Генетическая характеристика производственных штаммов вирусов кори, краснухи и паротита методом высокопроизводительного секвенирования

ВВЕДЕНИЕ. Спонтанные мутации часто возникают и накапливаются в геноме РНК-содержащих вирусов, таких как вирусы кори, краснухи и паротита. Современные требования к производству вакцинных препаратов, содержащих живые вакцинные штаммы вирусов, предполагают контроль генетической стабильности производственных штаммов. Метод высокопроизводительного секвенирования позволяет выявить все мутации, возникшие в вирусной популяции, и оценить генетическую стабильность производственных штаммов.

ЦЕЛЬ. Анализ нуклеотидных последовательностей геномов посевных и производственных штаммов вирусов кори (Ленинград-16), краснухи (RA-27/3) и паротита (Ленинград-3) в сравнении с референсными нуклеотидными последовательностями геномов вакцинных штаммов, депонированных ранее в базу данных GenBank.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ. В работе использовали посевные вирусы и производственные штаммы вакцин: коревая культуральная живая, паротитная культуральная живая и вакцина против краснухи культуральная живая. Проведено полногеномное секвенирование с использованием генетических анализаторов MGI DNBSEQ G-400 и Illumina NextSeq2000. Для обработки и анализа данных секвенирования использовали программы и инструменты FastQC v.0.12.1, FastP v.0.23.4, BWA-MEM2 v.2.2.1, VizCoV.

РЕЗУЛЬТАТЫ. Анализ распространения однонуклеотидных полиморфизмов (SNP) внутри вирусной популяции в исследованных образцах выявил ряд минорных вариантов, способных при дальнейшем накоплении привести к изменению консенсусных последовательностей белков вакцинных штаммов. В образцах вируса кори не выявлено полиморфизмов в белке Н, при этом обнаружен несинонимичный полиморфизм в белке F, встречающийся в 30,0–40,9% вирусных геномов. В капсидном белке С и в поверхностном гликопротеине Е2 вируса краснухи выявлены полиморфизмы, встречающиеся в вирусной популяции с частотой до 30%. В поверхностных антигенах — гемагглютинин-нейраминидаза HN и белок слияния F вируса паротита обнаружены полиморфизмы, встречающиеся в геномах менее чем в 20% вирусной популяции. Мутации в геномах производственных штаммов, которые могли бы оказывать влияние на иммуногенность вакцин против кори, краснухи и паротита, не найдены.

ВЫВОДЫ. Выявленный набор минорных вариантов с частотой встречаемости в популяции более 10%, которые при дальнейшем накоплении могут привести к изменению консенсусных последовательностей вакцинных штаммов, актуализирует задачу контроля стабильности вакцинных штаммов методом высокопроизводительного секвенирования.

1. Shirogane Y, Watanabe S, Yanagi Y. Cooperation between different RNA virus genomes produces a new phenotype. Nat Commun. 2012;3:1235. https://doi.org/10.1038/ncomms2252

2. Leber MF, Hoyler B, Prien S, et al. Sequencing of serially passaged measles virus affirms its genomic stability and reveals a nonrandom distribution of consensus mutations. J Gen Virol. 2020;101(4):399–409. https://doi.org/10.1099/jgv.0.001395

3. Дмитриев ГВ, Борисова ТК, Файзулоев ЕБ и др. Изучение молекулярных механизмов аттенуации вируса краснухи на примере отечественного штамма С-77. Молекулярная генетика, микробиология и вирусология. 2012;(3):28–34. EDN: PUJLXL https://doi.org/10.3103/S0891416812030032

4. Almansour I. Mumps vaccines: Current challenges and future prospects. Front Microbiol. 2020;11:1999. https://doi.org/10.3389/fmicb.2020.01999

5. Serrão de Andrade AA, Soares AER, Paula de Almeida LG, et al. Testing the genomic stability of the Brazilian yellow fever vaccine strain using next-generation sequencing data. Interface Focus. 2021;11(4):20200063. https://doi.org/10.1098/rsfs.2020.0063

6. Mandary MB, Masomian M, Poh CL. Impact of RNA virus evolution on quasispecies formation and virulence. Int J Mol Sci. 2019;20(18):4657. https://doi.org/10.3390/ijms20184657

7. Su SB, Chang HL, Chen AK. Current status of mumps virus infection: Epidemiology, pathogenesis, and vaccine. Int J Environ Res Public Health. 2020;17(5):1686. https://doi.org/10.3390/ijerph17051686

