1

ФГОУ ВПО «Московская государственная академия

ветеринарной медицины и биотехнологии имени

К.И. Скрябина» (ФГОУ ВПО МГАВМиБ).

ФГУП научно-производственное объединение «МИКРОГЕН»

Министерства здравоохранения Российской Федерации.

На правах рукописи

КОЛЫШКИН Владимир Михайлович

Разработка и внедрение технологии

промышленного производства и системы

управления качеством ассоциированной

паротитно-коревой вакцины

03.01.06 – биотехнология (в том числе бионанотехнологии)

Диссертация на соискание ученой степени

доктора биологических наук

Научный консультант: Доктор биологических наук,

доцент ВАСИЛЬЕВ Алексей Васильевич

МОСКВА – 2010 г.

2

СОДЕРЖАНИЕ:

Введение 04

1. Общая характеристика работы 05

1.1. Актуальность проблемы 05

1.2. Цель и задачи исследований 09

1.3. Научная новизна 10

1.4. Практическая значимость и внедрение научных

исследований в производство

11

1.5. Положения, выносимые на защиту 12

1.6. Апробация работы 12

2. Обзор литературы 14

2.1. Управление качеством 14

2.2. Парамиксовирусы 52

2.2.1. Корь 53

2.2.2. Эпидемический паротит 67

3. Собственные исследования 85

3.1. Материалы и методы 85

3.2. Оптимизация технологии и анализ стабильности

крупномасштабного культивирования первично-

трипсинизированных клеток эмбрионов перепелов для

репродукции вакцинных штаммов вирусов кори и паротита

98

3.2.1. Характеристика поставщика универсального субстрата

для культивирования вакцинных вирусов

98

3.2.2. Оценка стабильности получения фибробластов

эмбрионов перепелов для культивирования вирусов

кори и паротита

103

3.2.3. Совершенствование методов контроля

специфической активности вирусов кори и паротита

109

3.2.4. Изготовление и паспортизация эталонного и рабочего

банка линий клеток VERO

120

3.3. Технология производства и статистический контроль

качества моновакцины против кори; результаты

исследований

124

3.3.1. Технология производства коревого полуфабриката 125

3

3.3.2.Оценка стабильности процесса получения

промышленных количеств вакцинного вируса кори

128

3.4. Технология производства и статистический контроль

качества моновакцины против эпидемического паротита;

результаты исследований

176

3.4.1. Технология производства полуфабриката паротитной

вакцины

177

3.4.2. Оценка стабильности процесса получения

промышленных количеств вируса паротита

179

3.5. Технология производства и статистический контроль

качества ассоциированной паротитно-коревой вакцины

(АПКВ); результаты исследований

185

4. Экономическое обоснование применения АПКВ 192

5. Обсуждение 192

6. Выводы 197

7. Практическое использование полученных научных результатов 199

8. Рекомендации по использованию научных выводов 200

9. Список литературы 201

10. Приложение № 1. Результаты анализа данных по титрованию

вируссодержащих сливов для изготовления полуфабриката

паротитной вакцины.

213

11. Приложение № 2. Результаты статистической обработки

параметров качества паротитной вакцины за 2003 и 2004 г.

234

12. Приложение № 3. Результаты статистической обработки

значений параметров ассоциированной паротитно-коревой

вакцины в 2003-2005 г.г.

276

13. Приложение № 4. Нормативная документация на АПКВ 299

4

Введение.

Первое десятилетие XXI века становится периодом усиленного

внимания к вопросам развития и совершенствования экономики во всем

мире (Т. Конти и др., 2003) [38]. В условиях глобализации рынков

повышенное внимание уделяется качеству выпускаемых изделий и

предлагаемых услуг. Опыт наиболее развитых в техническом отношении

стран, таких как Япония и США, показывает, что успех во многом зависит

от наличия у компаний–производителей развернутой системы обеспечения

качества. Следует отметить также, что методы обеспечения качества

применяются не только в традиционно сложившихся областях

производства: электронной, автомобильной, авиационной, но также и в

здравоохранении, образовании, деятельности правительственных и

общественных организаций. В настоящее время наблюдается постепенный

переход от контроля качества, утвердившегося в прошлом столетии, к

управлению качеством при постоянной и непосредственной лидирующей

роли высшего руководства. Следует отметить некоторые особенности

производства лекарственных средств в сравнении с другими отраслями

промышленного производства, в которых система управления качеством

заняла достойное место.

Лекарственные препараты - особый товар. Основное его отличие от

любого другого товара состоит в том, что потребитель самостоятельно не

может определить качество того или иного препарата (за исключением

отдельных случаев явного несоответствия, как правило, по внешнему виду).

Отметим также, что испытание качественных характеристик готовой

продукции почти всегда носит разрушающий характер. А раз метод

разрушающий, то его можно применять только для выборочного контроля.

Выборочный контроль в состоянии гарантировать качество всей партии

испытуемого товара при условии однородности серии. Этого условия

можно достичь лишь в том случае, если на предприятии действует система

5

управления качеством. С учетом этого тезиса сформировались основные

требования не только к качеству продуктов, изложенные в фармакопейных

статьях, но и требования к качеству производственной среды,

инфраструктуры и процессов, изложенные в концепции GMP. Подобных

форм управления качеством не существует ни в одной другой отрасли.

Таким образом, общеотраслевые принципы контроля хотя и применимы к

фармацевтической промышленности, но недостаточны (Мешковский А.П.,

2002) [48]. Систему управления качеством строят, как правило, в

соответствии с требованиями стандартов серии ИСО 9000. Это

межотраслевые стандарты. Однако принципы, заложенные в основу

построения системы управления качеством, могут и должны быть

использованы и в фармацевтической промышленности. Это важно и с

точки зрения все возрастающих требований к самим лекарственным

средствам. Причиной постоянно возрастающих требований к качеству при

производстве лекарственных средств является тот факт, что их качество

неразрывно связано с безопасностью и эффективностью и, следовательно,

со здоровьем населения страны. Поэтому наличие системы управления

качеством при производстве лекарственных средств представляет собой

стратегическую задачу и является обязательной для предприятия-

изготовителя.

I. Общая характеристика работы.

1.1. Актуальность проблемы.

Борьба с инфекционными болезнями, составляющими 60-70% общей

патологии человека, является важнейшей задачей современной медицины.

Система мер борьбы и профилактики инфекционных заболеваний

многообразна, но ведущее место среди них принадлежит вакцинации.

Именно с прививками связаны достигнутые в борьбе с инфекциями

успехи, на них строятся и перспективы ликвидации некоторых их них.

6

Иммунопрофилактика получила широкое распространение в мировой

медицинской практике. Так, ежегодно в мире вакцинируется около 1,5

млрд. человек, что составляет около 1/3 населения планеты и до 70%

поголовья сельскохозяйственных животных. Только в нашей стране

ежегодно осуществляется более 100 млн. прививок. В нашей стране

вакцинация взята под контроль Государства (Федеральный Закон от 17

сентября 1998 г. № 157-ФЗ "Об иммунопрофилактике инфекционных

болезней").

Лекарственные средства, как известно любому провизору,

существенным образом отличаются от других товаров. Потребитель не сам

принимает решение о покупке лекарства (по крайней мере, в отношении

наиболее важных в терапевтическом или профилактическом отношениях

рецептурных препаратов). Ни врач, принимающий такое решение, ни сам

потребитель не могут оценить качество в широком смысле слова, т.е.

потребительские свойства предлагаемых к продаже лекарств. Вместе с тем

дефекты качества могут резко снизить терапевтическую

(профилактическую) ценность препаратов и даже угрожать здоровью и

самой жизни потребителя.

Врач, принимающий решение о покупке лекарства, его не оплачива-

ет. При повышении цен на лекарственном рынке спрос снижается слабо.

(В.В. Береговых, А.П. Мешковский, 2001) [14]. Следует отметить, что

всесторонняя оценка терапевтической или профилактической ценности

лекарственных средств, их относительной безопасности (безвредности)

проводится в отношении новых препаратов до начала их

полномасштабного коммерческого производства. Серийную продукцию

проверяют по показателям качества, т.е. по характеристикам,

изложенным в фармакопейных статьях и регламентах. Приобретая

лекарство, потребитель чаще всего не может защитить себя от

потенциально опасного для здоровья и жизни товара, если таковой ему

7

будет предложен. Он практически лишен возможности выбрать из

имеющихся в продаже аналогичных товаров оптимальный для себя

вариант по соотношению качество/цена. Он также не может и

воздержаться от покупки, если не находит подходящий товар. Он

покупает то, что ему предлагает провизор из имеющихся в наличии

лекарственных средств. Обнаружив в купленном лекарстве дефект в

процессе потребления, потребитель не может "отремонтировать" его или

поменять на другой, бездефектный. В любой аптеке Вам скажут, что

купленное лекарство возврату и обмену не подлежит, даже если Вы и не

вскрывали внешнюю упаковку. Исключена также возможность

официальной реализации по "сниженным ценам" лекарственных

препаратов с истекшим или истекающим сроком годности [14].

Московское предприятие по производству бактерийных препаратов

(МПБП), в настоящее время филиал ФГУП НПО «Микроген»,

изготавливает вакцины Национального календаря профилактических

прививок – против кори, эпидемического паротита, а также

ассоциированную паротитно-коревую вакцину (АПКВ). Естественно, что

требования к качеству таких препаратов очень высоки, особенно если

учесть факт появления на рынке аналогичных препаратов зарубежных

производителей.

Для обеспечения конкурентоспособности отечественных

лекарственных средств Министерство здравоохранения РФ совместно с

Министерством экономики РФ приняли Приказ о «Введении в действие

Российских правил GMP (1999)». В соответствии с Приказом началась

модернизация предприятий, изготавливающих лекарственные средства.

Этот процесс проходит в русле общего реформирования системы

стандартизации и сертификации в России с учетом Федерального Закона

«О техническом регулировании» № 184-ФЗ от 27.12.2002 г. Основным

требованием к разрабатываемым стандартам и правилам является их

8

направленность на выпуск продукции, соответствующей мировому

уровню. Средства решения этой задачи - прямое введение международных

норм и гармонизация с ними отечественных стандартов. В

фармацевтической промышленности таким нормативным актом являются

Правила GMP: в период с 1998 по 2004 год это ОСТ 42-510-98, а с

01.01.2005 г в дополнение к ОСТу – ГОСТ Р 52249-2004. ГОСТ Р 52249 –

2004 является аутентичным переводом Правил надлежащего производства

лекарственных средств Европейского союза. В них по-новому

сформулирована концепция (философия) производства лекарственных

средств для медицины и ветеринарии в современных условиях. Важность

проблемы стабильного производства иммунобиологических препаратов,

используемых для выполнения Национального календаря

профилактических прививок, связано и с тем, что Всемирная Организация

Здравоохранения поставила перед национальными органами

здравоохранения задачу ликвидации кори в мире к 2010 году (Бектемиров

Т.А., 2002) [13] и резкого снижения заболеваемости паротитом. Хотя

паротит не внесен в Программу элиминации, однако ВОЗ также относит

эпидемический паротит к инфекциям, которые могут быть ликвидированы

с помощью активной иммунизации (Михеева И.В., 1999) [49]. В

соответствии с рекомендациями ВОЗ в нашей стране разработана

Федеральная целевая программа “Вакцинопрофилактика” на 1999-2005 гг.,

в которой предусмотрено к 2005 году снижение заболеваемости корью до

1-3 случаев, а эпидемическим паротитом - до 1-5 на 100 тыс. населения и

принята национальная Программа элиминации кори. Целью Программы

является ликвидация кори в Российской Федерации к 2007 году и

сертификация территорий, свободных от этой инфекции, к 2010 году.

Наличие отечественных высокоэффективных живых коревой и

паротитной вакцин должны способствовать успешному завершению

Программы. Следует отметить, что за рубежом, наряду с моновакцинами,

9

используют ассоциированную тривакцину, включающую корь, паротит,

краснуху.

Попытки разработки промышленной технологии производства

ассоциированной паротитно-коревой вакцины в нашей стране

предпринимались, начиная с 1969 года, (Насибов М.Н.) [50], однако они не

увенчались успехом.

Напряженный календарь прививок детей второго года жизни

настоятельно требует снижения числа прививок. Поэтому разработка

ассоциированной паротитно-коревой вакцины с учетом накопленного

опыта изготовления моновакцин стала естественным итогом многолетней

работы по совершенствованию вакцинопрофилактики детских инфекций.

Учитывая, что требования, предъявляемые к современному

производству лекарственных средств, нельзя удовлетворить без наличия

полноценной системы качества и, учитывая исторический опыт

деятельности промышленных компаний США и Японии последних 100

лет, были сделаны выводы о том, что их успехи в значительной степени

связаны с освоением статистических подходов в оценке качества

продукции с последующим их развитием на системный менеджмент.

В настоящей работе приведены исследования по созданию системы

анализа стабильности производства вакцинных препаратов с помощью

статистических методов управления качеством, касающихся производства

моновакцин против кори и паротита, разработки и производства

ассоциированной вакцины против кори и паротита (АПВК).

1.2. Цель и задачи исследований.

Целью настоящей работы явилась разработка технологии

промышленного производства ассоциированной паротитно-коревой

вакцины, изучение безопасности и эффективности нового вакцинного

препарата и внедрение его в практику. Для достижения поставленной цели

необходимо было решить следующие задачи:

10

1. Определить пригодность вакцинного штамма эпидемического

паротита Ленинград-3 (Л-3) для включения его в состав АПКВ.

2. Создать систему управления качеством и провести анализ

технологических процессов производства препаратов, изготавливаемых на

предприятии в соответствии с требованиями стандартов надлежащей

производственной практики GMP.

3. Провести оценку стабильности промышленного производства

моновакцин для создания ассоциированного препарата.

4. Разработать методы контроля и мониторинга, позволяющие

получить доказательства стабильности производства монопрепаратов.

5. Создать промышленную технологию производства АПКВ, провести

производственные испытания в соответствии с требованиями программы,

утвержденной ГИСК им. Л.А. Тарасевича (ГИСК).

6. Провести оценку стабильности производства АПКВ с

использованием современных специализированных программных пакетов

по статистической обработке и анализу данных производственно-

технологических процессов.

7. Разработать и утвердить нормативную документацию на

производство АПКВ.

8. Оценить эпидемиологическую эффективность применения

разработанной и внедренной в промышленное производство АПКВ в

медицинской практике.

9. Оценить экономическую эффективность внедрения новой

технологии производства АПКВ.

1.3. Научная новизна.

Научная новизна работы состоит в том, что:

11

1.3.1. Впервые на основе существующей аппратурно-технологической

базы создано промышленное производство АПКВ для

обеспечения потребности РФ в средствах защиты от кори и

эпидемического паротита.

1.3.2. На основе созданной производственной базы осуществляется

выпуск АПКВ для обеспечения национального календаря

профилактических прививок (Приказ от 27.06.2001 № 229 МЗ РФ).

1.3.3. Разработаны методы контроля клеточных линий, используемых

для производства АПКВ. Внедрена система управления качеством

при производстве монопрепаратов и АПКВ.

1.3.4. Проведена оценка эпидемиологической эффективности АПКВ в

условиях массового применения (более 20 млн. доз, 2001-2009 г.г.)

Научно – практическая новизна результатов разработки

предлагаемой работы подтверждена получением патентов:

- Патент на изобретение № 2158134 от 27.10.2000 г. «Способ

получения ассоциированной паротитно-коревой вакцины». Зайцев

И.З., Колышкин В.М., Сидоренко Е.С. и другие.

- Евразийский патент № 002387 от 35.04.2002 г. «Способ получения

ассоциированной паротитно-коревой вакцины». Зайцев И.З..

Колышкин В.М., Сидоренко Е.С. и другие.

1.4. Практическая значимость и внедрение результатов научных

исследований в производство:

1.4.1. Ассоциированная вакцина, производимая по разработанной

технологии, используется для профилактики кори и паротита

детей декретируемых возрастов.

1.4.2. Разработана и утверждена в установленном порядке НД на АПКВ.

1.4.3. Вакцина АПКВ включена в Национальный календарь

профилактических прививок РФ.

12

1.4.4. На предприятии-изготовителе действует система управления

качеством в соответствии с требованиями ГОСТ 52249-2004.

1.4.5. Результаты научных исследований по разработке технологии

приготовления АПКВ используются в учебном процессе по

дисциплине «Биотехнология» в ФГОУ ВПО МГАВМиБ.

1.5. Положения, выносимые на защиту:

1.5.1. Впервые созданная технология промышленного производства

АПКВ на основе аттенуированных вакцинных штаммов вируса

эпидемического паротита Л-3 и кори Л-16 позволяет обеспечить

выпуск препарата в объемах, требуемых для проведения

профилактических мероприятий.

1.5.2. Критерии оценки пригодности клеточных систем

культивирования и контроля, позволяющие осуществлять

стабильное промышленное производство вакцин надлежащего

качества с полноценными иммунобиологическими свойствами,

обеспечивающими их безопасное и эффективное применение.

1.5.3. Разработанная система управления качеством, включающая

контроль сырья, материалов, полуфабрикатов, готовой

продукции, мониторинг показателей технологических процессов

при производстве АПКВ, позволяет получить объективную

оценку качества продукции.

1.5.4. В результате созданной технологии производства и системы

управления качеством в период с 2001 года по настоящее время

выпущено более 20 млн. доз ассоциированной паротитно-коревой

вакцины.

1.6. Апробация работы.

Основные результаты работы доложены и обсуждены на конференциях:

1. Международная конференция «Сохранение генетических ресурсов»

Санкт-Петербург, 19-22 октября 2004 г.

13

2. 1-й Международный ветеринарный конгресс по птицеводству 18-22

апреля 2005 г, Москва

3. Новые информационные технологии в медицине, биологии,

фармакологии и экологии. 2005 г.

4. Х Юбилейная международная конференция и дискуссионный

научный клуб. Новые информационные технологии в медицине и

экологии. Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 2002.

5. Новые информационные технологии в медицине и экологии. Украина,

Крым, Ялта-Гурзуф,. 2003.

