candidate of biological sciences, researcher
кандидат биологических наук, научный сотрудник
candidate of medical sciences, senior researcher
кандидат медицинских наук, старший научный сотрудник
leading researcher, candidate of biological sciences
ведущий научный сотрудник, кандидат биологических наук
senior researcher, candidate of biological sciences
старший научный сотрудник, кандидат биологических наук
leading researcher of the laboratory for the study of risk factors for influenza and SARS, doctor of biological sciences
ведущий научный сотрудник лаборатории изучения факторов риска при гриппе и ОРВИ, доктор биологических наук
head of the laboratory of cell cultures, candidate of biological sciences
заведующая лабораторией клеточных культур, кандидат биологических наук
doctor of biological sciences, leading specialist in the field of laboratory research
доктор биологических наук, ведущий специалист в области лабораторных исследований
candidate of biological sciences, leading researcher
кандидат биологических наук, ведущий научный сотрудник
candidate of medical sciences, head of the laboratory
кандидат медицинских наук, заведующая лабораторией
ddoctor of medical sciences, director of the institute
доктор медицинских наук, директор института
Influenza A and B viruses are widely spread respiratory pathogens of humans and cause both isolated cases and local outbreaks of the disease, as well as massive seasonal epidemics and pandemics. Vaccination is the main strategy for combating influenza, and an increase in the proportion of vaccinated people in the population determines the success of vaccination. To identify patterns of postvaccination immune response formation to different types of vaccines and assess the significance of its multiple parameters the appropriate statistical methods should by applied. These methods allow to operate with large datasets and reduce their dimension, while keeping the maximum of information about the differences between individual observations. The aim of our study was the analysis of parameters of humoral and cellular immunity and their dynamics after vaccination with different types of inactivated influenza vaccines (IIV) using statistical methods of complex data analysis. The study was conducted in the clinical department of the Smorodintsev Research Institute of Influenza, Ministry of Health of the Russian Federation, in the flu season 2018 – 2019. The multivariate analysis of the immune response parameters after immunization with IIV “Grippol plus”, “Sovigripp” “Ultrix” included data obtained for 39 volunteers before vaccination, on the 7th and 21st days after vaccination. To identify parameters with significant differences between groups, one-factor analysis of variance (ANOVA) was used separately for each parameter and time point. To visualize the differences in the parameters selected in the analysis of variance, the Principal component analysis (PCA) method was used. The conducted studies revealed the peculiarities of the formation of a post-vaccination immune response to various types of IIV. It was shown that the factors of antigen-specific CD4+ and CD8+ T-cell immune response introduced the major contribution to the formation of the differences between groups. The approach is a powerful tool in analyzing the parameters of the immune response in clinical trials of influenza vaccines and other preventive medicine.
Вирусы гриппа А и В являются широко распространенными респираторными патогенами человека и вызывают как единичные случаи и локальные вспышки заболевания, так и массовые сезонные эпидемии и пандемии. Вакцинация является основной стратегией борьбы с гриппом, а увеличение охвата вакцинированных в популяции определяет успех вакцинопрофилактики. Для выявления закономерностей формирования и оценки значимости множественных параметров иммунного ответа для вакцин различных типов важно использовать адекватные статистические методики. Эти методы позволяют оперировать множествами данных и уменьшить размерность этих данных, при этом сохранив максимальное количество информации о различиях между отдельными наблюдениями. Целью нашего исследования являлся анализ изменений показателей гуморального и клеточного иммунитета после вакцинации инактивированными гриппозными вакцинами (ИГВ) разных типов с применением статистических методов комплексного анализа данных. Исследование проведено на базе клинического отделения ФГБУ «НИИ гриппа им. А.А. Смородинцева» Минздрава России в эпидемический по гриппу сезон 2018-2019 гг. В многофакторный анализ параметров иммунного ответа после иммунизации ИГВ «Гриппол плюс», «Совигрипп» и «Ультрикс» были включены данные, полученные для 39 добровольцев в период до вакцинации, на 7-е и 21-е сутки после вакцинации одной из перечисленных ИГВ. Для выявления параметров со значимыми различиями между группами применяли однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA) отдельно для каждого параметра и временной точки. Для визуализации различий по отобранным в дисперсионном анализе параметрам был использован метод главных компонент (Principal component analysis, PCA). Проведенные исследования выявили особенности формирования поствакцинального иммунного ответа на ИГВ различных типов. Показано, что наибольший вклад в формирование различий приходится на антиген-специфического CD4+ и CD8+ Т-клеточного иммунного ответа. Использованный подход является полезным инструментом при анализе параметров иммунного ответа в клинических исследованиях противогриппозных вакцин и других средств специфической профилактики инфекционных заболеваний.