8. Shah N, Ghosh A, Kumar K, et al. A review of safety and immunogenicity of a novel measles, mumps, rubella (MMR) vaccine. Hum Vaccin Immunother. 2024;20(1):2302685. https://doi.org/10.1080/21645515.2024.2302685. Erratum in: Hum Vaccin Immunother. 2024;20(1):2367876. https://doi.org/10.1080/21645515.2024.2367876

9. Brown EG, Wright KE. Genetic studies on a mumps vaccine strain associated with meningitis. Rev Med Virol. 1998;8(3):129–42. https://doi.org/10.1002/(sici)1099-1654(199807/09)8:3%3C129::aid-rmv213%3E3.0.co;2-z

10. Perelygina L, Chen MH, Suppiah S, et al. Infectious vaccine-derived rubella viruses emerge, persist, and evolve in cutaneous granulomas of children with primary immunodeficiencies. PLoS Pathog. 2019;15(10):e1008080. https://doi.org/10.1371/journal.ppat.1008080

11. Wilson SE, Zubach V, Lew B, et al. Measles vaccine virus mutation following vaccination in a healthy child resulting in a false negative vaccine specific PCR test: Ontario, Canada, 2025. Euro Surveill. 2025;30(43):2500774. https://doi.org/10.2807/1560-7917.ES.2025.30.43.2500774

12. Gruber CEM, Gioacchini S, Fabeni L, et al. Molecular investigation on measles cases rise and variants co-circulation in the Lazio region, Italy. Virol J. 2025;22(1):288. https://doi.org/10.1186/s12985-025-02910-8

13. Hiebert J, Zubach V, Schulz H, Severini A. Genomic tools for post-elimination measles molecular epidemiology using Canadian surveillance data from 2018–2020. Front Microbiol. 2024;15:1475144. https://doi.org/10.3389/fmicb.2024.1475144

14. Zubach V, Osahan G, Kolsun K, et al. Development and evaluation of a next-generation sequencing methodology for measles virus using Oxford Nanopore Technology. J Clin Microbiol. 2025;63(3):e0145624. https://doi.org/10.1128/JCM.01456-24

15. Bryant P, Caldwell H, Lamson DM, et al. Streamlined whole-genome sequencing of mumps virus for high-resolution outbreak analysis. J Clin Microbiol. 2022; 60(1):e0084121. https://doi.org/10.1128/JCM.00841-21

16. Lu IN, Muller CP, He FQ. Applying next-generation sequencing to unravel the mutational landscape in viral quasispecies. Virus Res. 2020;283:197963. https://doi/org/10.1016/j.virusres.2020.197963

17. Ikegame S, Beaty SM, Stevens C, et al. Genome-wide transposon mutagenesis of paramyxoviruses reveals constraints on genomic plasticity. PLoS Pathog. 2020;16(10):e1008877. https://doi.org/10.1371/journal.ppat.1008877

18. Parks CL, Lerch RA, Walpita P, et al. Comparison of predicted amino acid sequences of measles virus strains in the Edmonston vaccine lineage. J Virol. 2001;75(2):910–20. https://doi.org/10.1128/JVI.75.2.910-920.2001

19. Dilcher M, Barratt K, Douglas J, et al. Monitoring viral genetic variation as a tool to improve molecular diagnostics for mumps virus. J Clin Microbiol. 2018;56(10):e00405–18. https://doi.org/10.1128/JCM.00405-18

20. Claro IM, Ramundo MS, Coletti TM, et al. Rapid viral metagenomics using SMART-9N amplification and nanopore sequencing. Wellcome Open Res. 2023;6:241. https://doi.org/10.12688/wellcomeopenres.17170.2

21. Fitzpatrick AH, Rupnik A, O’Shea H, et al. High throughput sequencing for the detection and characterization of RNA viruses. Front Microbiol. 2021;12:621719. https://doi.org/10.3389/fmicb.2021.621719

22. Chen S. fastp 1.0: An ultra-fast all-round tool for FASTQ data quality control and preprocessing. iMeta. 2025;4(5):e70078. https://doi.org/10.1002/imt2.70078

23. Vasimuddin M, Misra L, Li H, Aluru S. Efficient architecture-aware acceleration of BWA-MEM for multicore systems. In: IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium, 2019. https://doi.org/10.1109/IPDPS.2019.00041

24. Grubaugh ND, Gangavarapu K, Quick J, et al. An amplicon-based sequencing framework for accurately measuring intrahost virus diversity using PrimalSeq and iVar. Genome Biol. 2019;20(1):8. https://doi.org/10.1186/s13059-018-1618-7