6. Международная научная конференция, посвященная 45-летию ФГУ

«ВНИИЗЖ» 30-31 октября 2003 г

7. Юбилейная Всероссийская научно-практическая конференция. НИИ

детских инфекций. Современные научные и практические проблемы

инфекционной патологии у детей, Санкт-Петербург, 2003.

8. Первая Всероссийская конференция по вакцинологии «Медицинские

иммунобиологические препараты для профилактики, диагностики и

лечения актуальных инфекций», М., 10-11 ноября 2004 г.

9. Межрегиональная научно-практическая конференция «Актуальные

проблемы эпидемиологии и профилактики инфекционных болезней на

региональном уровне», Пенза, Пензенский медицинский институт, 2004 г.

10. Всероссийская научно-практическая конференция с международным

участием «Актуальные проблемы эпидемиологии и профилактики

инфекционных болезней в России и странах ближнего зарубежья,

Самара. 23-26 мая 2006г.

14

2. Обзор литературы.

2.1. Управление качеством.

Качество продукта – это его нечувствительность

к вариациям при его использовании.

Вся суть – в уменьшении вариаций.

Genichi Taguchi

2.1.1. История создания системы управления качеством.

Любой продукт, произведенный для продажи, должен быть качественным.

Выпуск качественной продукции является обязательной задачей любого

производства. История развития принципов управления качеством уходит

в глубину веков. Еще в XVIII в. до новой эры вавилонский царь

Хаммурапи заложил основы ответственности за качество продукции,

изложив их в своде законов. Впоследствии этот свод законов был назван

Кодексом Хаммурапи. Согласно этому кодексу, «Строителя, если тот

построит дом и сделает свою работу непрочно, из-за чего построенный дом

обвалится и причинит смерть хозяину жилища, необходимо убить; если

погибнет сын хозяина дома, то разрешалось убить сына строителя; если

погибнет достояние, строитель должен полностью возместить все, что

погубил» (150 № 1). Эти суровые законы впервые заложили принципы

ответственности производителя за качество своей продукции. Результаты

эффективности Кодекса Хаммурапи видны и теперь. До настоящего

времени сохранились Египетские пирамиды, а ведь они были построены 3

– 4 тысячи лет назад. При их строительстве уже использовался контроль

размеров каменных блоков и другие, неизвестные нам методы контроля.

Дошедший до наших дней рисунок с изображением инспектора,

измеряющего размер блока, стал логотипом американского Института

Качества им. Джурана (Рис. 1).

15

Рис. № 1. Логотип Института Качества им. Джурана.

Дальнейшая история строительства, архитектуры, развития техники

дает прекрасную иллюстрацию надежности качественных конструкций.

В нашей стране имеются хорошие исторические примеры для

подражания в области обеспечения качества. Одним из них является Указ

царя Петра I от 11 января 1723 года. В нем четко и понятно было

изложено, что угрожало тому, кто изготавливал бракованную продукцию.

«Повелеваю хозяина Тульской фабрики Корнилу Белоглазова бить

кнутом и сослать на работу в монастырь, понеже он осмелился войску

Государеву продавать негодные пищали и фузеи, старшину альдермала

Флора Фукса бить кнутом и сослать в Азов, пусть не ставит клейма на

плохие ружья. Приказано оружейной канцелярии из Петербурга переехать

в Тулу и денно и нощно блюсти исправность ружей. Пусть дьяки и

подьячие смотрят, как альдермалы клейма ставят, буде сомнение возьмет,

самим проверить и осмотром и стрельбою. А два ружья каждый месяц

стрелять, пока не испортятся. Буде заминка в войске приключаться при

сражении, по недогляду дьяков и подьячих, бить оных кнутьями нещадно.

(Цитировано по Лапидус В.А., 2000) [43].

16

Эти примеры четко показывают, что выпуск качественной продукции

был актуальной проблемой в прошлом, является актуальной проблемой в

настоящее время, и будет оставаться ей всегда. Интерес представляют

четкие представления Петра I о том, что изделия должны обладать

необходимым качеством не только на день изготовления, но и в процессе

эксплуатации, а срок пригодности устанавливался экспериментально.

Однако до XX века была характерна индивидуальная сборка изделий, а

качество составляющих деталей было связано лишь с конкретным изде-

лием, возможности замены деталей не было, а взаимозаменяемость отсут-

ствовала. Известен случай, когда Петр I, будучи на одном из металлурги-

ческих заводов, приказал разобрать 10 одинаковых замков, перемешал

детали и предложил собрать замки заново, в результате чего было собрано

лишь 4 замка. Основной метод управления качеством основывался на

совершенствовании личного мастерства с использованием схемы работы

по вертикали «мастер – ученик». Роль мастера как учителя и сейчас ве-

лика. Фактически вся история качества XX в. – это тернистый путь

возвращения к вершинам качества, достигнутым древними мастерами

(Лапидус В.А., 2000) [43].

Более четкая организация системы контроля качества производимых

товаров начинается с начала ХХ века, с 1905 г., когда появилась система

Ф. Тейлора [72, 73]. Благодаря этой системе в производственную практику

вошли понятия «верхний» и «нижний пределы качества», «поле допуска»,

технические средства измерения допуска в виде проходных и непроходных

калибров. В связи с необходимостью осуществления измерений качества

деталей появилась новая специальность – инспектор качества или, как

принято говорить в нашей стране, технический контролер. Эта система

позволила разделить продукцию на качественную и дефектную (брак).

Кроме того, она дала возможность построить замкнутый механизм

управления качеством, используя экономические и административные

17

санкции в отношении рабочих, допускающих брак. Безусловно, эти

санкции были не так жестоки, как Кодекс Хаммурапи, и включали в

основном материальные методы воздействия. По существу, Ф. Тейлор ввел

цикл управления, известный в настоящее время как PDCA (Plan – план,

Do – выполнение, Check – проверка, Action – действие), который получил

более широкое распространение после работ В. Шухарта и Э. Деминга.

В соответствии с системой Ф. Тейлора [72, 73] этап планирования

(Plan) состоял в установлении инженерами требований к качеству деталей

либо при помощи границ полей допусков, либо с помощью двух типов

калибров – проходных и непроходных. Этап выполнения (Do) требований

к качеству входил в обязанность рабочего под руководством цехового мас-

тера. Для функции проверки (Check) качества в системе Тейлора была

введена, как уже было сказано, должность инспектора (технического

контролера). Действия (Action) были прерогативой администрации и не

отличались большим разнообразием – либо наказать, либо поощрить ра-

бочего, а при большом количестве несоответствий (брака) – уволить

рабочего или перевести его на другую работу.

Суть «тейлоризма» заключается в представлении механизмов управле-

ния как взаимодействия деталей работающей машины. При этом творческая

функция – планирование – отводилась только инженерам. Роль рабочих

(тогда, как правило, людей без образования) была явно принижена и

доведена до исполнительных действий машин. Таким образом, система

Тейлора представляет собой управление качеством отдельных деталей или

единиц продукции, в основании которой применяется индивидуальный

контроль качества (инспекция). Эта система по сей день остается одной из

главных, хотя появилось очень много надстроек, новых методов и идей.

«Тейлоризм» очень критикуют, особенно в Японии, но при всем этом его

роль, особенно в проектировании качества, очень велика. Система Ф.

Тейлора дала великолепный для своего времени механизм управления

18

качеством каждым конкретным изделием (деталью, сборочной единицей),

однако производство – это процессы, осуществляемые людьми, и вскоре

стало ясно, что получение дефектных изделий является следствием

неправильного выполнения производственных процессов, неправильной

работы людей и оборудования, и, следовательно, управлять надо именно

процессами. Все более очевидным становится факт, что ошибки рабочих -

не единственный источник несоответствий и дефектов. Во многих случаях

причины их появления оказывались более глубокими и, как правило, носили

организационный, системный характер. Увеличение количества

инспекторов не намного улучшало дело. Так, Дж. Джуран [25] пишет, что в

компании Western Electric, где он работал в 20-е годы, более 10%

работников были инспекторами. Требовались другие подходы в решении

проблем контроля над качеством. Опыт, накопленный в Японии, и

приведший к Японскому экономическому «чуду», показал, что достижение

качества – задача каждого работника предприятия, а не только инспектора

или инженера по качеству. Однако, чтобы внедрить его в практику работы

других предприятий, необходимо было разработать определенные системы

управления, которые распределяли бы обязанности, ответственность,

полномочия и взаимодействия всех работников в части управления

качеством. Эти системные, комплексные принципы управления качеством,

получили название тотального или всеобщего управления качеством (Total

Quality Control – TQC). В них были объединены и скоординированы

работы всех подразделений предприятий, начиная от отделов маркетинга и

производственных отделов и заканчивая работой по контролю качества при

приемке продукции от поставщиков. Родоначальником этих систем

считают американского ученого А. Фейгенбаума [76]. В 50-х годах

Фейгенбаумом была сформулирована концепция комплексного (тотального)

управления качеством (TQM), ставшая в 60-е годы новой философией в

области управления предприятием. Главным положением этой концепции

19

является мысль о «всеохватности» управления качеством, которое должно

затрагивать все стадии создания продукции и все уровни управленческой

иерархии предприятия при реализации технических, экономических,

организационных и социально-психологических мероприятий. Сейчас

проблемы качества настолько усложнились, - утверждал А. Фейгенбаум, -

что они могут быть успешно решены, только если будет сформирована

новая организационная структура. Эти проблемы "переросли"

существующую организационную структуру. Для того чтобы комплексное

управление качеством было эффективным, его следует проектировать и

осуществлять на ранних стадиях создания продукции. Требования к

выполнению работ при комплексном управлении целесообразно

устанавливать в фирменных стандартах. Качество должно планироваться.

На предприятии необходим строгий учет затрат на качество. По

утверждению Фейгенбаума, комплексное управление качеством - это стиль

руководства, порождающий новую культуру управления предприятием. Он

развил понятие спирали качества, предложенное Дж. Джураном [25],

охватывающее весь жизненный цикл изделия, от маркетинга до утилизации.

Спираль качества позволяла представить ход создания изделия как некий

непрерывный, постоянно улучшающийся и развивающийся процесс.

Кроме распространения области управления качеством на все элемен-

ты жизненного цикла, тотальное управление качеством предполагало, что

этим вопросом в компании должны заниматься все: сверху донизу и снизу

вверх. Поэтому для реализации принципов TQМ необходимо четко

установить и распределить три элемента системного управления:

ответственность (обязанности), полномочия и взаимодействия между

этими элементами. Это распределение должно быть отражено в

соответствующих документах, описывающих систему управления

качеством.

20

Рис. № 2. Спираль качества Дж. Джурана.

В последние десятилетия в нашей стране и за рубежом произошли

значительные изменения в подходах к оценке производств лекарственных

средств.

В настоящее время идет становление современной нормативной базы

в сфере производства лекарственных средств. Этот процесс проходит в

русле общего реформирования системы стандартизации и сертификации в

России с учетом Федерального Закона «О техническом регулировании» №

184-ФЗ от 27.12.2002 г. и подготовки к вступлению России во Всемирную

Торговую Организацию (ВТО). Основным требованием к

разрабатываемым стандартам и правилам является их направленность на

обеспечение конкурентоспособности продукции и соответствие ее

мировому уровню. Средства решения этой задачи - прямое введение

международных норм и гармонизация с ними отечественных стандартов. В

фармацевтической промышленности таким нормативным актом являются

Правила надлежащей производственной практики (GMP). Первые

21

официальные требования GMP появились в США в 1963 году.

Американские коллеги утверждают, что толчком к их разработке

послужило выступление Президента США Джона Фицджеральда Кеннеди,

который в 1962 г. заявил о необходимости иметь официальные правила,

обязывающие производителей лекарств последовательно и надежно

вырабатывать препараты надлежащего качества.

Зачем понадобились человечеству правила GMP ? С увеличением

объемов знаний в области фармации, фармакологии, физикохимии и

медицины стало очевидным, что терапевтические и токсические свойства

лекарств на основе одних и тех же действующих веществ, «молекул», с

помощью технологии их приготовления и/или вспомогательных веществ

можно менять (или они могут неконтролируемо сами меняться в процессе

производства) [14].

Задавая лекарственным формам строго определенные физико-

химические свойства, можно целенаправленно менять динамику

взаимодействия молекулы действующего вещества не только с клетками-

мишенями, но и со здоровыми органами, в широком диапазоне от ударных

до малых концентраций, или до их полного отсутствия. Это же может

происходить произвольно, если не контролировать факторы, влияющие на

упомянутые свойства препарата, что имеет место сегодня.

Учитывая это, под качеством лекарств надо понимать не только

соответствие фармакопейным требованиям, т.е. спецификациям, но и,

прежде всего, пригодность препаратов к целевому применению в клинике.

В этом плане особое значение приобретает обеспечение качества,

основанное на комплексном, профилактическом подходе к недопущению в

процесс производства даже неосознанных или случайных факторов,

потенциально способных изменить терапевтические или

токсикологические свойства препарата.

22

Таким образом, изменилась научная база и подходы к проблеме. В

мире были переосмыслены многие ключевые для отрасли понятия и

сформулированы требования к обращению лекарств - от создания,

испытания, производства до применения, известные как GLP, GCP, GMP

и т. д. Отличие лекарств состоит в том, то у покупателя отсутствует

возможность проверить качество препарата при приобретении. Кроме того,

далеко не всегда желание приобрести этот товар зависит от потребителя.

Заплатив деньги и убедившись сразу или после приема, что его это

лекарство не устраивает, пациент не может вернуть ни препарат, ни деньги,

ни свое здоровье. Другими словами, фармацевтический бизнес выигрывает

в любой ситуации.

Пациент вынужден доверять всем: разработчику, исследователю,

производителю, врачу и т. д. К тому же, ему повезет, если применение

лекарства проходит под квалифицированным наблюдением врача,

который может вовремя скорректировать назначение.

Такая особенность лекарства, как товара, на международном уровне

заставила установить требования к основным этапам обращения: разработке,

испытанию, регистрации, производству, реализации и применению лекарств.

Предприятия, которые начали подготовку к сертификации на

соответствие их работы правилам GMP, уже ощутили потребность в том,

чтобы фармацевтическая разработка и испытания своих препаратов

производились на соответствующем уровне и в соответствии с GLP и GCP.

Таким образом, переход фармацевтической отрасли на правила GMP потянет

за собой необходимость проведения всех этапов оборота лекарств по

международным правилам. Именно в таком аспекте в данной работе будет

использовано понятие GMP. Главный инвестор отрасли - фармацевтические

кампании - при переходе на GMP вынуждены задуматься о том, что же, в

конечном счете, они гарантируют ?

23

В 1967 г. по поручению 20-й сессии Всемирной Ассамблеи

Здравоохранения был подготовлен проект международных рекомендаций в

этой области. Проект рассматривался на 21-й сессии Ассамблеи и на

заседании комитета экспертов и был опубликован в 1969 г. в серии

технических докладов ВОЗ № 418. Пересмотренный вариант был включен

в дополнение к Международной фармакопее второго издания (1971 г). В

1971 г. в Женеве был проведен первый международный симпозиум на тему

о внедрении рекомендаций ВОЗ в практику производства медикаментов.

В дальнейшем правила ВОЗ пересматривались в 1975 г. и в последний

раз в 1992 году. В соответствии с резолюцией ВОЗ 22.50 (1969 г.) GMP

становится неотъемлемой составной частью Системы сертификации ВОЗ

качества лекарств в международной торговле. В этой же резолюции всем

государствам - членам Организации было предложено принять и

применять правила GMP в качестве основы Системы сертификации. В

дальнейшем это предложение неоднократно повторялось в других

резолюциях Ассамблеи.

В 70-х годах, в значительной степени благодаря усилиям ВОЗ,

концепция GMP получила широкое признание во всем мире. Во второй

половине 80-х годов был разработан ряд межгосударственных документов:

для государств-членов Конвенции по фармацевтическим инспекциям,

стран АСЕАН, ЕС, арабских стран. К настоящему времени практически во

всех странах, производящих лекарственные препараты, приняты либо

национальные требования GMP (по данным ВОЗ более чем в 30 странах),

либо один из международных документов. Требования GMP признаны

международными организациями, деятельность которых связана с

производством или распределением медикаментов, например ЮНИДО,

Мировым банком и др.

Советские специалисты принимали самое активное участие в раз-

работке первых рекомендаций ВОЗ относительно GMP (1967-69 гг.) на

24

всех уровнях Организации: Ассамблея, Секретариат, комитет экспертов,

неофициальные консультации. В СССР в пищевой промышленности к

концу 60-х годов уже имелось множество санитарных правил и

инструкций, по духу весьма близких правилам GMP. В декабре 1991 г.

Правительство России утвердило программу развития медицинской

промышленности, предусмотрев внедрение международных стандартов. В

июне 1997 г. был выпущен доклад программы TACIS (Программа

технического содействия стран ЕС бывшим республикам СССР) «Проект

развития фармацевтического сектора в рамках ЕС ТACIS для России»,

выполненного по заказу Минэкономики РФ. В докладе отмечалось:

«Обязательным условием получения государственной финансовой

поддержки перечисленных проектов (речь идет о строительстве новых

предприятий отрасли) является обязательное соблюдение

производственных стандартов GMP». Авторы доклада рекомендовали

разработку интегрированной фармацевтической стратегии, одним из 7

основных направлений которой является «внедрение стандартов GMP на

российских фармацевтических предприятиях». Причиной постоянно

возрастающих требований к обеспечению качества при разработке,

исследовании, производстве и распространении лекарственных средств

является тот факт, что их качество неразрывно связано с безопасностью и

эффективностью и, следовательно, со здоровьем населения страны.

Необходимо также учитывать, что в середине 90-х годов началось

внедрение правил GMP ВОЗ в вакцинно-сывороточное производство.

Отдельные российские предприятия из числа функционирующих уже

«подтянули» свое производство к уровню международных стандартов. В

последние годы в нашей стране ведется строительство ряда предприятий

отрасли, в том числе с помощью иностранных инвестиций, большая часть

которых спроектирована в соответствии с требованиями GMP.

25

Таким образом, к 1997 г. создалась ситуация, в которой, с одной

стороны - ближайшие соседи России - бывшие республики СССР, с другой

– отдельные предприятия внутри страны, уже признали или готовились

признать и применять стандарты GMP. В ноябре 1997 г. было принято

решение принять национальные правила GMP, а в следующем, 1998 г.

