снижение противокоревых IgG.
3
- Если [IL-4]>2,0 пг/мл и [лимфоциты]>5000 в мм, то, скорее всего, через 1 год после вакцинации будет отмечаться стабильный результат или подъем количества специфических IgG.
Проведенные исследования корреляций количества специфических антител к вирусу краснухи с исследованными параметрами не дали удовлетворительных результатов, поскольку ни у одного ребенка не было выявлено снижение специфических противокраснушных антител ниже защитного уровня через 1 год после прививки. Также не удалось найти корреляции с повышением или понижением количества противокраснушных IgG через год по сравнению с количеством этих антител через 1 месяц после прививки.
2
2
На фигуре 2а представлено сопоставление результатов прогнозирования, полученных на основании выбранных критериев и реального содержания в крови IgG-антител против антигенов вируса эпидемического паротита через 1 год после вакцинации для исходной группы (каждый ребенок представлен отдельным маркером). Высота каждой точки означает реальный результат, форма маркера - спрогнозированный результат (ромбы - неудача, круги - «серая зона», квадраты - защитные антитела). На фигуре хорошо видно, что спрогнозированные как неудачные, реальные результаты попадают либо в зону ниже 25 Me/мл (большая часть), либо в «серую зону» (2 человека). Напротив, в тех случаях, когда был спрогнозирован высокий, защитный уровень специфических антител, большинство реальных результатов оказалось выше 35 Me/мл, у двоих детей эти значения оказались равными 35 Me/мл (граница «серой зоны» и «зоны удачной вакцинации»), и результат одного ребенка попал в «серую зону». У четырех из семи детей, чей прогнозируемый уровень антител попадал в «серую зону», реальные результаты также оказались в «серой зоне», а у трех детей из этой группы реальные результаты оказались незначительно выше границы «серой зоны». Проверка гипотезы о неслучайном рапределении реальных и предсказанных результатов методом χ дала высоко значимые результаты (χ=5,54, р=0,0186). Таким образом, прогнозирование результатов вакцинации, полученных для вируса паротита, можно считать очень хорошими.
2
Для проверки качества прогнозирования мы выбрали 10 детей контрольной группы и спрогнозировали для них результаты вакцинации через год. На фугуре 2б представлено сопоставление прогноза и реальных результатов вакцинации через 1 год для детей контрольной группы (условные обозначения те же, что и на фигуре 2а). На фигуре хорошо видно, что один ребенок, которому было спрогнозировано отсутствие защитного уровня антител, в действительности их не имел. Три ребенка с прогнозированными защитными уровнями антител в реальности также имели защитные антитела. Четверо из шести детей, спрогнозированный уровень антител которых попадал в «серую зону», также реально были отнесены к «серой зоне». Только два ребенка, прогнозируемый уровень антител которых был отнесен к «серой зоне», в реальности не имели противопаротитных антител. Качество прогноза модели следует рассматривать как удовлетворительное (χ=3,6, р=0,05).
2
-5
На фигуре 3а представлено сопоставление результатов прогнозирования, полученных на основании выбранных критериев и реального содержания в крови IgG-антител против антигенов вируса кори. Ромбами обозначены дети, для которых прогноз снижения противокоревых антител через 1 год совпал с фактическим результатом вакцинации, кружками выделены дети, у которых прогнозируемые и реальные значения не совпали, квадратами обозначены дети, у которых спрогнозированный стабильный уровень антител через 1 год после прививки совпал с реальным результатом. У всех детей, которым прогнозировали повышение или стабильный уровень противокоревых антител через год, в реальности антитела против кори были стабильными или повысились. У 7 из 8 детей, для которых прогнозировали снижение уровня противокоревых антител через год после прививки, в реальности уровень антител снизился, и только у одного ребенка, которому спрогнозировали снижение уровня антител против кори, реальные антитела оказались повышенными. Гипотеза о неслучайном распределении реальных и прогнозируемых результатов была проверена и подтвердила высокую значимость результатов (χ=18,6, р=1,59×10).
2=
Для проверки качества прогноза для 10 детей контрольной группы были рассчитаны корреляции и спрогнозированы для них результаты вакцинации через 1 год. На фигуре 3б представлены результаты сопоставления прогноза и реальных значений противокоревых антител (условные обозначения те же, что и на фигуре 3а). У всех детей, которым прогнозировали повышение или стабильный уровень противокоревых антител через год, в реальности антитела против кори были стабильными или повысились. У 5 из 7 детей, которым прогнозировали снижение уровня противокоревых антител через год после прививки, в реальности уровень антител снизился, а у двух детей, которым прогнозировали снижение уровня антител против кори, в реальности было обнаружено повышение антител. Качество прогностической модели следует расценивать как удовлетворительное (χ3,6, р=0,05).
Проведенные исследования корреляций количества специфических антител к вирусу краснухи с исследованными параметрами не дали удовлетворительных результатов через 1 год после прививки. Также не удалось найти корреляции с повышением или понижением количества противокраснушных IgG через 1 год по сравнению с количеством этих антител через 1 месяц после прививки.
На основании результатов математического анализа был разработан алгоритм прогнозирования и выявления первичных и вторичных вакцинальных неудач. На фигуре 4 представлена блок-схема алгоритма прогнозирования и принятия решений при первичных и вторичных вакцинальных неудачах.
