Abstract

Relevance. Vaccination is still the most effective way to reduce the incidence and mortality from influenza and the complications it causes. WHO recommends the composition of the vaccine strain for each influenza season. Unfortunately, the relevance of vaccines and strains of influenza virus circulating during the epidemic season cannot always coincide. The cause is flu variability.Aim is to develop a new computational method for predicting an optimal hemagglutinin (HA) structure in H1N1 and H3N2 human influenza vaccine strains for coming epidemic seasons and to compare its results with WHO recommendations.Materials and method. For this study HA sequences were used from data bases available in INTERNET and the modified hidden Markov model was used to construct the HA primary structures.Results. It was indicated that the new bioinformatics approach allowed to construct an optimal structure of HA for vaccine strains. It was at most close to HA of circulating virus strains in coming epidemic seasons, spreaded over them and was superior to WHO recommendations. Conclusion: HA sequences should be considered as reliable background for predicting vaccine strains to decrease risks of not optimal and even mistakable choices. Bioinformatics approach allows to continually monitor HA changes after epidemics and to estimate adequacy of manufacturing vaccines to the future epidemic season.

Highlights

  • Вакцинация по-прежнему является наиболее эффективным путем снижения заболеваемости и смертности от гриппа и вызываемых им осложнений

  • Эпидсезоны резко отличаются по численности циркулирующих штаммов, представленных в банке данных

  • Changes from one season to another of the differences in the primary structure of HA strains H3N2 from the dominant sequence НА and the HA vaccine strain A / Hong Kong / 4801/2014 (H3N2)

Read more

Summary

Оптимизация прогнозирования вакцинных штаммов гриппа

The cause is flu variability.Aim is to develop a new computational method for predicting an optimal hemagglutinin (HA) structure in H1N1 and H3N2 human influenza vaccine strains for coming epidemic seasons and to compare its results with WHO recommendations. Поскольку роль гемагглютинина (НА) является определяющей в распространении вируса гриппа и в формировании популяционного иммунитета к нему, цель настоящего сообщения – описание нового биоинформационного подхода к прогнозированию оптимальной структуры НА для вакцинного штамма H1N1, H3N2 и В (Yamagata) для предстоящих эпидсезонов гриппа с использованием адаптированной скрытой марковской модели (СММ) [2], а также сравнение результатов предлагаемого метода с рекомендациями ВОЗ. Задача исследования состояла в нахождении такой первичной структуры НА (и соответственно штамма, которому она принадлежит), которая максимально была бы близка НА подавляющего большинства циркулирующих в эпидсезоне штаммов вируса гриппа, т. Задача исследования состояла в нахождении такой первичной структуры НА (и соответственно штамма, которому она принадлежит), которая максимально была бы близка НА подавляющего большинства циркулирующих в эпидсезоне штаммов вируса гриппа, т. е. структуры, представляющей собой обобщенный образ НА циркулирующих в конкретном эпидсезоне штаммов вируса гриппа

Материалы и методы Компьютерный анализ первичной структуры
Для сравнения дополнительно были использованы также HA штаммов
Производство вакцин
Проблемные статьи
Доминантная последовательность НА Dominant sequence of the HA
Доминантная последовательность НА Dominant sequence НА
Мутации в ДП Mutations in dominant sequences
ИНФОРМАЦИЯ РОСПОТРЕБНАДЗОРА
Full Text
Published version (Free)

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call