утвержден соответствующий документ - ОСТ 42-510-98 – Правила

организации производства и контроля качества лекарственных средств. Он

действовал в период с 1998 по 2004 год, а с 01.01.2005 г. был усилен

Национальным Стандартом Российской Федерации ГОСТ Р 52249-2004 –

Правила производства и контроля качества лекарственных средств. Этот

стандарт идентичен Правилам производства лекарственных средств

Европейского Союза. В этих документах по-новому сформулирована

концепция производства лекарственных средств в современных условиях.

Первоначально (до разработки требований GMP) предполагалось, что,

контролируя качество определенной выборки готового продукта, можно

представить потребителю продукцию необходимого качества.

Как уже упоминалось, большинство методов, используемых именно

для контроля качества лекарственных средств, являются разрушающими.

Это значит, что мы удостоверились в качестве только тех ампул, флаконов,

таблеток, которые были подвергнуты нами проверке. А остальные? Мы

создали представление, что если сделать определенной величины

случайную выборку, проверить ее, убедиться в ее качестве, то есть все

основания считать, что остальная часть продукта также является

качественной. Опыт показал, что такая концепция дает сбои, и

использовавшийся ранее подход не может дать гарантий стабильного

выпуска продукции. Методы контроля только готового продукта не

позволяют выявить все отклонения, произошедшие в процессе

производства лекарственного средства, которые могли оказать влияние на

его качество, эффективность и безопасность. Среднестатистические

26

отборы образцов продукции не гарантируют качества серии в целом.

Таким образом, использовавшийся ранее подход не может дать гарантий

стабильного выпуска продукции нужного качества. Именно эти выводы

послужили основанием для разработки концепции или философии GMP,

которая бы устранила вышеуказанные недостатки. В новых

международных правилах объектом контроля наряду с готовым

продуктом, становится сам процесс производства, а также помещения,

персонал, документация и другие составляющие. Главное в Правилах GMP

- изменение акцентов при производстве лекарственных средств, не

контроль готового продукта, а контроль процесса изготовления и

следовательно, управление качеством. Их применение позволит свести к

минимуму риск производственных ошибок, которые не могут быть

устранены или предотвращены только посредством контроля качества

готового продукта. В ГОСТ Р 52249-2004 первая глава так и называется -

«Управление качеством». Внедрение системы управления качеством

обычно проводят в соответствии с рекомендациями стандартов ИСО

серии 9000 - 2000 года и Стандартов GMP.

Для гарантии качества готового продукта процесс производства

необходимо вести в соответствии с определенной системой, которая дает

возможность:

- не допускать попадания в производство некачественного сырья и

вспомогательных материалов;

- строго соблюдать все производственные инструкции;

- иметь документы, подтверждающие правильность ведения

технологического процесса;

- выполнять санитарно-гигиенические мероприятия;

- систематически обучать персонал правильным приемам производства;

- планировать производственные потоки для исключения

перекрестного загрязнения одного продукта другим;

27

- иметь доказательства того, что производство, хранение, реализация

и транспортировка лекарственного препарата, выполняются

правильно (по результатам валидационных исследований).

В результате развития концепции GMP в мировой практике

сформировался следующий тезис: «качество не может быть добавлено в

лекарственный продукт путем испытаний: оно должно создаваться (быть

встроено) в процессе производства». Этот тезис стал идеологической

основой концепции GMP и распространился по всему миру. По данным

ВОЗ в настоящее время свыше 140 стран (из 183 государств – членов этой

организации) участвуют в Системе удостоверения качества медикаментов

в международной торговле, основанной на соблюдении правил GMP.

Контроль биологических лекарственных средств, как правило,

включает биологические аналитические методики, которые имеют боль-

шую вариабельность, чем физико-химические определения. Поэтому в

производстве биологических лекарственных средств (именно к ним

относят производство вакцин) большое значение имеет контроль качества

сырья и материалов, контроль процесса производства и контроль готового

продукта. Во всех промышленно развитых странах производители

лекарственных средств разработали систему мероприятий контроля

качества на протяжении всего жизненного цикла продукции.

Резюмируя вышесказанное, мы приходим к выводу о необходимости

построения на производстве системы мероприятий по созданию

лекарственных средств надлежащего качества, так как лекарства не могут

быть ни хорошие, ни плохие, а должны быть надлежащего качества.

2.1.2. Статистические подходы к оценке качества.

В Японии довольно часто вместо TQC использовали аббревиатуру

TSQC (где S – statistical – статистический), т. е. тотальный статистический

контроль качества. Этим японские инженеры и ученые подчеркивали

важность и эффективность применения статистических методов в

28

промышленности. Особо следует отметить кружки качества, получившие

большую популярность в мире, особенно в Японии. Движение кружков

качества в Японии было связано с массовым освоением статистических

методов. По мнению Джурана [25] лишь 15- 20% проблем, связанных с

качеством, возникает по вине непосредственных исполнителей и рабочих,

а остальные 80-85% - это следствие несовершенства системы управления

фирмой, ответственность за функционирование которой несёт её высшее

руководство. Еще один подход в систему обеспечения качества был

предложен в 1924 г. в американской фирме Bell Telephone Laboratories [53].

В этой фирме была создана группа под руководством доктора Р. Л.

Джонса, которая заложила основы статистического управления качеством,

в частности они начали с использования контрольных карт, выполненных

Вальтером Шухартом (Shewhart W.A., 1939) [145]. Эти работы послужили

началом статистических методов управления качеством, которые

впоследствии, благодаря доктору Э. Демингу, получили широкое

распространение в Японии и оказали весьма существенное влияние на

экономическую революцию в этой стране [24]. В. Шухарт перенес акцент с

допускового подхода к управлению качеством на подход, направленный на

обеспечение стабильности процессов и уменьшение их вариаций. Он

создал инструментарий статистического регулирования процессов

производства и качества продукции. В современной интерпретации его

инструменты значительно развились и находят широчайшее применение

как «статистическое управление процессами». Это была революционная

идея, которая, к сожалению, очень медленно входила в практику. Кроме

того, В. Шухарт высказал идею непрерывного улучшения качества,

предложив цикл непрерывного улучшения процессов за счет уменьшения

вариаций и исключения причин, нарушающих стабильность процесса.

В последующем Э. Деминг (цитировано по Нив Г.Р.) [51] развил

концепцию непрерывного улучшения качества и ввел в повседневную

29

практику менеджмента использование цикла PDСА, предложенного

Тэйлором. Важная составная часть учения Э. Деминга – теория

изменчивости, представляющая основу математической статистики,

согласно которой на любой процесс (в т.ч. социальный) постоянно

воздействует множество факторов, оказывающих влияние на его

результаты. Любой процесс подвержен совокупности причин

изменчивости (вариабельности). При этом существуют две группы причин:

первая – случайные причины, вызывающие естественные вариации

результатов, разброс которых можно держать под контролем, и вторая -

особые причины, вызванные действием особых факторов. Появление

именно особых причин нужно расследовать и устранять, чтобы процесс

вернулся в стабильное (контролируемое) состояние. Основные

компоненты учения Э. Деминга схематично показаны на рис. 3.

В основе его философии лежит глубокое понимание ведущей роли

человека в будущем и применение системы “глубинных знаний” во всех

видах деятельности. Цель деятельности «по Демингу» - процветание

общества в целом, что достигается через процветание как потребителей,

так и изготовителей, путем осуществления "цепной реакции Э. Деминга"

(цитировано по Нив Г.Р. ) [51]) (см. стрелки на рис. 3) т.е. процессов,

протекающих в обществе (Адлер Ю.П., 1997 Сп. № 2.)

Для улучшения качества Э. Деминг предлагает совершенствовать все

процессы (а любой вид деятельности есть, строго говоря, некий процесс) с

помощью цикла В. Шухарта (см. круг в центре рис. 3), который в

современной литературе принято называть циклом Э. Деминга. При этом

достигаемое с помощью цикла Шухарта-Деминга совершенствование

опирается на такие столпы, как “научный подход” и “человеческий

фактор”.

30

Рис. № 3. Общая схема философии качества Э. Деминга.

Ведущая компонента научного подхода по Демингу - учение о

вариабельности (статистическое мышление). Кратко оно сводится к

следующим тезисам. Все процессы и их результаты подвержены

изменчивости (или вариабельности). Качество продукции, услуг, жизни

людей будет тем выше, чем меньше будет вариабельность. Но для борьбы

с вариабельностью важно понимать, что она имеет две компоненты:

31

внутреннюю, присущую процессу (называемую общей причиной

вариаций) и внешнюю, не присущую процессу как таковому (называемую

специальной причиной вариаций). Это разделение принципиально, т.к.

борьба с общими и специальными причинами вариаций должна вестись

по-разному. А именно: специальные причины вариаций надо выявлять и

устранять, непосредственно вмешиваясь в данный процесс, а общие

причины требуют изменения самого процесса (его совершенствования)

[75]. Первая задача может и должна выполняться самими участниками

этого процесса, вторая - может и должна решаться менеджерами, которые

отвечают за процесс в целом и за его совершенствование. Вторая

компонента научного подхода состоит в том, что управление должно

осуществляться не на основе интуиции и ощущений босса, а на основе

твердо установленных фактов и их научного анализа. А для этого, конечно,

нужна достоверная и полная информация, которая должна тщательно

собираться и всесторонне изучаться. Для этого, в свою очередь,

разработано множество самых разных (в том числе и статистических)

методов. Важное место в теории управления Э. Деминга занимает

философия нравственности, основанная на уважении к работнику как к

личности, вовлеченность в процесс решения текущих проблем всех

сотрудников компании, создание психологической атмосферы,

искореняющей страх и обеспечивающей почву для раскрытия творческого

потенциала человека.

В 1982 г. Э.Деминг написал книгу «Выход из кризиса», в которой

подверг резкой критике американскую систему управления и,

противопоставив ей японский подход, сформулировал рецепты создания

правильной системы управления. В 1993 г. вышла его последняя книга

«Новая экономика для промышленности, правительства и сферы

образования», в которой сформулированы те же постулаты, но

подчеркнута их универсальность. Справедливости ради следует отметить,

32

что разработки В. Шухарта и Э. Деминга начали находить практическое

применение лишь с 50-х годов прошлого столетия, сначала в Японии, а

затем в США, что позволило осуществлять управление качеством, да и

вообще производством не на основе эмоций, ощущений и мнений

руководителей, а на основе фактических данных, используемых для

наиболее эффективного поиска, анализа и принятия решений.

Руководителям предприятий и специалистам, занимающимся

внедрением современных систем управления (менеджмента), важно

осознать, что все процессы деятельности предприятия, как

производственные, так и организационно-управленческие, являются

статистически изменчивыми и должны постоянно изучаться в отношении

стабильности присущих им вариаций. Без применения статистических

методов мониторинга и анализа бизнес-процессов управленческая система

(и, в частности СМК), не сможет функционировать результативно, то есть

постоянно и гарантированно обеспечивать надлежащие результаты.

Исторический опыт деятельности промышленных компаний США и

Японии последних 100 лет показывает, что их успехи существенно

связаны с освоением статистических подходов в оценке качества

продукции, с последующим их развитием на системный менеджмент.

Сейчас вряд ли найдется успешно функционирующее на западном рынке

предприятие, на котором не внедрены статистические методы анализа.

Статистикой принято называть функцию случайных величин, полученных

из одной совокупности, которая используется для оценки определенного

параметра этой совокупности. Статистический контроль качества – это

контроль качества, использующий методы математической статистики и

теории вероятности для оценки контролируемых серий, а также для

оперативного управления качеством в процессе производства [52]. В

отраслях промышленности статистические методы применяются для

проведения анализа качества продукции и процесса. Анализом качества

33

является анализ, посредством которого с помощью данных и

статистических методов определяется отношение между измеренными и

заданными качественными характеристиками. Анализом процесса является

анализ, позволяющий установить связь между причинными факторами и

такими результатами, как качество, стоимость, производительность и т.д.

Контроль процесса предусматривает выявление причинных факторов,

влияющих на бесперебойное функционирование производственного

процесса. Статистические методы контроля качества продукции в

настоящее время приобретают все большее признание и распространение в

промышленности. Научные методы статистического контроля качества

продукции используются в таких отраслях, как машиностроение, легкая

промышленность, коммунальные услуги и т.д. Два основных понятия в

контроле качества - это измерение контролируемых параметров и их

распределение. Второе понятие - распределение значений

контролируемого параметра - основано на том, что не существует двух

совершенно одинаковых по величине параметров у одних и тех же

изделий; по мере того, как измерения становятся все более точными, в

результатах измерений параметра обнаруживаются небольшие

расхождения. Изменчивость "поведения" контролируемого параметра

бывает двух видов. Первый вид - это случайная изменчивость, когда

значения параметра составляют совокупность случайных величин,

образующихся в нормальных условиях; второй вид - когда совокупность

его случайных величин образуется в условиях, отличных от нормальных

под действием определенных причин.

Персонал, осуществляющий управление процессом, в котором

формируется контролируемый параметр, должен по его значениям

установить условия, в которых они получены (нормальных или отличных

от них), и, если они получены в условиях, отличных от нормальных -

каковы причины нарушения нормальных условий процесса.

34

После этого принимается управляющее воздействие по устранению

этих причин. Согласно принципам В. Шухарта, управление качеством

направлено на обеспечение стабильности процессов и уменьшение их

вариаций путем исключения причин, нарушающих стабильность процесса.

Фундаментальные результаты В. Шухарта были опубликованы в книгах

"Экономичный контроль качества производственных изделий" (1931 г.), и

"Статистический метод с точки зрения контроля качества" (1939 г.).

Однако пройдет еще полстолетия, прежде чем люди в промышленности и

науке начнут оценивать по заслугам содержание этих работ.

В то время, как В. Шухарт концентрировался в основном на

производственных процессах, Э. Деминг осознал, что идеи В. Шухарта

применимы также и для других типов систем и приложений, например, в

администрировании, обслуживании, финансах, прогнозировании и т. д.

Превышение предложения над спросом и конкурентная борьба за

покупателя привели к необходимости выработки объективных

показателей, позволяющих оценить способность фирмы производить

продукцию с необходимыми качественными характеристикам. При этом

качество изготовляемой и поставляемой продукции должно быть

стабильным и устойчивым в течение всего времени действия контракта. В

настоящее время считается, что общепринятым гарантом стабильности

производства является наличие у фирмы-производителя системы качества,

соответствующей международно-признанным стандартам. Эти стандарты

разрабатываются Международной организацией по стандартизации

(ИСО, или International Organization for Standardization, ISO). Она была

создана в 1946 г. на заседании Комитета по координации стандартов ООН.

Цель организации - содействие стандартизации в мировом масштабе

для облегчения международного товарообмена и взаимопомощи; для

расширения сотрудничества в области интеллектуальной, научной,

технической, экономической деятельности и, по существу является

35

всемирной федерацией национальных организаций по стандартизации

(комитетов-членов ИСО). Основным видом деятельности ИСО является

разработка международных стандартов. Стандарты ИСО являются

добровольными к применению. Однако их использование в национальной

стандартизации связано с расширением экспорта, рынка сбыта,

поддержания конкурентоспособности выпускаемой продукции. Сразу

после организации ИСО определились и организации, которым поручалась

сертификация по требованиям ИСО. Одной из первых была

Международная электротехническая комиссия (МЭК), созданная в 1906 г.

в Лондоне. МЭК занимается стандартизацией в области электротехники,

электроники, радиосвязи, приборостроения.

Чтобы создать по возможности надежную систему качества, был

разработан комплекс стандартов, описывающий состав и структуру

системы и требования к ее элементам - так называемые нормы семейства

ИСО 9000. Семейство стандартов ISO 9000 ведет свою историю с 1987

года, когда Международная Организация по Стандартизации утвердила

первую версию универсальных стандартов сертификации систем качества:

ISO 9000 /87. За основу при разработке стандартов ISO 9000 были приняты

стандарты, использовавшиеся министерством обороны США для оценки

систем обеспечения качества поставщиков оборонной продукции. Костяк

семейства стандартов составили три модели сертификации:

- ISO 9001 Модель обеспечения качества при проектировании,

производстве, монтаже и обслуживании

- ISO 9002 Модель обеспечения качества при производстве, монтаже и

обслуживании

- ISO 9003 Модель обеспечения качества при окончательном контроле и

испытаниях.

В 1994 г. была выпущена обновленная версия стандартов, в целом

повторявшая структуру версии 1987 г. (ISO 9000 /94), и, наконец, с 1

36

января 2001 г., в действие вступает версия ISO 9000 /2000. Новая версия

уже не включает в себя альтернативные модели обеспечения качества,

подлежащие сертификации. С 2001 г. сертифицировать по ISO 9000 можно

будет лишь полномасштабную систему качества. Таким образом, в

настоящее время модели для обеспечения качества стандартизованы тремя

международными стандартами - ИСО 9000, ИСО 9001, ИСО 9004, или их

отечественными гармонизированными аналогами – ГОСТ Р ИСО, и

представляют собой набор требований системы качества, объединенных с

целью удовлетворения потребностей обеспечения качества в любой

области. Осознавая важность статистического управления процессами, и

для того, чтобы помочь организации в планировании, разработке,

реализации и/или оценке системы статистического управления процессами

Международная организация по стандартизации (ИСО) разработала новый

стандарт ИСО 11462-1:2001 "Руководящие указания по внедрению

статистического управления процессами - Часть 1: «Элементы

статистического управления процессами». Статистическое управление

процессами – это основанная на статистическом мышлении и теории

вариабельности методология постоянного совершенствования процессов,

использующая простые и эффективные методы анализа и решения

проблем.