25. Игнатьев ГМ, Отрашевская ЕВ, Суханова ЛЛ и др. Молекулярно-генетическое исследование штамма Ленинград-16, используемого для производства вакцины кори. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. 2020;97(2):182–9. https://doi.org/10.36233/0372-9311-2020-97-2-182-189

26. Игнатьев ГМ, Отрашевская ЕВ, Суханова ЛЛ и др. Молекулярно-генетическое исследование штамма RA-27/3, используемого для производства вакцины против краснухи. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. 2019;96(4):38–46. https://doi.org/10.36233/0372-9311-2019-4-38-46

27. Wilm A, Aw PP, Bertrand D, et al. LoFreq: A sequence-quality aware, ultra-sensitive variant caller for uncovering cell-population heterogeneity from high-throughput sequencing datasets. Nucleic Acids Res. 2012;40(22):11189–201. https://doi.org/10.1093/nar/gks918

28. Danecek P, Bonfield JK, Liddle J, et al. Twelve years of SAMtools and BCFtools. Gigascience. 2021;10(2):giab008. https://doi.org/10.1093/gigascience/giab008

29. Illingworth CJR, Roy S, Beale MA, et al. On the effective depth of viral sequence data. Virus Evol. 2017;3(2):vex030. https://doi.org/10.1093/ve/vex030

30. Zhao L, Illingworth CJR. Measurements of intrahost viral diversity require an unbiased diversity metric. Virus Evol. 2019;5(1):vey041. https://doi.org/10.1093/ve/vey041

31. Beerenwinkel N, Zagordi O. Ultra-deep sequencing for the analysis of viral populations. Curr Opin Virol. 2011;1(5):413–8. https://doi.org/10.1016/j.coviro.2011.07.008

32. Huang SW, Hung SJ, Wang JR. Application of deep sequencing methods for inferring viral population diversity. J Virol Methods. 2019;266:95–102. https://doi.org/10.1016/j.jviromet.2019.01.013

33. Zemella A, Beer K, Ramm F, et al. Vaccine-induced neutralizing antibodies bind to the H protein of a historical measles virus. Int J Med Microbiol. 2024;314:151607. https://doi.org/10.1016/j.ijmm.2024.151607

34. Das PK, Kielian M. Molecular and structural insights into the life cycle of rubella virus. J Virol. 2021;95(10):e02349–20. https://doi.org/10.1128/JVI.02349-20

35. Das PK, Kielian M. Rubella virus assembly requirements and evolutionary relationships with novel rubiviruses. mBio. 2024;15(10):e0196524. https://doi.org/10.1128/mbio.01965-24

36. Gouma S, Vermeire T, Van Gucht S, et al. Publisher Correction: Differences in antigenic sites and other functional regions between genotype A and G mumps virus surface proteins. Sci Rep. 2020;10(1):5456. https://doi.org/10.1038/s41598-020-62301-7. Erratum for: Sci Rep. 2018;8(1):13337. https://doi.org/10.1038/s41598-018-31630-z

37. Hirai Y, Takemoto R, Yanagi Y, Shirogane Y. Amino acid changes accumulated in the fusion protein allow neuropathogenic measles viruses to use a broad repertoire of host factors for cell fusion triggering. J Virol. 2025;99(5):e0230724. https://doi.org/10.1128/jvi.02307-24

38. Angius F, Smuts H, Rybkina K, et al. Analysis of a subacute sclerosing panencephalitis genotype B3 virus from the 2009–2010 South African measles epidemic shows that hyperfusogenic F proteins contribute to measles virus infection in the brain. J Virol. 2019;93(4):e01700–18. https://doi.org/10.1128/JVI.01700-18

39. Bianchi S, Canuti M, Ciceri G, et al. Molecular epidemiology of B3 and D8 measles viruses through hemagglutinin phylogenetic history. Int J Mol Sci. 2020;21(12):4435. https://doi.org/10.3390/ijms21124435

40. Petrova EK, Dmitrieva AA, Trifonova EA, et al. The key role of rubella virus glycoproteins in the formation of immune response, and perspectives on their use in the development of new recombinant vaccines. Vaccine. 2016;34(8):1006–11. https://doi.org/10.1016/j.vaccine.2016.01.010

41. Cusi MG, Valassina M, Bianchi S, et al. Evaluation of rubella virus E2 and C proteins in protection against rubella virus in a mouse model. Virus Res. 1995;37(3):199–208. https://doi.org/10.1016/0168-1702(95)00037-q

42. Frost JR, Shaikh S, Severini A. Exploring the mumps virus glycoproteins: A review. Viruses. 2022;14(6):1335. https://doi.org/10.3390/v14061335