МЕТОДИКА АНАЛИЗА БИОИНФОРМАЦИОННЫХ ДАННЫХ ГЕНОМНОЙ ПРИРОДЫ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ МОДЕЛЕЙ
МУЛЬТИЭПИТОПНЫХ АНТИКОРОНАВИРУСНЫХ ВАКЦИН 

Матвей Владимирович Спринджук, кандидат технических наук, старший научный сотрудник, Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук Беларуси (Республика Беларусь, г. Минск, ул. Сурганова, 6) E-mail: stepanenkomatvei@yandex.ru
Александр Станиславович Владыко, доктор медицинских наук, профессор, главный научный сотрудник, Республиканский научно-практический центр эпидемиологии и микробиологии Министерства здравоохранения Республики Беларусь (Республика Беларусь, г. Минск, ул. Филимонова, 23) E-mail: vladyko@belriem.by
Чжочжуан Лу, доктор медицинских наук, профессор, главный научный сотрудник, Китайский центр по контролю и профилактике заболеваний (Китайская Народная Республика, г. Пекин, Дорога Чанбай, 155) E-mail: luzzbj@aliyun.com
Леонид Петрович Титов, доктор медицинских наук, профессор, академик НАН Беларуси, заведующий лабораторией экспериментальной иммунологии, Республиканский научно-практический центр эпидемиологии и микробиологии Министерства здравоохранения Республики Беларусь (Республика Беларусь, г. Минск, ул. Филимонова, 23) E-mail: leotit310@gmail.com
Василий Иванович Берник, доктор физико-математических наук, профессор, главный научный сотрудник отдела теории чисел, Институт математики Национальной академии наук Беларуси (Республика Беларусь, г. Минск, ул. Сурганова, 11) Email: bernik@im.bas-net.by

Актуальность и цели. Коронавирусная эпидемия продолжается, однако есть свидетельства того, что обществом уже освоены эффективные меры профилактики и лечения этого заболевания. Нерешенными проблемами являются предупреждение, ранняя диагностика и своевременное лечение новых вирусных эпидемий, профилактика и лечение постковидных осложнений, смертность от которых проявляется латентно под маской других заболеваний и не попадает в статистику коронавирусной пандемии. Материалы и методы. На основе разработанной оригинальной методики анализа геномных данных коронавируса in silico протестированы модели антикоронавирусной мультиэпитопной вакцины. В серии вычислительных экспериментов получены доказательства их возможной эффективности и безопасности. Результаты и выводы. На основе научных экспериментов и анализа научной литературы сформулированы рекомендации для разработки и применения эпитопных противовирусных вакцин на примере антикоронавирусной вакцины.

Ключевые слова

cистемы медицинского назначения, отображение информации, программное обеспечение, алгоритмы, базы данных, геномика, транскриптомика, машинное обучение, искусственный интеллект, языки программирования, прикладная математика, биофизика, наука о данных, интеллектуальный анализ данных, коронавирус, эпидемия, пандемия, биоинформатика, иммуноинформатика, противовирусная терапия, вакцины, эпитопы

 Скачать статью в формате PDF

Для цитирования:

Спринджук М. В., Владыко А. С., Чжочжуан Лу, Титов Л. П., Берник В. И. Методика анализа биоинформационных данных геномной природы для разработки моделей мультиэпитопных антикоронавирусных вакцин // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. 2023. № 3. С. 48–58. doi: 10.21685/2307-5538-2023-3-6