Способ принятия решений, основанный на понимании теории

вариабельности, предложено называть статистическим мышлением (Адлер

Ю.П., 1991) [2]. Именно принципиальная важность решения того, надо или

не надо вмешиваться в процесс, и если надо, то кому, в первую очередь

определяет успех или неудачу деятельности по совершенствованию

процессов. К настоящему времени стало очевидным и общепризнанным,

что ни один из технологических процессов не может обеспечить на выходе

абсолютно постоянного значения того показателя качества, которое он

формирует, будь то геометрический размер детали или время

37

обслуживания клиента. Всегда существует разброс по любому измеримому

показателю качества (М. Розно, 2005) [61]. Его можно характеризовать

величиной «среднего квадратичного отклонения» сигма (σ) (иногда σ

называют «стандартным отклонением»), т.е. величиной среднего

отклонения данного показателя для одной детали от фактического общего

среднего по многим деталям (или по многим повторениям данной

операции). Тогда же появилось понятие «удовлетворительно работающий

технологический процесс». Считалось, что технологический процесс (ТП)

вполне удовлетворителен, если в допуске помещается 3σ, а центр

настройки ТП находится в центре допуска. При этом если распределение

показателя нормальное, такой процесс обеспечивает 99,73% годных

изделий (иначе говоря, дает 0,27% несоответствий) по данному показателю

качества, что считалось удовлетворительным.

Наибольшее распространение среди статистических методов получили

контрольные карты В. Шухарта.

Контрольная карта была впервые опубликована в 1931 г. в книге

«Economic Control of Quality of Manufactured Product». В дальнейшем

предложенный способ наблюдения за процессом был апробирован во

многих странах в качестве простого и эффективного способа понимания

данных, полученных в ходе осуществления реальных процессов (Рис. 4).

Контрольная карта состоит из центральной линии, двух контрольных

пределов (над и под центральной линией) и значений характеристики

(показателя качества), нанесенных на карту для представления состояния

процесса. Наибольшее распространение получили контрольные карты

среднего значения (их обозначают Х-карты) и контрольные карты размаха

(их обозначают R-карты), которые используются совместно или раздельно.

38

Рис. № 4. Контрольная карта В. Шухарта.

В. Шухарт рассматривал контрольную карту как «голос процесса». В

нашей стране с целью стандартизации в применении и интерпретации

контрольных карт В. Шухарта разработан ГОСТ Р 50779.42–99

«Статистические методы. Контрольные карты Шухарта». Он представляет

собой аутентичный перевод текста международного стандарта ИСО 8258-

91 «Контрольные карты Шухарта». Контрольные карты используют для

оценки того, находится или не находится исследуемый процесс в

статистически управляемом состоянии. На одной карте может быть

отображен только один показатель, изменяющийся во времени. Для

достаточно надежного статистического анализа количество точек должно

быть достаточно большим, от 30 и выше. Однако на практике для

ориентировки используют и меньшие выборки, но не менее 12-15

значений. Чем статистически стабильнее процесс, тем выше его качество,

и тем меньше различного рода издержек на исправление ошибок,

приводящих к браку, авариям, потере времени и т.д.

Контрольные карты графически отражают динамику процесса, т.е.

изменение показателей во времени. На карте отмечен диапазон

39

неизбежного рассеивания, который лежит в пределах верхней и нижней

границ. С помощью этого метода можно оперативно проследить начало

дрейфа параметров по какому-либо показателю качества в ходе

технологического процесса для того, чтобы проводить предупредительные

меры и не допускать брака готовой продукции. Записав данные

контролируемого показателя, подсчитывают их средние арифметические

значения и наносят как ординату точки с абсциссой, соответствующей

номеру серии (выборки). Если точка окажется внутри начерченных на

контрольной карте границ, то имитируемый описанной моделью процесс

считается налаженным, в противном случае – требующим корректировки.

Однако в этом случае решение о корректировке принималось тогда, когда

сдвиг параметра уже был получен. Поэтому важно было найти процедуру,

которая бы накапливала информацию не только для ретроспективного

исследования, но и для использования при принятии решений. Такая

процедура была разработана американским специалистом в области

статистики И. Пейджем в 1954 г. и получила название «кумулятивные

карты», сокращенно кусум карты (рис 5).

Рис. № 5. Кусум карта с V-маской.

40

Если строить график накопленной суммы отклонений от плановых

спецификаций для следующих друг за другом выборочных средних, то

даже малые постоянные сдвиги среднего значения процесса постепенно

приведут к накоплению ощутимой суммы отклонений. Поэтому данный

тип контрольных карт особенно хорошо подходит для обнаружения малых

постоянных сдвигов процесса, которые могут оказаться незамеченными

при применении Х-карты. Например, когда из-за износа оборудования

процесс медленно "выскальзывает" из-под контроля, в результате чего

размеры изделий превышают плановые спецификации, или становятся

ниже их, при применении контрольной карты данного типа будет получен

монотонно растущий (или снижающийся) график накопленной суммы

отклонений от плановых спецификаций. Для установления контрольных

пределов в CUSUM-картах в работе Barnhard (1959) [91] было предложено

использовать так называемую V-маску, которая наносится на график после

построения точки для последней выборки (самой правой точки на

графике). Можно считать, что V-маска представляет собой верхний и

нижний контрольные пределы для накопленных сумм. Однако, вместо

того, чтобы быть параллельными центральной линии, эти прямые сходятся

под определенным углом вправо, образуя в результате фигуру, похожую на

лежащую букву V. Если график накопленной суммы пересекает любую из

линий маски, то процесс считается вышедшим из-под контроля.

Из статистического взгляда на процесс следует:

- невозможно обеспечить «абсолютную уверенность» в выполнении

требований допуска, но рассуждения должны вестись в категориях

«степени уверенности» выполнения этих требований;

- для обеспечения «высокой степени уверенности» необходимо

изучить поведение, свойства технологического процесса (ТП), его

зависимость от влияющих факторов, для чего в производстве должны

применяться статистические модели и методы описания ТП;

41

- абсолютно неприемлемым являются рассуждения типа: «если все

измерения лежат в допуске, значит несоответствий нет, и мы

спокойны за данный ТП».

Даже если все выборочные измерения лежат в допуске, то

несоответствия по массе выпускаемых деталей могут доходить до десятков

процентов, и поэтому все современные методы стремятся работать с

предупреждениями несоответствий, а не с фактами их появления. Из

проведенных оценок суммарного уровня несоответствий следует, что их

прогнозируемый уровень, т.е. «выбросы» за пределы допуска, зависят как

от центра настройки ТП (μ), так и от характеристики среднего разброса

процесса σ.

Если бы заранее была уверенность в постоянстве μ и σ, т.е. в

статистической стабильности процесса, то можно было бы один раз

«измерить» μ и σ по выборке, подсчитать уровень несоответствий и, если

это достаточно малая величина, спокойно работать дальше. К сожалению,

такой уверенности, как правило, нет. В реальных процессах μ и σ могут

значительно изменяться.

Сложность состоит в том, что даже для абсолютно стабильного ТП

выборки далеко не всегда бывают такими «типовыми», и оценить μ и σ не

просто. Удовлетворительная точность этих оценок достигается при

выборках объемом в десятки и даже сотни единиц для стабильного

процесса, однако существуют хорошо отработанные приемы анализа

процессов по нескольким небольшим выборкам.

Обеспечение качества представляет целую систему факторов и

нацелено на профилактику дефектов на основе комплексного подхода,

излагаемого в стандартах ИСО. Концептуальной основой ИСО 9000

является представление деятельности предприятия в виде сети процессов,

в результате которых оно создает, обеспечивает и улучшает качество

42

продукции. Данные процессы должны подвергаться непрерывному

анализу и постоянному улучшению. Согласно стандартам ИСО 9000-2001,

качество - это степень соответствия присущих характеристик требованиям.

Под требованиями понимают потребности или ожидание, которое

установлено, оно может быть предполагаемым или обязательным.

Стандарты ИСО семейства 9000 весьма близки к GMP. Их центральную

идею можно сформулировать следующим образом: проверка образцов на

соответствие спецификациям имеет смысл лишь при условии

однородности серий (т.е. продукции), выработанных в надлежащих

условиях. Спецификации продукции сами по себе не гарантируют

однородности серий. Отсюда, помимо спецификаций на конкретные

продукты, необходима система управления качеством на производстве.

На смену «тейлоризму» с его четким разделением функций и

обязанностей стали приходить новые подходы. Высшее руководство

компаний уже не могло просто делегировать одному из отделов задачу

обеспечения качества. Оно вынуждено было само возглавить работы по

качеству, создавая специальные системы качества, вовлекать весь

персонал компаний в работы по качеству, обеспечивая при этом четкость и

ясность в вопросах ответственности, полномочий и взаимодействия всего

персонала, и прежде всего высшего менеджмента. Это, в свою очередь,

привело к пониманию того, что новый менеджмент качества, который

получил общепринятую аббревиатуру TQM (Total Quality Management),

должен стать основой новой корпоративной культуры предприятий. К

сожалению должны констатировать, что если в промышленности системы

управления качеством внедряются ежегодно в возрастающем объеме и

имеются публикации и соответствующие журналы, то в производствах по

изготовлению лекарственных средств, как для медицины, так и для

ветеринарии подобных работ нет. Это связано как со спецификой

производства, так и с относительной отсталостью этой отрасли. Однако

43

необходимость сертификации производств, более жесткие требования к

этой процедуре со стороны Государственных органов, необходимость

внедрения Правил GMP требуют создания системы управления качеством

на предприятиях, выпускающих лекарственные средства. ИСО 9000

особенно выделяет важность использования статистических методов в

системе управления качеством. Основные принципы SPC (статистический

контроль процесса) просты для понимания и легко применимы. Ими

необходимо руководствоваться каждому, кто занимается контролем

качества. Мы уже отмечали, что многие промышленные предприятия

аттестовали свою систему качества на соответствие требованиям ИСО

9000. К сожалению, в научной печати нет сведений о процессе

сертификации и о тех мероприятиях, проводимых на предприятии,

которые позволили провести аттестацию, т.е. нет описания системы

качества.

В доступной нам литературе мы нашли лишь единичные попытки

использовать статистические методы контроля отдельных процессов.

Они касаются контроля качества водоподготовки в пищевой

промышленности и оценки стабильности производства вакцины против

ньюкаслской болезни и производства туберкулина, очищенного для

млекопитающих (Зуев Е.Т. 2001; Зуев Е.Т., Фомин Г.С. и др. 2003) [32, 33].

В своих работах они использовали гистограммы, или наряду с

гистограммами, Х и R-карты. Таким образом, работ по разработке и

внедрению статистических методов контроля качества практически нет,

несмотря на обилие фирм, занимающихся пропагандой и обучением

разработке и внедрению систем менеджмента качества в промышленности.

Однако следует отметить, что в ряде нормативных документов,

касающихся производства иммунобиологических препаратов, в частности

СП 3.3.2.015-94 «Медицинские иммунобиологические препараты.

Производство и контроль медицинских иммунобиологических препаратов

44

для обеспечения их качества» в разделе 12 «Контроль качества продукции

на этапах производства» и в СП 3.3.2. 1288-03 «Надлежащая практика

производства медицинских иммунобиологических препаратов» в

подразделе XV «Требования к технологическому процессу» п. 15.6.4.,

имеется требование о необходимости применения статистических методов:

«С целью обеспечения стабильности технологического процесса

рекомендуется при производственных операциях, определяющих основные

свойства качества препарата, введение статистических методов контроля,

позволяющих на основе установления характера распределения значений

контролируемого параметра выявлять отклонения от нормального

протекания технологического процесса, устанавливать причины его нару-

шений, вносить необходимые коррективы для их устранения».

Прошло более 5 лет с тех пор, как появились требования по внедрению

статистических методов с целью обеспечения технологических процессов

в производстве лекарственных средств, однако в доступной нам

литературе мы не встретили ни единой работы в этом направлении.

Сегодня существует программное обеспечение, позволяющее

использовать статистические методы для внедрения системы

менеджмента качества.

Блок программ для контроля качества продукции состоит из двух

модулей: Карты контроля качества и Интерактивные карты контроля

качества. Оба модуля содержат полный набор функций, которые можно

использовать для решения различных задач анализа данных и организации

процедур контроля качества на производстве. Они подходят для

автоматизированных систем контроля качества в цехах всех типов и

уровней сложности (смотрите также STATISTICA Enterprise-wide System и

STATISTICA Enterprise-wide SPC System), для тонких аналитических

исследований и для исследований в области повышения качества.

45

В модуле «Карты контроля качества» реализован традиционный

подход и предлагается исчерпывающий набор типов и подтипов карт, в

том числе редко используемых в обычном контроле качества.

Представленные здесь методы предназначены для построения

специальных графиков (карт), которые позволяют осуществлять текущий

контроль качества продукции. В процессе производства проводятся

выборки изделий заданного объема, строятся диаграммы изменчивости

выборочных значений и анализируются их отклонения от плановых

спецификаций. Если диаграммы обнаруживают наличие тренда

выборочных значений, или выборочные значения оказываются вне

заданных пределов, то считается, что процесс вышел из-под контроля, и

предпринимаются необходимые действия для того, чтобы найти причину

его разладки. Автоматизированные опции и средства для быстрого вызова

упрощают рутинные операции, а практически все многочисленные

графические опции могут быть изменены в любое время (сохранены как

системные установки по умолчанию, или как шаблоны многократного

использования). В итоге модуль STATISTICA Карты контроля качества

включает в себя мощные и простые в использовании средства для создания

совершенно новых аналитических процедур и добавления их в состав

приложения, и эти средства особенно полезны при интеграции средств

анализа контроля качества с существующими на производстве системами

хранения и сбора данных. Кроме выборок, состоящих из нескольких

наблюдений, контрольные карты для переменных могут быть построены

также для отдельных наблюдений, полученных в ходе производственного

процесса. Иногда такой подход необходим из-за дороговизны, неудобства

или невозможности проведения анализа выборок, состоящих из ряда

наблюдений. Примером может служить ситуация, когда число претензий

потребителей, или случаев возврата изделий может быть получено только

по итогам месяца, но, тем не менее, существует необходимость в

46

проведении текущего анализа этих данных для выявления ухудшения

качества продукции. Другим широко встречающимся примером

применения карт данного типа является проверка автоматическим

тестирующим прибором каждой единицы произведенной продукции. В

этом случае обычно стремятся обнаружить небольшие отклонения

качества выпускаемой продукции (например, постепенное ухудшение

качества, обусловленное износом оборудования). При этом наилучшее

применение находят контрольные карты типа CUSUM, MA и EWMA

(контрольные карты для накопленных сумм и взвешенных средних).

В Контрольных картах индивидуальных значений верхнее и нижнее

значение рассчитывается по принципу Хо ± 3σ. При использовании карт

индивидуальных значений контрольные границы рассчитывают на основе

меры вариации, полученной по скользящим размахам обычно двух

наблюдений. Скользящий размах – это абсолютное значение разности

измерений в последовательных парах, т.е. разность первого и второго

измерений, затем второго и третьего и т.д. Интерпретация карт

индивидуальных значений более корректна, если распределение процесса

является нормальным.

Х-карта показывает, где находится среднее процесса и какова его

стабильность, а также выявляет нежелательные вариации между

подгруппами и вариации относительно их среднего.

R – карта выявляет любую вариацию внутри подгрупп и служит

индикатором изменчивости исследуемого процесса. Это мера

состоятельности и однородности процесса. Если R–карта показывает, что

вариации внутри подгрупп не изменяются, то это значит, что процесс

остается в статистически управляемом состоянии. Если R–карта

показывает, что процесс вышел из управляемого состояния или уровень на

R–карте возрастает, то это может означать появления неких причинно –

следственных связей.

47

Если процесс находится в статистически управляемом состоянии,

качество продукции предсказуемо и процесс находится в пределах

требований, установленных в нормативных документах.

Интерпретация контрольных карт.

В компьютерном варианте контрольных карт наиболее часто

встречается ситуация, когда на экране находятся две карты (и две

гистограммы, одна из которых называется Х-картой, а другая - R-картой).

В обеих контрольных картах по горизонтальной оси откладываются

номера соответствующих выборок; по вертикальной оси в случае X -карты

отложены выборочные средние исследуемых характеристик, а в случае R-

карты - размахи соответствующих выборок.

Обычно область контрольной карты над центральной линией и под ней

делится на три "зоны" - A, B, C (рис. 6) .

Рис. № 6. Зоны контрольных карт Шухарта.

По умолчанию зона А определяется как область, расположенная на

расстоянии от 2 до 3 сигма по обе стороны от центральной линии. Зона В

определяется как область, отстоящая от центральной линии на расстояние

от 1 до 2 сигма, а зона С - как область, расположенная между центральной

линией по обе ее стороны и прямой, проведенной на расстоянии одной

сигма от центральной линии. Приняты следующие критерии

интерпретации распределения точек на карте:

48

- 9 точек в зоне С или за ее пределами (с одной стороны от

центральной линии). Если этот критерий выполняется (т.е. если на

контрольной карте обнаружено такое расположение точек), то

делается вывод о возможном изменении среднего значения

процесса в целом. Заметим, что здесь делается предположение о

симметричности распределения исследуемых характеристик

качества вокруг среднего значения процесса на графике. Но это

условие не выполняется, например, для R-карт и большинства карт

по альтернативному признаку. Тем не менее, данный критерий

полезен для того, чтобы указать занимающемуся контролем

качества инженеру на присутствие потенциальных трендов

процесса. Например, здесь стоит обратить внимание на

последовательные выборочные значения с изменчивостью ниже

среднего, так как с их помощью можно догадаться, каким образом

снизить вариацию процесса.

- 6 точек монотонного роста или снижения, расположенные подряд.

Выполнение этого критерия сигнализирует о сдвиге среднего

значения процесса. Часто такой сдвиг обусловлен изнашиванием

инструмента, ухудшением технического обслуживания

оборудования, повышением квалификации рабочего и т.п.

- 14 точек подряд в "шахматном" порядке (через одну над и под

центральной линией). Если этот критерий выполняется, то это

указывает на действие двух систематически изменяющихся

причин, которое приводит к получению различных результатов.

Например, в данном случае может иметь место использование двух

альтернативных поставщиков продукции или отслеживание двух

различных альтернативных воздействий.

49

- 2 из 3-х расположенных подряд точек попадают в зону A, или

выходят за ее пределы. Этот критерий служит "ранним

предупреждением" о начинающейся разладке процесса.

- 4 из 5-ти расположенных подряд точек попадают в зону B, или за ее

пределы. Как и предыдущий, этот критерий может рассматриваться

в качестве индикатора - "раннего предупреждения" о возможном

разладе процесса.