+
+
+
+
+
+
Для реализации заявляемого способа прогнозирования следует перед вакцинацией провести лабораторное исследование иммунного статуса, включающее в себя определение абсолютного и относительного количества лимфоцитов, их субпопуляций CD3, CD3CD4, CD3CD8, CD19, общих иммуноглобулинов классов М, G, А и концентрации сывороточных цитокинов TNF-α, IL-4 и IFN-γ. На основании расчета по предложенным выше формулам прогнозируемого уровня специфических антител против кори, краснухи и эпидемического паротита выделить лиц, прогнозируемых как первичные вакцинальные неудачи (прогнозируемый уровень специфических антител через 1 месяц после прививки ниже защитного). Выделенную когорту «вероятных первичных вакцинальных неудач» необходимо привить и вызвать на контроль через 1-2 месяца после прививки для оценки реального уровня специфических антител. Такая тактика существенно облегчает поиск незащищенных в результате прививки людей и снижает нагрузку на лабораторию. Если лабораторно подтверждена реальная вакцинальная неудача, необходимо повторить обследование через 1 год. Если специфические антитела так и не появились, следует решить вопрос о дополнительной ревакцинации индивидуально.
Среди лиц, способных выработать, согласно прогнозу, защитные уровни специфических антител через 1 месяц после прививки на основании значений порогового критерия (cut off), следует выделить лиц, относящихся к группе риска, то есть угрожаемых по быстрой потере защитных уровней антител (вторичные вакцинальные неудачи). Всех, для кого оба прогноза оказались удачными - привить и отпустить на 5 лет до срока положенной по графику ревакцинации. Когорту людей, для которых спрогнозирован риск вторичных вакцинальных неудач, необходимо привить и пригласить для оценки эффективности прививки через 1 год для контроля наличия защитных уровней специфических антител. В случае утери защитных уровней антител - решить вопрос о дополнительной ревакцинации индивидуально.
Техническим результатом заявляемого изобретения является разработка способа прогнозирования первичных и вторичных вакцинальных неудач при вакцинации против вирусов кори, краснухи и эпидемического паротита с помощью вакцины Приорикс у детей и алгоритма персонифицированного подхода к коррекции вакцинальных неудач, который позволяет еще до прививки на основании измерения показателей иммунного статуса выделить когорту лиц (группу риска), угрожаемых по отсутствию (первичная вакцинальная неудача) или быстрому снижению (вторичная вакцинальная неудача) уровней антител в крови ниже защитного к вирусам кори, краснухи и эпидемического паротита. Предложены формулы для прогнозирования количества специфических антител через 1 месяц после вакцинации и значения порогового критерия (cut off) для прогнозирования сохранения защитных уровней антител через 1 год после прививки. На основании предложенного способа первичных или вторичных вакцинальных неудач разработан алгоритм персонифицированного подхода к программе вакцинации для детей, находящихся в группе риска.
ЛИТЕРАТУРА
1. Strebel, P.M. A world without measles. / P.M. Strebel, S.L. Cochi, E. Hoekstra, P.A. Rota, D. Featherstone, W.J. Bellini, S.L. Katz // J Infect Dis. - 2011. - V. 204. -Suppl 1: S1-3.
2. Van den Ent, M. Measles mortality reduction contributes significantly to mortality among children less than five years of age, 1990-2008 / M. Van den Ent, D.W. Brown, E.J. Hoekstra, A. Christie, S.L. Cochi // J Infect Dis. - 2011. - V. 203. - S18-S23.
3. Hickman C.J., Hyde T.B., Sowers S.B., Mercader S., McGrew M., Williams N.J., Beeler J.A., Audet S., Kiehl В., Nandy R., Tamin A., Bellini W.J. Laboratory characterization of measles virus infection in previously vaccinated and unvaccinated individuals. J. Infect. Dis. 2011; 204 (Supl. 1): 549-558.
4. Orenstein, W.A. Measles eradication: is it in our future? / W.A. Orenstein, P.M. Strebel, M. Papania, R.W. Sutter, W.J. Bellini, S.L. Cochi // Am L Public Health. - 2000. - V. 90. - P. 1521-1525.
5. Querec T.D., Akondy R.S., Lee E.K., Cao W., Nakaya H.I., Teuwen D., Pirani A., Gernert K., Deng J., Marzolf В., Kennedy K., Wu H., Bennouna S., Oluoch H., Miller J., Vencio R.Z., Mulligan M., Aderem A., Ahmed R., Pulendran B. Systems biology approach predicts immunogenicity of the yellow fever vaccine in humans. Nat Immunol. 2009; 10(1): 116-25.
6. Li S., Rouphael N., Duraisingham S., Romero-Steiner S., Presnell S., Davis C., Schmidt D.S., Johnson S.E., Milton A., Rajam G., Kasturi S., Carlone G.M., Quinn C., Chaussabel D., Palucka A.K., Mulligan M.J., Ahmed R., Stephens D.S., Nakaya H.I., Pulendran B. Molecular signatures of antibody responses derived from a systems biology study of five human vaccines. Nat Immunol. 2014; 15(2): 195-204.