- 15 точек подряд попадают в зону C (по обе стороны от центральной

линии). Выполнение этого критерия указывает на более низкую

изменчивость по сравнению с ожидаемой (на основании

выбранных контрольных пределов).

- 8 точек подряд попадают в зоны B, A или выходят за контрольные

пределы, по обе стороны от центральной линии (без попадания в

зону C). Выполнение этого критерия служит свидетельством того,

что различные выборки подвержены влиянию различных факторов,

в результате чего выборочные средние значения оказываются

распределенными по бимодальному закону.

С середины 90-х годов специалисты и практики за рубежом связывают

современные методы менеджмента качества с методологией TQM –

всеобщим (всеохватывающим, тотальным) менеджментом качества. Точно

установить дату формирования концепции TQM не представляется

возможным, так как этот процесс шел перманентно. Многие идеи В.

Шухарта и Э. Деминга, сформулированные в рамках статистического

управления качеством (SQC), являются основой и TQM. В то же время

процесс формирования TQM не закончен и по сей день, о чем

свидетельствуют многочисленные публикации, например Декларация

TQM, разработанная в 1997 г. исследовательской группой по качеству

Союза ученых и инженеров Японии (JUSE) [116]. Эта Декларация подвела

итог развития и осмысления TQM за последние годы, в том числе и в

50

Японии. Согласно Дж. Джурану, после западного кризиса качества во

второй половине XX века многие компании пришли к необходимости про-

изводства продукции мирового класса. В фундаментальной книге

«История менеджмента качества» начало формирования концепции TQM

относится к 80-м годам. Концепция представлена как направление,

ориентированное на применение подходов качества на всех уровнях

компании и ко всем ее функциям. В отношении определения TQM нет

согласованного мнения. В ИСО TQM определяют как «подход к

руководству организацией, нацеленный на качество, основанный на

участии всех ее членов и направленный на достижение долговременного

успеха путем удовлетворения потребителя и выгоды для всех членов

организации и общества». TQM основывается на принципах всеобщего

управления качеством TQC и дополняется формированием:

• политики компании, ее руководящих принципов;

• системы планирования качества;

• системы обеспечения качества;

• системы непрерывного улучшения качества.

Таким образом, в целом основные тенденции современного стиля

менеджмента можно охарактеризовать следующим образом:

- принятие научно-обоснованных решений на основе анализа полной

и доброкачественной информации, собранной и обработанной с

помощью современных методов (включая статистические методы

сбора и анализа данных);

- отказ от авторитарного стиля руководства и переход к лидерству;

- как можно более глубокое и полное делегирование полномочий на

всех уровнях, сопровождаемое соответствующим наделением

ответственностью;

- постоянное обучение всех, везде и всегда;

- работа компании по принципу “мы все вместе делаем одно дело”;

51

- признание почти 100%-й ответственности менеджеров за работу

системы.

В отраслях промышленности статистические методы применяются для

проведения анализа качества продукции и процесса.

Анализом качества является анализ, посредством которого с помощью

данных и статистических методов определяется отношение между

точными (заданными) параметрами и полученными характеристиками.

Анализом процесса является анализ, позволяющий уяснить связь

между причинными факторами и такими результатами, как качество,

стоимость, производительность и т.д. Контроль процесса предусматривает

выявление причинных факторов, влияющих на бесперебойное

функционирование производственного процесса. Качество, стоимость и

производительность являются результатами процесса контроля.

Статистические методы контроля качества продукции в настоящее время

приобретают все большее признание и распространение в

промышленности. Научные методы статистического контроля качества

продукции используются в таких отраслях, как электронная

промышленность, машиностроение, легкая промышленность и т.д.

Основной задачей статистических методов контроля является обеспечение

производства пригодной к употреблению продукции и оказание полезных

услуг с наименьшими затратами. Статистические методы контроля

качества продукции дают значительные результаты по следующим

показателям:

повышение качества закупаемого сырья;

экономия сырья и рабочей силы;

повышение качества производимой продукции;

снижение затрат на проведение контроля;

снижение количества брака;

улучшение взаимосвязи между производством и потребителем;

52

облегчение перехода производства с одного вида продукции на другой.

Главная задача – не просто улучшить (увеличить) качество продукции,

а увеличить количество такой продукции, которая была бы пригодной к

употреблению.

Два основных понятия в контроле качества – это измерение

контролируемых параметров и их распределение. Если первое понятие не

требует пояснений и является обязательным элементом контроля, то

второе понятие – распределение значений контролируемого параметра –

основано на том, что нет двух совершенно одинаковых по величине

параметров у одних и тех же изделий. По мере того, как измерения

становятся все более точными, в результатах измерений параметра

обнаруживаются небольшие расхождения.

Изменчивость “поведения” контролируемого параметра, как было

упомянуто выше, бывает 2 видов. Первый случай – когда значения его

составляют совокупность случайных величин, образующихся в нормальных

условиях; второй – когда совокупность его случайных величин образуется в

условиях, отличных от нормальных под действием определенных причин.

Персонал, осуществляющий управление процессом, в котором

формируется контролируемый параметр, должен по его значениям

установить:

- во-первых, в каких условиях они получены (нормальных или

отличных от них);

- во-вторых, если они получены в условиях, отличных от нормальных,

то каковы причины нарушения нормальных условий процесса.

Затем принимается управляющее воздействие по устранению этих причин.

2.2. Парамиксовирусы.

Парамиксовирусы (ПМВ) – это большая группа вирусов, поражающих

человека, животных и птиц [54]. Вирионы парамиксовирусов -

плеоморфные, чаще округлой формы, диаметром 150 – 300 нм, состоят из

53

спирального нуклеокапсида, окруженного липопротеидной оболочкой.

Геном ПМВ представлен монолитной, одноцепочной, линейной

молекулой РНК (величиной 15000-17000 нуклеотидов) отрицательной

полярности. Парамиксовирусы размножаются в цитоплазме. В

таксономическом плане все представители семейства ПМВ разделены на 2

подсемейства: Paramyxovirinae и Pneumovirinae. Вирусы, входящие в

подсемейство Paramyxovirinae, разделены на 3 рода – Paramyxovirus,

Morbillivirus и Rubulavirus. Представителя рода Morbillivirus - вирус кори и

представитель рода Rubulavirus – вирус эпидемического паротита

являются предметом представленных в этой работе исследований.

Вирусы, относящиеся к семейству Paramixoviridae, обладают особым

сродством к мукополисахаридам и гликопротеинам клеток, т.е. к

клеточным рецепторам, содержащим сиаловую кислоту. В слиянии с

оболочкой вирионов парамиксовирусов участвует поверхностная

мембрана инфицированной клетки. Парамиксовирусы характеризуются

отсутствием генетической рекомбинации и низкой скоростью эволюции.

2.2.1. Корь.

Во многих странах мира корь занимает ведущее место в общей

инфекционной заболеваемости населения. Ежегодно в мире корью болеют

более 45 млн. и умирает более 1 млн. детей, в основном младшего возраста

[106]. В некоторых развивающихся странах летальность при этой

инфекции в отдельные годы достигала 10-32 % [106]. Заболеваемость

корью является трудноразрешимой проблемой не только для многих стран

Африки, Азии и Латинской Америки, но и для высокоразвитых стран в

связи с тем, что перенесение этого заболевания подрывает здоровье

человека, вызывает серьезные осложнения и открывает путь в организме

другим инфекциям [105]. Восприимчивость к кори всеобщая. Корь -

высоко контагиозное заболевание, заразность больного корью наиболее

54

высока в продромальный период (до появления сыпи), когда диагноз еще

не очевиден [26]. Заболевание корью встречается во всех климатических

зонах и среди представителей всех рас; высокая восприимчивость к кори

наблюдается повсеместно. Вероятно, корь была широко распространена и

в античном мире, хотя точных сведений об этом не сохранилось. Среди

известных инфекционных болезней корь – одна из наиболее заразных,

восприимчивость к ней приближается к 100%. По оценкам эпидемиологов

к 21-му году жизни 95% городских жителей мира переболевают корью

[142].

Существование отдельных географических пунктов, в которых на

протяжении жизни одного или нескольких поколений не регистрировались

случаи заболевания корью, обусловлено исключительно отсутствием

заноса инфекции. В таких географически изолированных зонах,

расположенных вдалеке от интенсивных путей общения людей, при

первом появлении источника инфекции возникают грозные эпидемии, с

чрезвычайной быстротой охватывающие все население, независимо от

возраста.

История эпидемиологии сохранила примеры таких эпидемий,

поражающих своим размахом и последствиями - Г. Корней описал

эпидемию на островах Фиджи в 1875 г., когда погибло около 20 тыс.

человек, составляющих 20 - 25 % населения островов.

Последней из описанных в литературе эпидемий была вспышка кори в

Южной Гренландии в 1951 г., когда в течение 3 месяцев заболело 4320

человек, что составило 999 случаев кори на 1000 населения. С развитием

средств сообщения и быстротой передвижения ограничивается

возможность формирования обособленных зон.

Однако существование их может быть установлено путем выявления

антител в крови местных жителей. Так, обследование населения в 30

55

изолированных поселениях в зоне Тихого Океана выявило, что в 10 из них

в крови аборигенов нет противокоревых антител.

Статистические данные о мировом распространении кори достаточно

совершенны. Регистрация и учет заболеваемости во многих странах мира

проводится полно. Не менее точны данные и по учету смертности. Эти

данные свидетельствуют, что во всех странах мира корь занимает ведущее

место среди причин детской смертности в возрасте первых двух лет.

Перенесённая в детстве корь может способствовать развитию других

заболеваний, таких как панкреатит, а впоследствии, у ряда пациентов, и

инсулинозависимый сахарный диабет [58]. Кроме того, показано, что корь

оказывает влияние на смертность не только в период, следующий

непосредственно за инфекцией, но также и в более поздний период

времени. Так, в некоторых странах Африки (Нигерия, Заир и др.),

смертность среди детей, перенесших корь в возрасте одного - двух лет,

почти в 10 раз выше, чем среди детей до двух лет, с этой инфекцией не

встречавшихся. Кроме того, вирус кори вызывает у 6-22 человек из 1 млн.

заболевших и такое тяжёлое, медленно прогрессирующее заболевание, как

подострый склерозирующий панэнцефалит (ПСПЭ) [45, 46]. По

имеющимся данным возможен вклад коревой инфекции в этиологию и

других хронических заболеваний, таких, как системная красная волчанка,

болезнь Педжета, рассеянный склероз, гломерулонефрит [10]. В течение

ряда веков экологический баланс между человеком и корью остается

удивительно стабильным. Число заболевших находится в прямой

зависимости от численности населения. Заболеваемость корью почти

повсеместно имеет волнообразный характер. Можно отметить, что в

странах, где налажен учет заболеваемости, подъем заболеваемости корью

наблюдается через каждые 4-5 лет [93], что объясняется наличием

восприимчивых контингентов. Во многих европейских странах подъем

заболеваемости наблюдается в зимние и весенние месяцы, а самая

56

минимальная заболеваемость - в августе-сентябре. При изучении

сезонного распределения заболеваемости корью в бывшем СССР

установлено, что независимо от климатических условий максимальное

число случаев кори регистрировалось в январе, минимальное в августе

[128].

Вирусная природа возбудителя кори была установлена в 1911 г.

Anderson и Goldberger, однако, большая часть того, что известно о

возбудителе и его свойствах, получено за последние 40 лет, начиная с

1954 г.

В 1954 г. J.F. Enders и T.C. Peebls впервые выделили вирус кори на

первичнотрипсинизированных культурах клеток почек обезьян и эмбриона

человека [103]. С этого времени начались работы по изучению вируса

кори, его биологических характеристик с применением современных

физических, иммунохимических и молекулярно-биологических методов

исследований, а также разработка методов активной профилактики.

По морфологии вирус кори сходен с другими вирусами из семейства

парамиксовирусов. Полноценные вирусные частицы (вирионы)

характеризуются выраженным полиморфизмом и вариабельностью

размеров. Как правило, вирионы имеют округлую или овальную форму,

реже неправильную. Их размеры колеблются в пределах от 150 до 400 нм,

гигантские формы могут достигать 600 нм. В структуре вириона различают

оболочку с инкорпорированными в нее вирусными белками -

гемагглютинином (Н) и белком слияния (F), и сердцевину (нуклеокапсид),

представленную комплексом РНК-генома и вирусспецифических белков

Np, P, L, ответственных за репликацию. С внутренней стороны оболочки

располагается белок М, ответственный за морфогенез вируса, т.е. вирионы

состоят из РНК и 6 вирусных структурных белков.

Геном вируса кори представляет собой одноцепочную РНК

отрицательной полярности длиной около 15900 нуклеотидов, включенную

57

в спиральную нуклеокапсидную структуру, которая является матрицей

транскрипции и репликации [75]. В геноме вируса закодирована первичная

структура 8 белков, 6 из которых входят в состав вириона, т.е. являются

структурными. Порядок расположения генов следующий (3'- N -Р- (C+V) –

М -F-H -L- 5'):

- N – ген состоит из 1683 рибонуклеотидов, кодирующих белок

нуклеопротеид - м.м.60 КД;

- Р-ген состоит из 1648 нуклеотидов, которые кодируют белок Р –

фосфопротеин, - м.м.72 КД, являющийся главным компонентом

РНК-полимеразно-транскриптазного комплекса, а также 2

неструктурных белка: C и V с м.м. соответственно 21 и 32 КД;

- М-ген размером 1462 нуклеотида кодирует мембранный белок М -

м.м. 37 КД;

- F-ген размером 2368 нуклеотидов кодирует белок слияния (гемолиза)

в виде предшественника F0 - м.м.60 КД, который в дальнейшем

подвергается процессингу (протеолитическому расщеплению) на 2

белка F1 и F2, соединенных между собой дисульфидной связью;

- Н-ген протяженностью 1963 нуклеотида кодирует белок, обладающий

гемагглютинирующей активностью - м.м. 78-80 КД и, наконец,

- L -ген величиной 6639 нуклеотидов кодирует белок м.м. 210 КД,

обладающий полимеразной активностью [99, 77].

Приведенные данные о протяженности отдельных генов получены при

изучении вакцинного штамма вируса кори «Edmonston». Поэтому

протяженность отдельных генов у других диких и вакцинных штаммов

вируса может несколько варьировать.

3’–конец геномной РНК вируса кори содержит лидерную

некодирующую последовательность, выполняющую функцию контроля

транскрипции, включая промотор, длиной 107 нуклеотидов [31]. Во время

транскрибции генома образуются моно- или бицистронные мРНК, которые

58

затем транслируются на рибосомах с образованием вирусных белков; во

время репликации РНК-полимеразный комплекс стартует с геномной 3’–

некодирующей области и, игнорируя стоп-сигналы, расположенные между

отдельными генами, синтезирует полноразмерные копии вирусного генома.

РНК вируса кори неинфекционна. Синтезированная геномная РНК

формирует с N-белком спиральную нуклеокапсидную структуру, типичную

для парамиксовирусов, включающую в последствии также белки L и P. В

процессе продвижения по клетке нуклеокапсид связывается с белком М.

Затем нуклеокапсиды взаимодействуют с мембранами клеток, в которых

инкорпорированы поверхностные белки H и F, и в результате процесса,

получившего название «морфогенез», формируются зрелые вирионы.

Геномы различных штаммов вируса кори, выделенные в разное время в

разных странах, различаются (различные генотипы). Различия касаются

гена Np, особенно его концевой СООН– части. Количество изменений в

нуклеотидной последовательности этого фрагмента генома между

штаммами может достигать 12%. (Журавлева Ю.Н. и др., 2003) [28].

Всемирная организация здравоохранения рекомендовала отслеживать

молекулярно-биологическую характеристику циркулирующих штаммов

вируса кори для изучения путей миграции возбудителей. В настоящее

время идентифицировано 8 генетических групп - A, B, C, D, E, F, G, H,

(WHO, 2001), среди которых на 01.01.05 выявлено 22 генотипа: A, B1, B2,

B3, C1, C2, D1, D2, D3, D4, D5, D6, D7, D8, D9, E, F, G1,G2, G3, H1, H2.

Однако, несмотря на обилие генотипов, существует лишь один антигенный

тип вируса кори, что позволяет использовать вакцины, изготовленные из

штаммов, принадлежащих к разным генотипам, в странах, в которых

циркулируют вирусы кори самых разнообразных генотипов. В нашей

стране в настоящее время циркулируют штаммы вируса кори 2

генетических групп: А и D (Журавлева Ю.Н. и др., 2003) [28].

59

Таким образом, по своим биологическим и генетическим

характеристикам популяция вируса кори неоднородна. Склонность этого

вируса сохранять в основном неизменность антигенной структуры при

лабильности других биологических характеристик является важным

качеством, полезным для создания аттенуированных вакцинных штаммов.

При заражении чувствительных клеток in vitro вирус кори вызывает

острую инфекцию, сопровождающуюся слиянием клеток, образованием

многоядерных синцитиев, лизисом клеточного монослоя. Однако при

определенных условиях вирус кори способен вызвать другую форму

инфекции - хроническую, или персистентную, при которой постоянная

продукция небольших количеств инфекционного вируса или его

компонентов не сопровождается деструкцией зараженных клеток.

При персистенции вируса кори in vitro происходят изменения его

биологических свойств, что нередко проявляется в увеличении

длительности латентного периода, приобретении мелкобляшечного

фенотипа, снижении вирулентности.

Результатом изменений вируса кори при персистенции в некоторых

случаях является обогащение вирусной популяции ДИЧ или ts-мутантами,

присутствие которых, по-видимому, может обусловливать характерную

для хронически инфицированных культур гомологичную интерференцию.

В основе изменчивости вирусов кори при персистенции лежит

возникновение множественных мутаций, проявлением которых при

персистенции вируса кори служат структурные и конформационные

изменения некоторых вирусных белков, что отражается на их

электрофоретической подвижности. В большинстве хронически

инфицированных культур клеток отмечается ослабление экспрессии белка

слияния (F), матриксного белка (M) и гемагглютинина (H), в некоторых

культурах - относительная нестабильность белка М. Таким образом,

мутации, затрагивающие экспрессию оболочечных генов вируса кори, по-

60

видимому, обуславливают образование минимальных количеств

инфекционного вируса и редукцию симпластообразования, характерные

для персистенции вируса кори in vitro.

После перенесенного заболевания у выздоровевших сохраняется

пожизненный иммунитет; случаи повторной болезни чрезвычайно редки.

Дети, родившиеся от перенесших корь матерей, остаются иммунными

(невосприимчивыми к болезни) до 4 или даже 6 месяцев, так как в течение

этого периода в их крови сохраняются защитные материнские антитела.

Для профилактики кори сначала было предложено использовать сыворотку

реконвалесцентов [Weisbekker, 1896], а позднее – сыворотку взрослых

людей [Degkwitz, 1928]. В 1935 г. из сыворотки крови удалось выделить

иммунный глобулин [Karelitz, Schik], а позднее – гамма-глобулин [Cohen et

al., 1944]. Широкое применение на практике сыворотки и гаммаглобулина

позволило резко уменьшить число осложнений кори и снизить летальность

от этой инфекции. Однако серопрофилактика не оказала влияния на

эпидемический процесс – показатели заболеваемости корью, как и прежде,

оставались высокими.

Проведение исследований с целью получения коревой вакцины

начались в 1954 г., когда вирус кори (штамм Edmonston) впервые удалось

вырастить в тканевой культуре. Из этого же штамма Дж. Эндерс

приготовил первую живую вакцину. Проведенные в 1961 г. испытания

подтвердили ее эффективность. В 1963 г. Министерство здравоохранения

США разрешило производить два типа коревых вакцин: живую

аттенуированную и инактивированную. Использование инактивированной,

создающей непродолжительный иммунитет вакцины, не оправдало себя; с

1968 г. вакцинация ею в США не проводится. Для создания вакцины

использовали вирус кори, выделенный J. Enders и T. Peebls [103] из

крови больного ребенка. По его фамилии этот штамм был назван

Эдмонстон. Штамм Эдмонстон прошел 24 пассажа в культуре клеток

61

почек человека, 28 пассажей в культуре клеток амниона человека. После

дополнительных пассажей получено 2 варианта штамма Эдмонстон,

которые обозначены как А и В. Из штамма Эдмонстон была получена

группа вакцинных штаммов вируса кори, таких как Моратен, Шварц,

Эдмонстон-Загреб, Милованович [101, 147, 120].

Более аттенуированный штамм был получен Шварцом из штамма

Эдмонстон путем дополнительных 85 пассажей в культуре клеток куриных

эмбрионов при 32o С [144]. Живая коревая вакцина из штамма Шварц

оказалась менее реактогенной, чем вакцина из штамма Эдмонстон В, и

широко использовалась в США, Англии, Франции, ФРГ, Бельгии.

В Югославии был получен штамм Эдмонстон-Загреб путем ряда

пассажей штамма Эдмонстон на строго контролируемой линии

диплоидных клеток человека (Wi-38) и 3-кратной очистки методом бляшек

[117]. Штамм Моратен получен путем адаптации штамма Эдмонстон В,

прошедшего 48 пассажей в культуре клеток фибробластов куриных

эмбрионов, из них 40 пассажей было проведено при 32◦ С и 8 - при 36◦ С.

Штамм Шварц использовался и в бывшем СССР, в 1967 г. М.П.

Чумаков с сотрудниками адаптировали его к культуре клеток почек

африканских зеленых мартышек. Полученный штамм был назван ЭШЧ

(Эдмонстон-Шварц-Чумаков ), и некоторое время вакцина из этого штамма

применялась в нашей стране [78, 22].

В 1958 г. А.А. Смородинцевым, Л.Ю. Тарос и Л.М. Бойчук были

выделены первые 5 изолятов вируса кори под общим шифром "Ленинград"

(Л-1, Л-2, Л-3, Л-4, Л-5) в первичных культурах клеток плода человека и

обезьян. Выделенные штаммы вируса кори прошли длительную адаптацию

к почечной и амниотической ткани человека, а также к однослойной

культуре клеток куриных эмбрионов [41].

В качестве вакцинного штамма для получения живой коревой вакцины

использовали только штамм Л-4. Он прошел 26 пассажей на первичной

62

культуре клеток почек эмбрионов человека, 35 пассажей на первичной

культуре клеток амниона человека и затем был переведен на первичную

культуру клеток куриных эмбрионов [67]. Однако введение этой вакцины

сопровождалось температурной реакцией у 85,0-100,0 % привитых детей, а

у 35,0 % из них температура превышала 38,5о С. Не смотря на выраженные

иммуногенные качества, высокая реактогенность не позволила

рекомендовать живую коревую вакцину из штамма Л-4 для широкого

использования в практике здравоохранения.

В 1960 г. Л.Ю. Тарос на культурах клеток куриных эмбрионов и почек

морских свинок выделила еще 2 штамма вируса кори - Ленинград-14 (Л-

14) и Ленинград-16 (Л-16), минуя нежелательные тканевые культуры

человека [70]. Штамм Л-14 прошел на культуре клеток куриных эмбрионов

18 пассажей при t=35–36◦ С, но 90,0 % привитых этой новой вакциной

оставались не иммунными в отношении вируса кори и только 10,0 %

приобретали иммунитет. Основным отличием живой коревой вакцины из

штамма Л-16 от вакцины из штамма Л-14, а также от современных

зарубежных вакцин, явилось непосредственное выделение и длительное

пассирование вируса в однослойной культуре почечных клеток морских

свинок [71].

Такая длительная адаптация обеспечила более интенсивную

репродукцию вируса, что представляло определенные преимущества при

массовом производстве вакцин.

В бывшей ГДР было специально проведено сравнительное изучение

вакцин из штаммов ЭШЧ, Шварц, Л-16. Все 3 вакцины обладали

умеренной реактогенностью.

Аналогичные результаты были получены в Венгрии [139].

В апреле 1968 г. в Центральном НИИ эпидемиологии МЗ СССР был

осуществлен опыт по сравнительному изучению реактогенных свойств

живой коревой вакцины из штамма Л-16 производства Ленинградского

63

НИИ эпидемиологии и микробиологии им. Пастера и Московского НИИ

вирусных препаратов и вакцины из штамма ЭШЧ, приготовленной на

первичной культуре клеток почек зеленых мартышек в НИИ полиомиелита

и вирусных энцефалитов. В результате изучения поствакцинальных

реакций у детей было установлено, что температурные реакции в группе

привитых вакциной из штамма Л-16 Ленинградского производства

составили 41,6 %, среди привитых вакциной из штамма Л-16 Московского

производства - 34,1 %, среди привитых вакциной из штамма ЭШЧ - 51,6 %

[16].

Реактогенность и антигенная активность живых вакцин определяется в

первую очередь свойствами используемого вакцинного штамма. Однако,

при конструировании вакцин большое значение имеет и культура клеток,

используемая для накопления вируса. Клеточная система определяет и

другое важнейшее качество вакцины - ее безопасность. В производстве

коревой вакцины в России сейчас используют культуру клеток эмбрионов

японских перепелов. Эта культура клеток обладает многими ценными

качествами. Незараженная культура клеток выживает от 20 до 36 дней,

тогда как срок жизни клеток почек морских свинок (ПМС) обычно

ограничен 15 днями. Вирус кори легко адаптируется к этой культуре

клеток и хорошо репродуцируется [17, 19, 68].

В бывшем СССР плановая вакцинация, начатая в 1967 г., охватила

всех детей, не болевших корью, от 1 до 8 лет. В результате массового

применения ЖКВ из штамма Л-16 в стране произошло резкое снижение

заболеваемости в целом в 8-16 раз. Очень интенсивное снижение

заболеваемости было зарегистрировано в республиках бывшего СССР - на

Украине, в Молдавии [12], в республиках Прибалтики, где уровень

заболеваемости снизился в 10-40 раз. Впечатляющей оказалась

эффективность активной иммунизации против кори в Ленинграде,

заболеваемость в городе уменьшилась в сотни раз [34].

64

С момента разработки метода активной иммунизации против кори

эпидемиологическая служба г. Москвы одной из первых приступила к

организации массовых профилактических прививок, и все детское

население города было провакцинировано в очень короткое время. Уже за

первые годы вакцинации особо существенные изменения произошли в

возрастной структуре заболевших корью, увеличился удельный вес

заболевших в возрасте 15 лет и старше. По мере увеличения иммунной

прослойки снизилось число и массивность очагов в детских учреждениях.

Так в вакцинальный период начали регистрироваться очаги с 1-2 случаями

кори, на которые приходилось 60,0 - 80,0 % всех очагов. В условиях

высокой иммунной прослойки к кори среди населения значительно

снизились показатели летальности и смертности от кори [26]. Таким

образом, многолетний анализ эпидемической ситуации на фоне

иммунопрофилактики свидетельствовал о резком снижении

заболеваемости и о том, что на этом фоне сохранились периодические

подъемы заболеваемости корью. Однако высота эпидемических волн

снизилась, и интервалы между ними увеличились. Произошло изменение

характера сезонности, так сезонные подъемы стали регистрироваться не в

осенне-зимний, а в зимне-весенний период. Новый характер сезонности

был связан с более медленным развитием эпидемического процесса при

высокой иммунной прослойке [26].

Постепенно в эпидемиологии кори произошли изменения. В конце 70-х

годов в разных регионах бывшего СССР начали регистрироваться новые

эпидемии [66, 69]. Подобная ситуация складывалась практически во всех

развитых странах Европы (Албания, Венгрия, Польша, Югославия,

Франция и др.) и США [107, 121, 133]. Этот рост объяснялся как

невысоким охватом детского населения прививками (множество

необоснованных медицинских отводов), так и снижением эффективности

живых коревых вакцин в результате нарушений правил хранения и

65

транспортировки [20, 15]. Все это побудило МЗ СССР ввести в 1986 г.

плановую ревакцинацию против кори. В результате массовой

ревакцинации ситуация по кори в стране стабилизировалась [40,62].

На совещаниях Международной группы экспертов по кори в октябре

1993 г., и ВОЗ по кори в 1994 г. [104, 148], был сделан вывод о том, что

для полной ликвидации заболеваемости корью в отдельных странах с

последующим глобальным искоренением кори необходима новая

стратегия вакцинации, включающая дополнительные кампании по

массовой вакцинации всех детей, независимо от их предыдущего

вакцинального статуса, при постоянном проведении обычной вакцинации

против кори всех вновь родившихся детей. Таким образом, единственным

радикальным мероприятием в борьбе с корью является активная

иммунизация восприимчивого к этой инфекции населения.

Иммуногенез вакцинного процесса при введении живой коревой

вакцины, даже в случаях выраженных специфических клинических

реакций, при однотипном с естественной корью иммунном ответе имеет

ряд существенных отличительных черт. Парентеральный путь введения

вакцины укорачивает латентный период размножения вируса (за счет

срока его размножения в эпителиальной ткани во входных воротах и

первого цикла виремии), вакцинный вирус размножается в лимфатической

ткани, а не в эпителии дыхательных путей, которые при вакцинации

остаются морфологически интактными. С этим же связаны отсутствие или

весьма слабая выраженность катаральных процессов со стороны

носоглотки, отсутствие легочных и большая редкость неврологических

осложнений, отсутствие интоксикации [57].

После начала массовой вакцинации против кори появились ее

атипичные формы у ранее привитых, увеличился удельный вес кори среди

подростков и взрослых [26, 112]. Возникли известные трудности в

66

диагностике этого прежде широко распространенного заболевания,

протекавшего, как правило, с четкой клинической симптоматикой.

Клиническая картина кори у не привитых и у большинства

вакцинированных сохранила свои типичные черты: заболевание

начинается остро с подъема температуры до 38-39о С и характеризуется

цикличностью развития со сменой трех клинических периодов: -

катарального (продромального); - высыпания; - пигментации или

реконвалесценции [10, 39]. В период реконвалесценции сыпь постепенно

бледнеет и исчезает через 7-10 дней. Температура и состояние больного

нормализуются, появляется аппетит. Корь может протекать в легкой

форме, среднетяжелой и тяжелой. Значительное влияние на ее течение

оказывают наличие и тяжесть осложнений. Наиболее распространена

среднетяжелая форма. Тяжесть кори обычно связана с наличием

осложнений, из которых наиболее частыми является пневмония, а

наиболее опасным осложнением - энцефалит. Клиническое течение кори у

вакцинированных детей разными авторами расценивается по-разному [65,

126-1, 114]. Как правило, такие дети болеют типичной корью в

среднетяжелой форме, однако у ряда больных инфекция протекает

необычно легко и атипично. Атипичность кори у таких больных

проявляется отсутствием катарального периода или легкими катаральными

проявлениями (у половины больных), отсутствием симптома Бельского-

Филатова-Коплика у большинства, изменением характера сыпи,

температура у трети больных колеблется в пределах 38,0-38,9o С, а у

остальных - субфебрильная и нормальная. Симптомы интоксикации в виде

головной боли наблюдаются в редких случаях. У взрослых в большинстве

случаев корь протекает в типичной среднетяжелой форме. Взрослые чаще,

чем дети, жалуются на боль в горле, головную боль, извращение вкусовых

ощущений, шероховатость слизистых щек, фарингиты. Таким образом,

самочувствие у взрослых больных нарушается более значительно, чем у

67

детей, но по числу осложнений корь у них протекает доброкачественно

[115, 64].

2.2.2. Эпидемический паротит.

Вирус паротита принадлежит к роду Rubulavirus. Его геномная РНК

кодирует семь белков в следующем порядке: 3’- белок нуклеокапсида (N),

фосфопротеин (P), матриксный белок (M), белок слияния (F), малый

(небольшой) гидрофобный белок (SH), гемаггютинин-нейраминидаза

(HN), и большой белок (L)-5’ [102].

SH ген вируса паротита состоит из 310 нуклеотидов и кодирует белок

длиной в 57 аминокислот, который выявляется в зараженных вирусом

клетках [135]. Так как SH ген наиболее гетерогенен по сравнению с

остальными участками генома вируса паротита, то этот ген используют

для идентификации и классификации изолятов вируса [122]. На основании

сравнения последовательностей SH гена вируса паротита предложены

десять генотипов вируса, обозначенные от A до J [122]. Аутентичность

генотипа Е пока находится под вопросом [132]. Распределение генотипов

вируса паротита широко варьирует как во времени, так и географически

[85]. Хорошо известно, что различные генотипы вируса паротита могут

совместно циркулировать в одном географическом районе, и даже

наблюдается варьирующая со-циркуляция в пределах одной и той же

страны [85].

При паротитной инфекции возможно повторное заражение, а

вакцинация моновалентными вакцинами не обеспечивает эффективную

защиту от всех генотипов вируса паротита. Этот феномен может быть

следствием антигенных различий, которые обнаруживаются у HN-белков

различных штаммов паротитного вируса [86].

Показано, что генотип А отличается антигенно от генотипов B,C и D,

но данных о генотипах E-J еще не получено.

68

Для надзора за иммунитетом против вируса паротита важно

отслеживать распределение генотипов в различных странах, а также

измерять генотипспецифичную иммунность в популяциях.

В Швеции массовая вакцинация c 1982 г. проводится штаммом Jeryl

Lynn (JL). Установлено, что эта вакцина состоит из двух различных

вирусов: JL изолятов 2 и 5 (JL2 и JL5). Выявлена временная взаимосвязь

между началом вакцинации и исчезновением нейропатогенных генотипов

C и D с 1986 г. В противоположность этому менее нейропатогенный

штамм SBL-1 генотипа А до сих пор эндемичен для Швеции.

Для разрешения этого парадокса провели антигенное сравнение

шести различных генотипов вируса паротита: A, C, D, G, H и J с помощью

моноклональных антител, направленных против белка геммагглютинин-

нейраминидазы штамма SBL-1 генотипа А, в реакции

иммунофлюоресценции. Кроме этого использовали реакцию перекрестной

нейтрализации этих шести генотипов с сыворотками людей после

вакцинации штаммом JL, а также с кроличьими гипериммунными

сыворотками против генотипов А и D. В результате выяснено, что

антигенные подтипы C,D,G, H и J не различаются в этих тестах антигенно,

тогда как три штамма генотипа А: JL, SBL-1 и Kilham, отличаются друг от

друга настолько, что их можно считать тремя различными серотипами

внутри генотипа А. Поэтому вакцинация шведских детей вакциной на

основе штамма JL вызывает реакцию, при которой антисыворотки имеют

явно более низкие титры нейтрализации против эндемичного для Швеции

штамма SBL-1, по сравнению с титрами против гомологичного вакцинного

штамма [130].

Первые анализы антигенных взаимоотношений между различными

штаммами вируса паротита были проделаны еще два десятилетия назад

[112]. Все пять моноклональных антител (mAb), принадлежащих к группе

III, с высокими нейтрализующими титрами (mAbs 2041, 5500, 2072, 2073 и

69

2075) не реагировали со штаммом RW генотипа D. В дальнейших

исследованиях было обнаружено, что mAbs 2041, 5500, 2072 не реагируют

с рядом штаммов генотипов D и C, собранных в Стокгольме с 1971 по 1985

гг. [81]. Утрата способности этих моноклональных антител

взаимодействовать с указанными выше штаммами может быть следствием

замены аминокислот в положениях, где, как обнаружено, mAbs

связываются с белком. Для mAbs 2041 и 5500 потеря способности

взаимодействовать с целевой антигенной детерминантой, по-видимому,

обусловлена заменой пролина на глютамин в позиции 354 и глютаминовой

кислоты в положении 356 на аспарагиновую кислоту, что характерно для

последовательностей генотипов С и D.

Когда проанализировали ряд штаммов генотипов С, D, G, H и J,

было выявлено наличие в тех же позициях глютамина и аспарагиновой

кислоты. Штамм Urabe генотипа В в этих позициях содержит те же самые

аминокислоты [85]. Эти данные показывают наличие выраженной

консервативности последовательностей аминокислот в биологически

важном эпитопе для штаммов, не принадлежащих к генотипу А.

Результаты ряда работ показывают, что существуют значительные

антигенные различия между отдельными штаммами (SBL-1) генотипа А и

штаммами генотипов B-D и G-J [4]. С другой стороны установлено, что

высокоактивные в реакции гемагглютинации и нейтрализации

моноклональные антитела к вирусу Urabe генотипа В не реагируют со

штаммами Enders, SBL-1, Rubini и JL2 генотипа А, но взаимодействуют со

штаммами C генотипа. Есть моноклональные антитела, которые различают

изоляты JL2 и JL5 вакцинного штамма JL генотипа А, также существуют

антигенные различия между штаммом SBL-1 и штаммами JL2 и JL5.

Важно отметить, что в некоторых случаях штамм JL не содержит второй

составляющей (JL2), а состоит только из одного варианта. Несколько

неожиданным является тот факт, что JL5 изолят эффективно

70

нейтрализуется антисыворотками против штамма RW генотипа D. В

области связывания нейтрализующего mAb 2041изоляты штаммов JL5 и

RW содержат в одном и том же положении глютаминовую и

аспарагиновую кислоты соответственно. Учитывая структурное сходство

этих двух аминокислот, можно предположить, что эпитопы этих штаммов

могут перекрестно реагировать с антителами, направленными против них.

Кроме того, не исключено наличие еще одной, если не общей, то сходной

антигенной детерминанты (позиции 329-340) [95], где различия между

штаммом RW и изолятом JL5 минимальны. У штамма RW в положении

336 содержится лейцин, а у изолята JL-5 – серин.

Штамм JL генотипа А широко использовался с 1982 года для

вакцинации детей. Значительно более низкие титры сывороток

иммунизированных детей против эндемичного для Швеции штамма SBL-1

могут показывать, что изолят JL-5 недостаточно эффективен для защиты

против штамма SBL-1. И эти низкие нейтрализующие титры могут быть

одной из причин объяснения того, что штамм SBL-1 продолжает появляться

в Швеции [85]. Сообщалось, что в штамме JL изоляты JL-2 и JL-5

содержатся в соотношении 1:5. Однако данные по изучению

филогенетических взаимоотношений показывают, что соотношение

компонентов JL-2 и JL-5 не статично и может изменяться в зависимости от

условий выращивания вируса. Так при размножении штамма JL в клетках

Vero выявлено, что вирусное потомство представляет собой изолят JL-2

[Yeo et al. 1993 из Orvell et al. 2002]. Аналогичные данные изложены в

работе Takeuchi et al. [1991 из Orvell et al. 2002], в то время как

исследования шведской вакцины показало, что она после выращивания в

клеточной культуре состоит, в основном, из изолята JL-5. Изолят JL-2

сходен по последовательности аминокислот в эпитопе, связывающимся с

нейтрализующими антителами, со штаммами SBL-1, Rubini и Enders

генотипа А, тогда как изолят JL-5 сходен со штаммами как генотипа А, так

71

и генотипов других групп. Поэтому не исключено, что изолят JL-2

защищает против штамма SBL-1 лучше чем изолят JL-5. Так как штамм JL –

основной вакцинный штамм для ряда развитых стран (и, прежде всего,

США), то разрабатываются методы мониторинга содержания компонентов.

Для этого секвенировали полные геномные последовательности обоих

подштаммов (JL-1 и JL-2) и выявили 414 различий по основаниям и 87

различий по аминокислотам. Пассажи в клетках Vero и CEF приводили к

быстрой селекции главного компонента (JL-1), тогда как размножение

штамма в развивающихся куриных эмбрионах селекционировали минорный

компонент (JL-2) [89]. Полагают, что определение мутационного профиля

производственных партий вакцины против паротита может позволить

производителям вакцин характеризовать посевные вирусы и отслеживать

стандартность продуцирования вакцины для предотвращения

возникновения вирулентных ревертантов [90]. Для штамма Л-3 также

показана возможность селекции при пассажах, а анализ

последовательностей генов F и P выявил, что вариант 8 пассажа состоял

более чем из одного вирусного варианта, тогда как вариант 38 пассажа был

более гомогенен. Это подтверждается и различием в биологических

свойствах: вариант 38 пассажа реплицировался быстрее и был более

гомогенен по S-признаку [92].

Анализ 18 изолятов вируса и 22 сывороток, собранных в Швеции в

течение 1971-1997 гг., подтвердил существование шести генотипов (A-F).

Данные показывают, что в стране совместно циркулируют вирусы

паротита генотипов А, C и D. Отмечено резкое несоответствие генотипов

вирусных изолятов и вирусов, содержащихся в сыворотках. Если изоляты

типировались в ПЦР как С и D генотипы, то сывороточный вирус

типировался исключительно как генотип А. В большинстве случаев

образцы, принадлежащие к А генотипу (все 22 образца), по

последовательности аминокислот малого гидрофобного белка были

72

идентичны штамму SBL-1. Генотипы С и D ассоциировались с

менингитами и в некоторых случаях с паротитом, тогда как инфекция

генотипом А была связана в большинстве случаев с паротитом, а менингит

наблюдался редко [150].

В Дании выделено 29 изолятов и 14 сывороток, которые

проанализированы по гену SH и сравнены с последовательностями

аминокислот, кодируемых этим геном и опубликованными ранее [151].

Обнаружено четыре нейровирулентных генотипа гена SH: С, D, H и J. По-

видимому, существует динамическая флуктуация этих генотипов,

наблюдаемая на протяжении двух десятилетий. Генотип J выделялся от

больных с 1981 по 1989 гг.. Генотип D – c 1979 по 1982 гг., затем исчез и

вновь появился после 1996 г. Начиная с 1996 г., генотип D доминировал,

что резко отличалось от ситуации, наблюдаемой по соседству в Швеции,

где, как рассматривалось выше, с 1985 г. находили только генотип А.

Генотип А идентифицируется в Швеции с 1971 по 1999 гг. [Tecle T.

et al. 1998]. Также этот генотип циркулировал с 1987 по 1992 гг. в

Германии. Генотип В эндемичен для Японии, но не обнаруживался в

Европе [84].

Возникновение спорадических вспышек паротита – хорошо известный

феномен, причем даже в популяциях с хорошим покрытием вакцинацией.

[152]. Во время эпидемий в Швейцарии в 1992-1993 и 1995 годах и в

Португалии в 1996 году популяции иммунизировались гетерологичным

генотипом [123, 149, 88]. Всё это вместе взятое приводит к заключению о

том, что вакцины могут быть не эффективны против вирусов

гетерологичных генотипов. Некоторые моноклональные тела с высокой

нейтрализующей активностью, направленные против HN белка вируса

паротита штамма SBL-1 (генотип А) и штамма Urabe (генотип В),

реагируют в гомологичной реакции и не реагируют в гетерологичной.

Нейтрализующие антитела, полученные при иммунизации животных и

73

направленные против генотипа А, не подавляют эффективно генотипы С и

D, в свою очередь нейтрализующие антитела, формирующиеся у

пациентов после инфекции генотипом D, не защищают их от повторного

заражения вирусом генотипа А [152]. Весьма интересно, что генотип А

доминирует в Швеции, а генотип D – в Дании. Одним из объяснений этого

может быть то, что иммунитет против вируса паротита в каждой из этих

стран не достаточен, чтобы предотвратить инвазию из соседней страны. В

1996 г. возрастание случаев паротита наблюдали на юге Швеции, наиболее

близко расположенной к Дании. А поскольку генотипы С и D вызывают

более серьезные нейропатологические симптомы, нежели генотип А, то

весьма важно установить – какой генотип циркулирует в сообществе, а

также измерить специфический иммунитет против индивидуальных

генотипов.

Изучение штаммов вируса паротита, выделенных в Японии в

промежуток между 1997 и 2001 гг. показало, что в данном регионе

обнаружены несколько генотипов: G, H и K. Сравнение аминокислотных

последовательностей, кодируемых геном F, показало, что белок слияния

весьма консервативен у вирусов различных генотипов, и гомология

последовательностей на протяжении этого гена по нуклеотидам колеблется

от 94,6 до 100 процентов. Для десяти штаммов генотипа G гомология

варьирует от 99 до 100 процентов. Штаммы генотипа А отличаются от

штаммов генотипов В, С и D сильнее, чем последние различаются между

собой [108].

Для генотипирования вирусов паротита возможно использование в

качестве исследуемого материала слюны, и некоторые исследователи

полагают, что это может применяться для постановки диагноза и надзора

за паротитом [118]. Анализ 309 образцов вируса паротита выявил, что в

Великобритании с 1995 по 2002 гг. определялись, по крайней мере, 6

генотипов. Идентичные друг другу штаммы G и С генотипов

74

циркулировали свыше трех лет. Один штамм генотипа Н появился вновь

после отсутствия в течение четырех лет. Для быстрой идентификации

вируса паротита при вспышках пригоден метод генотипирования прямым

анализом последовательностей с помощью системы амплификации

рефракторных мутаций [142]. В последние годы изучалась

нейропатогенность различных штаммов вируса паротита. Установлено, что

ряд генотипов (генотипы С, D, G, H и J) проявляют выраженную

нейропатогенность. Orvell et al. [131] не смогли выявить антигенные

различия у нейропатогенных штаммов не А генотипов. Различные штаммы

вируса паротита имеет варьирующую степень нейровирулентности при

использовании в качестве лабораторной модели неонатальных крыс [137,

138]. При сравнении штамм Urabe генотипа В и штамм Lo1 генотипа D

были более нейровирулентны, чем штамм JL генотипа А. Клинические

данные также выявляют различия в степени нейровирулентности среди

нейропатогенных генотипов [140, 150]. В работе [Tecle et al. 1998]

показано, что вирусы генотипов С и D более нейропатогенны, нежели

штамм SBL-1 генотипа А. В исследовании [Tecle T. et al. 2001] все четыре

генотипа: C, D, H и J были выделены из цереброспинальной жидкости

пациентов с менингитом. Однако различия между этими штаммами в

нейровирулентности существующими методами не выявляются. У

пациентов, от которых выделили штаммы генотипа J, менингит проявлялся

в качестве единственного симптома.

Как уже упоминалось, вирус паротита весьма нейровирулентен, и до

широкого распространения программ вакцинации был основной причиной

вирусного менингита, в том числе и в США. Однако до сих пор не

выявлены генетические основы нейротропизма и нейровирулентности

штаммов вируса паротита, в основном из-за отсутствия подходящих

лабораторных животных для моделирования инфекции. Вирус паротита

переносится посредством орофарингиальных секретов и первично

75

размножается в респираторной мукозе. Развивающаяся виремия приводит

к поражению ряда органов-мишеней, в том числе и центральной нервной

системы (ЦНС). Наиболее частым клиническим нейрологическим

проявлением является асептический менингит. Более редко наблюдают

энцефалит, церебральную атаксию, поперечный миелит и полимиелит-

подобное заболевание [Rubin S.A. et al, 2003]. Для идентификации

генетических изменений, связанных с аттенуацией - нейровирулентностью,

Rubin S.A. et al., [135] сравнили изменения, происходящие при

размножении вируса в разных системах. Для этого были выбраны штамм

JL (AF345290) – наиболее аттенуированный, адаптированный к

фибробластам эмбриона цыпленка, никогда не связанный с

нейрологическими осложнениями при вакцинации [88] и не вызывающий

никакой нейропатологии у крыс [138], и штамм 88-1961 (AF467767) –

штамм дикого типа, выделенный от пациента с поражением ЦНС,

вызывающий тяжелое заболевание (например, гидроцефалию) у крыс

[138]. Эти два штамма отличаются друг от друга по 989 основаниям.

Чтобы выяснить, какие из этих замен могут влиять на аттенуацию, или же

на нейровирулентность, штамм JL пассировали на клетках нейробластомы

человека, а штамм 88-1961 – на фибробластах эмбриона цыпленка. При

нейроадаптации наблюдали три замены аминокислот: по одной в белке

нуклеопротеина (Phe->Pro467), матриксном белке(Val->Ala85) и полимеразе

(Glu->Asp1165). Также три замены наблюдали при нейроаттенуации – по

одной в белке слияния (Pro/Thr->Thr91), в гемагглютинине-нейроминидазе

(Ser->Asp466) и полимеразе (Ile->Val736). Все три замены (по одной, или в

комбинации) могут влиять на репликацию и вирулентность. Замена в

полимеразе Ile->Val736 расположена в предполагаемом функциональном

мотиве в высоко консервативном домене III. Считается, что этот мотив

представляет собой важный элемент сайта опознавания и (или)

образования фосфодиэфирной связи. Если такая функция присутствует в

76

данном районе, то изменение аминокислоты может приводить к

изменениям в скорости роста и, как следствие, вирулентности. Изменение

аминокислот в белке слияния и HN белке также наблюдаются в хорошо

известных функциональных районах. Замена в F белке, ответственном за

слияние клеточной и вирусной мембран, расположена в районе,

вовлекаемом в образование дисульфидной связи между F1 и F2 активными

субъединицами. Наиболее существенной является замена Ser->Asp466 в

гемагглютинине-нейраминидазе – белке, ответственом за прикрепление

вируса к клеточному рецептору. Было показано, что HN белок играет роль

в нейровирулентности. Например, установлено, что замена в положении

360 у высоко нейровирулентного штамма Kilham, адаптированного к мозгу

хомячков, приводит к снижению вирулентности и аттенуации инфекции

[114, 117]. У штамма Urabe-AM9 генотипа В замены аминокислот в

положениях 335, 464 и 498 ассоциируются с менингитом при вакцинации.

HN белок имеет две противоположные функции: адсорбцию на

содержащую сиаловые кислоты поверхность клетки (гемагглютинация) и

отщепление сиаловой кислоты (нейраминидазная активность). Обе

функции локализуются в одном и том же сайте опознавания [из Rubin S.A.

et al, 116]. Для парамиксовирусов показано, что позиция 466 находятся

вблизи этого активного сайта [112]. Таким образом, наблюдаемая в

штамме 88-1961-CEF замена Ser->Asp466 приводящая к потере сайта

гликозилирования, может оказывать влияние на тропизм и вирулентность

вируса [116].

При сравнении родительского штамма JL, штамма JL,

пассированного на клетках Vero, и пассированого на клетках

нейробластомы его деривата JL-SY5Y обнаружено резкое усиление

нейропатогенности при нейроадаптации. Пока трудно высказать

обоснованные утверждения о роли замен во влиянии на какие-то функции,

связанные с вирулентностью. Что касается замены Glu->Asp1165, то

77

существуют данные о возможном влиянии этой мутации на полимеразу.

Эта замена локализуется в весьма консервативном районе V домена L

белка. Сходные мутации в этом домене у вируса Сендай, близкого

родственника вируса паротита, оказывают заметное влияние на синтез

RNA in vivo и in vitro [118]. Однако возможность влияния этой мутации на

рост вируса, равно как и мутаций в двух других белках на

нейровирулентность адаптированного к клеткам нейробластомы варианта

штамма JL, требует применения методов обратной генетики. Но как бы то

ни было, доказано, что считанное количество пассажей может изменять

нейропатогенность вирусов паротита [136].

Примером того может служить применение для вакцинации детей в

Бразилии штамма Л3-Загреб, полученного из вакцинного штамма

Ленинград 3. Штамм Л-3 нарабатывается в РФ на культуре клеток

фибробластов японского перепела. В результате дополнительных

пассажей, проведенных в Хорватии на культуре клеток эмбриона

цыпленка, был создан штамм Л3-Загреб. При использовании в компании

иммунизации в 1997 г. штамма Л3-Загреб отмечено значительное

увеличение риска возникновения асептического менингита. Частота

возникновения менингита составляла около 2,9 случая на 10000 доз. По

сравнению с периодом 1995-1996 гг. общий риск возникновения подобного

поствакцинального осложнения возрос в 12,2 раза [97]. Подобные данные

были получены и при проведении массовых компаний вакцинации

штаммом Leningrad-Zagreb в двух штатах Бразилии [96]. По данным ВОЗ

вакцины против паротита применяют 23 из 25 развитых стран (92%), 19 из

22 (86%) стран с переходной экономикой (в основном независимые

государства бывшего Советского Союза) и 40 из 168 развивающихся стран

(24%). В странах, в которых достигается высокое покрытие вакцинацией,

быстро снижается заболеваемость паротитом. Более того, во многих из

78

этих стран почти исчезли связанные с паротитом энцефалиты и смертность

[111].

Глобальное применение вакцин позволяет не только достигнуть

значительных успехов в контроле над болезнями, но и ставить вопрос об

искоренении ряда болезней [108]. В 1992 г. паротит был признан

International Task Force for Disease Eradication (ITFDE) - одним из шести

заболеваний, которые могут быть искоренены. Сегодня, когда многие

страны приступили к усиленному контролю или элиминации кори,

возникла уникальная возможность контроля над паротитом и краснухой

посредством применения MMR. Однако эта возможность может быть

поставлена под сомнение, так как продолжаются дебаты относительно

безопасности различных штаммов вакцины против паротита, включаемых

в состав MMR. Благоприятным фактором при контроле над паротитом

может быть также цена вакцины, продаваемой разными странами. И

безопасность и цена содержащих паротит вакцин небезразличны для

глобального контроля над заболеваемостью эпидемическим паротитом.

Уже упоминалось, что основным осложнением при паротите

является асептический менингит. Инфекция вирусом дикого типа приводит

к возникновению асептического менингита более чем у 10% пациентов.

Аттенуированные штаммы характеризуются гораздо меньшим уровнем

риска данного осложнения. Однако этот риск колеблется от штамма к

штамму. В начале 1990-х гг. штамм Urabe, разработанный в Японии, был

снят с производства во многих странах (Япония, Канада, Соединенное

Королевство) из-за возникновения при вакцинации асептического

менингита.

По данным отечественных авторов, штамм Л-3 полностью

безопасен, иммуногенен и обеспечивает хорошую защиту. При вакцинации

78 детей в возрасте 6-7 лет на 10 день после прививки уровень антител

увеличивался у 80% детей с изначально низким уровнем антител.

79

Ревакцинация приводила к появлению антител против вируса паротита в

секретах носа (60%) и в слюне (20%) детей, что косвенно свидетельствует

о хорошей иммуногенности вакцины Л-3 [119]. Сравнение

последовательностей гена, кодирующего белок геммагглютинин-

нейраминидаза штамма Urabe AM9, с последовательностями изолятов

вируса паротита от людей с признаками асептического менингита (5

изолятов) и паротита (5 изолятов) показало, что наиболее вероятным

маркером вирулентности является содержание А в положении 1081. Для

того, чтобы избежать изменений в составе популяции вируса паротита при

накоплении вируса в культуре клеток, амплификацию DNA проводили из

цереброспинальной жидкости [113]. Важно упомянуть, что асептический

менингит, возникающий при иммунизации, проходит полностью и без

последствий.

Штамм Rubini паротитной вакцины, разработанный в Швейцарии,

является тем штаммом, который не дает даже поводов для дискуссии.

Применение вакцин, приготовленных с этим штаммом, не рекомендовано

ВОЗ для использования в национальных программах ввиду его низкой

эффективности. Примером могут служить исследования по вакцинации

детей одной деревни (165 детей). 79 из них (48%) были вакцинированы

штаммом Rubini. 59 детей, вакцинированных этим штаммом, заболели в

последствии паротитом (67%). Частота заболевания вакцинированных

детей была сходна с той, что наблюдали для не вакцинированных детей (5

из 8 (63%)). Из 36 детей, иммунизированных штаммом JL, паротит

наблюдали у пяти (14%), из 40 детей, иммунизированных штаммом Urabe,

заболели трое детей, что составляет 8 процентов. Низкая эффективность

штамма Rubini наблюдалась для детей всех возрастов. В

противоположность этому, случаи паротита при вакцинации другими

двумя штаммами наблюдали у детей в возрасте 8 лет и старше [146].

Аналогичные данные о неэффективности штамма Rubini в полевых

80

условиях были получены позднее при двух вспышках паротита в 1999-

2000 годах, когда среди заболевших детей две трети были ранее

вакцинированы. Эффективность вакцины на основе штамма JL составила

около 70% [134]. Растянутые во времени в популяциях с высоким уровнем

покрытия вспышки паротита в 1999-2000 гг. в Сингапуре также вызваны,

скорее всего, неэффективностью штамма Rubini. Более того, постоянная

циркуляция штаммов вируса в подобных сообществах приводит, как

полагают, к возникновению генетически обособленных штаммов вируса

паротита [124]. Сходную картину наблюдали и в Испании, где риск

заболеть паротитом у детей, иммунизированных штаммом Rubini, был

значительно выше, чем у детей, иммунизированных штаммом JL [100].

Риск асептического менингита, вызываемого вакцинацией,

побуждает некоторые страны не использовать MMR вакцины,

произведенные либо со штаммом Urabe, либо с одной из двух типов

ленинградских штаммов (а именно, со штаммом Ленинград-3-Загреб), для

компаний по массовой вакцинации [108]. Эти страны выбирают либо

ассоциированную вакцину против кори и краснухи и моновалентную

вакцину против кори, нежели более дорогую MMR вакцину с участием

штамма Jeryl Lynn вируса паротита. В результате теряется возможность

контролировать заболевание паротитом.

Разница в стоимости производства при использовании разных

штаммов вируса паротита может быть весьма значительной. Так MMR,

произведенная на основе штамма Urabe, стоит 1 доллар США за дозу,

тогда как цена одной дозы MMR с включением в состав штамма JL

составляет уже 2,50 доллара США. Последняя позиция ВОЗ по поводу

паротитной вакцины заключается в следующем постулате: так как

«имеющиеся данные предполагают высокий риск асептического

менингита при использовании вакцин с включением некоторых

штаммов…», то все доступные (available) препараты вакцин против

81

паротита приемлемы для программ по иммунизации. Поэтому каждая

страна при планировании компании по вакцинации против паротита

оценивает как эффективность, так и безопасность вакцин, предлагаемых на

рынке. Так польские исследователи сообщают, что большинство данных

свидетельствуют о том, что штамму JL свойственна наибольшая степень

безопасности, тогда как штамм Urabe AM9 проявляет несколько большую

эффективность [125].

Паротитная вакцина Л-3, производимая на Московском предприятии

по производству бактерийных препаратов, характеризуется высокой

степенью безопасности, ее эффективность составляет не менее 80%.

Данные получены на больших выборках [154].

В целом на ситуацию, складывающуюся вокруг применения вакцин

против паротита, оказывают влияние несколько факторов, имеющих

научные и коммерческие основания. Данные молекулярной

эпидемиологии свидетельствуют о существовании десяти (или больше)

различных генотипов на основании последовательностей нуклеотидов гена

SH. Вирус паротита проявляет различные географические кластеры.

Одновременно в одном и том же регионе могут циркулировать несколько

генотипов. На основании ограниченных данных можно предполагать

существование возможности перераспределения генотипов по прошествии

времени. Использующиеся в настоящее время вакцины принадлежат к

разным генотипам. Некоторые генотипы (C, D, Y, J) и вакцинные штаммы

(Urabe AM9, генотип В) ассоциируются с повышенной

нейровирулентностью. Наблюдается сниженная перекрестная

нейтрализация между генотипом А и генотипами C и D.

Перераспределение штаммов может привести к появлению новых

штаммов вируса паротита с увеличенной нейровирулентностью.

Существующая генетическая и антигенная гетерогенность штаммов вируса

паротита, циркулирующих в различных регионах мира, по всей

82

вероятности допускает преодоление иммунитета против существующих

вакцин. Есть данные о возможной реинфекции вирусом паротита, а

антисыворотки после реинфекции проявляли особенности, отличающие их

от антител против гомологичных штаммов вируса паротита, а значит,

существует вероятность возникновения вариантов при селективном

давлении иммунизации с ограниченной, или отсутствующей (как в случае

вакцинного штамма Rubini) защитой. [94]. Это подтверждается данными

другой работы, где сыворотка, полученная от пациента до реинфекции,

была способна нейтрализовать гетерологичный генотип D, но не

нейтрализовала гомологичный генотип А [127]. Следовательно, необходим

усиленный мониторинг распределения генотипов с одной стороны, и

генотип-специфичного популяционного иммунитета с другой стороны

[153]. Следует учитывать, что некоторые (более дешевые) вакцины

увеличивают риск возникновения основного осложнения, связанного с

вакцинацией против паротита, - асептического менингита. Не исключено,

что иммунитет после этого осложнения (против данного антигенного

подтипа) будет более выражен, тогда как асептический менингит,

вызываемый вакцинными штаммами, преходящ и не приводит к

отдаленным неблагоприятным последствиям. При поддержании

вакцинных штаммов наблюдают как неоднородность вакцинного штамма

(JL), так и исчезновение одного из вариантов. В технологиях производства

вакцин против паротита отсутствуют методы контроля гетерогенности

(или гомогенности) вакцинных штаммов при пассажах в культуре клеток,

не смотря на то, что для других вирусов разработаны математические

модели изменения гетерогенности в неоднородных популяциях РНК-

содержащих вирусов. Можно с достаточным основанием считать, что так

называемая дальнейшая аттенуация штамма Ленинград-3 пассированием

на куриных фибробластах в Загребе привела к отбору составляющей,

способной вызывать асептический менингит.

83

Долгое время не существовало лабораторных животных, пригодных

для оценки нейропатогенности вируса паротита. Испытания паротитных

вакцин на нейровирулентность, постоянно выполняемые на обезьянах

(Macaca mulatta или Macaca fascicularis), не способны выявить различия,

наблюдаемые в нейровирулентности для человека [87]. Тесты на хомячках

также не могут отличить нейровирулентный от аттенуированного для

человека штаммы вируса паротита. Есть сведения о том, что

нейровирулентность штаммов вируса паротита для человека моделируется

при интраспинальном заражении обезьян–мармозеток, при котором

удается отличать штамм JL (минимальный уровень нейропатогенности) от

штамма Urabe и штамма NK-M46 [141]. Трудность определения

нейропатогенности вируса находит отражение в работах, описывающих

инфекцию ЦНС вирусом паротита при вакцинации некоторыми

паротитными вакцинами (например, штаммы Urabe-AM-9, Leningrad-3,

Sofia-6). Так что валидированный метод определения нейропатогенности

вируса паротита с хорошей схожестью с болезнью человека – весьма

важная проблема здравоохранения. Обнаружено, что мозг неонатальных

крыс особенно чувствителен к повреждению вирусом паротита, и

считается, что нейропатология у новорожденных крыс, инфицированных

вирусом паротита, может служить чувствительным индикатором

потенциальной нейровирулентности для ЦНС человека. В работе Rubin S.

A. et al. [138] проведено сравнение семи штаммов с различной

нейропатогенностью (от вакцинного штамма JL до штаммов, выделенных

от больных с проявлениями поражения ЦНС). Обнаружено, что возможно

отличать вакцинные штаммы от штаммов дикого типа: удается различать

штаммы дикого типа по нейровирулентности и различать вакцинные

штаммы, отличающиеся друг от друга по способности вызывать

асептический менингит у человека, но нет зависимости между

нейровирулентностью штаммов для человека и учетом поражений мозга

84

обезьян. Эти данные подтверждаются исследованиями О.А. Максимовой и

сотр., где при исследованиях на обезьянах установлена низкая остаточная

нейровирулентность вакцинных штаммов L-3 при сравнении со штаммами

JL и Urabe AM9 [126].

85

3. СОБСТВЕННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ.

3.1. Материалы и методы.

Работа выполнена в Московском подразделении по производству

бакпрепаратов ФГУП НПО «Микроген» Минздрава РФ в период с 1995

по 2007 гг. и является частью научно-производственных программ,

выполняемых в подразделении.

Анализу на стабильность подвергли: технологические процессы по

производству моновакцин против кори и паротита и готовые продукты,

т.е. вакцины против кори и паротита. Кроме того, в работу включены

материалы по разработке технологии производства ассоциированной

вакцины против кори и паротита (АПКВ) и оценке стабильности процесса

производства и готового продукта АПКВ.

В соответствии с поставленными задачами, основным методом в

настоящей работе, является статистическая обработка данных анализа

производственных процессов по изготовлению субстанций вакцин и

готовых лекарственных форм (ГЛФ). Статистическую обработку

проводили стандартными методами вариационной статистики в рамках

программного обеспечения Statistica for Windows, версия Статистика 5.5,

американской фирмы Stat Soft. Полученный массив данных вводили в

файл Статистика под заданным названием и запускали модуль Основные

статистики. В открывшемся меню выбирали описательные статистики и

проводили вычисление следующих показателей: среднего

арифметического (геометрического), доверительные интервалы, медиану,

квартили, размах, дисперсию, стандартное (среднее квадратичное)

отклонение, ошибку стандартного отклонения, асимметрию, эксцесс (и их

стандартные ошибки). Дополнительно рассчитывали коэффициент

вариации (С) по формуле С=100 х σ : М % и величину моды (Мо) по

формуле К. Пирсона Мо = 3М – 2Ме (Лакин Г.Ф., 1968 [42]), где: σ –

86

среднее квадратичное отклонение, М - среднее арифметическое (среднее

геометрическое), Мо – показатель моды, Ме – показатель медианы.

Полученные результаты анализировали. Описательные статистики

позволяли приступить к выявлению типа распределения данных. Обычно

считают, что если вариации обусловлены случайными причинами, то

распределение является нормальным.

Однако для получения корректных результатов, как правило, проводят

проверку на нормальность распределения. Для проверки нормальности

распределения имеются ряд методов (Сергиенко В.И., Бондарева И.Б.,

[63]). Как известно (Лакин Г.Ф., [42]), при нормальном распределении

показатели средней арифметической (средней геометрической), моды,

медианы совпадают или близки по значению. Наряду с перечисленными

показателями для этих целей можно использовать также коэффициенты

асимметрии и эксцесса. Асимметрия, или коэффициент асимметрии

(термин был впервые введен Пирсоном, 1895 г.) является мерой

несимметричности распределения. Коэффициент асимметрии

характеризует "скошенность" распределения относительно симметричного

нормального распределения. У любого симметричного распределения

коэффициент асимметрии равен нулю. Величина показателя асимметрии,

в основном, зависит от крайних значений выборки.

Для симметричных распределений такой показатель будет близок к

нулю, при правосторонней скошенности показатель будет иметь

положительный знак, а при скошенности влево – отрицательный. Наряду с

симметричными и скошенными распределениями ряды могут быть плоско

или остро (высоко) вершинными. «Высоковершинность» характеризует

чрезмерное или преимущественное распределение вариант в центре

(вокруг медианы). Характеристикой этого вида распределения служит

специальный показатель, названный эксцессом, и обозначается Ех.

Коэффициент эксцесса характеризует «островершинность» распределения

87

относительно нормального распределения (этот коэффициент у

нормального распределения равен трем). Термин "эксцесс" (превышение)

целесообразно применять не к величине b2, а к сравнению этой величины

изучаемого распределения с величиной данного коэффициента

нормального распределения, т. е. с величиной, равной трем. Однако часто

вместо b2 используют величину b2–3 и тогда для строго симметричных

нормальных распределений показатель эксцесса равен 0. Коэффициент

эксцесса измеряется центральным моментом четвертого порядка,

отнесенным к среднему квадратичному отклонению в четвертой степени

Ех = (Σра4) : n хσ4 - 3, где а – отклонение от средней, р - частота

распределения. В статистике 5 при нормальном распределении эксцесс

также равен нулю. Если показатель больше нуля, говорят о положительном

эксцессе, если меньше нуля – об отрицательном.

Считалось, что знак показателя свидетельствует о форме кривой

распределения (положительный знак более острая вершина,

отрицательный знак – более пологая), однако это утверждение

выполняется не всегда (Сергиенко В.И., Бондарева И.Б., [63]). При Ех ≤

0,2 – эксцесс практически отсутствует; если Ех ≥ 0,5, но меньше 1, эксцесс

считается заметным, но небольшим. Предельное значение отрицательного

эксцесса равно – 2, что указывает на наличие двух вариационных рядов,

т.е. рядов с самостоятельными центрами распределения, объединенных в

одной общей совокупности. Таким образом, на основании данных,

полученных с помощью модуля «Основные статистики» и

дополнительных вычислений, можно не только составить представление о

характеристике изучаемого параметра, его вариабельности, но и составить

представление о характере распределения.

В нашей стране разработан ГОСТ Р ИСО 5479-2002, введенный в

действие с 1 июля 2002 г. «Статистические методы. Проверка отклонения

распределения вероятностей от нормального». Он представляет собой

88

аутентичный текст международного стандарта ISO 5479-97. В стандарте

рассматривается графический метод проверки на нормальность с

использованием вероятностной бумаги; критерии проверки на

симметричность и на значение эксцесса, статистики которых представ-

ляют собой функции от оценок моментов закона распределения; критерии

Шапиро-Уилка, основанные на регрессионном анализе порядковых

статистик; критерий Эппса-Палли, статистика которого измеряет некото-

рое расстояние между выборочной характеристической функцией и ха-

рактеристической функцией нормального закона.

Однако введенный стандарт не позволяет его пользователям

ориентироваться в том, какой из критериев является предпочтительней,

какой из них оказывается наиболее мощным, против каких альтернатив и

при каких объемах выборок конкретный критерий обладает

преимуществом, или наоборот (Лемешко Б.Ю., Лемешко С.Б., 2005, [44]).

Поэтому мы использовали ряд критериев, с помощью которых проверили,

подчиняется ли изучаемая выборочная совокупность нормальному закону

распределения. Проверку проводили с использованием графического

метода и направленных критериев в том числе и многонаправленного

критерия, использующего статистики 1b и b2. Для более наглядного

представления порядка обработки данных с целью проверки отклонения

распределения от нормального распределения приводим пример по

применению различных критериев в том числе и требований ГОСТа Р

ИСО 5479-2002.

Использовали данные по титрам специфической активности

отраслевого стандартного образца (ОСО 8) вакцинного вируса паротита

штамм Ленинград -3 за 2004 год. Массив данных представляет средне

выборочные значения с n=2 (табл. 1).

89

Таблица № 1.

Массив данных значений специфической активности отраслевого

стандартного образца (ОСО 8) живой паротитной вакцины за 2004 г.

№

п/п Дата

контроля

Специфич.

активн., lg

ТЦД50/0,5

мл

№

п/п Дата

контроля

Специфич.

активн., lg

ТЦД50/0,5

мл

№

п/п Дата

контроля

Специфич.

активн., lg

ТЦД50/0,5 мл

3 13.01-

23.01.04

5,2 45

23.04-

05.05.04

5,2 85 22.09-

02.10.04

5,04

4 5,04 46 5,2 86 4,87

5 20.01-

30.01.04

5,2 47 5,04 87 23.09-

03.10.04

5,04

6 5,37 48 5,54 88 5,37

7 23.01-

02.02.04

5,37 49 27.04-

07.05.04

4,87 89 24.09-

04.10.04

5,04

8 5,04 50 5,2 90 5,2

9 27.01-

06.02.04

5,37 51 30.04-

11.05.04

5,54 91 30.09-

10.10.04

5,2

10 4,87 52 5,37 92 5,2

11 30.01-

09.02.04

5,2 53 21.05-

28.05.04

5,2 93 07.10-

17.10.04

5,04

12 5,2 54 5,04 94 5,2

13 03.02-

13.02.04

5,2 55 08.06-

18.06.04

5,2 95 08.10-

18.10.04

5,2

14 5,37 56 5,04 96 5,2

15

06.02-

16.02.04

5,04 57 16.06-

25.06.04

5,2 97 13.10-

23.10.04

5,04

16 5,04 58 5,04 98 5,04

17 4,87 59

18.06-

28.06.04

5,54 99 15.10-

25.10.04

5,04

18 5,04 60 5,54 100 5,04

19 10.02-

20.02.04

5,37 61 5,04 101 20.10-

29.10.04

4,7

20 4,87 62 5,04 102 4,7

21 17.02-

27.02.04

5,2 63 30.06-

09.07.04

5,2 103 21.10-

01.11.04

4,87

22 5,37 64 5,37 104 5,37

23 20.02-

01.03.04

5,54 65 01.07-

12.07.04

5,54 105

26.10-

05.11.04

5,54

24 5,37 66 5,54 106 5,04

25 27.02-

09.03.04

5,37 67 18.08-

28.08.04

5,04 107 5,2

26 5,37 68 4,37 108 5,37

27 10.03-

19.03.04

5,04 69 24.08-

03.09.04

5,04 109 29.10-

09.11.04

5,37

28 4,87 70 5,2 110 5,37

29 19.03-

29.03.04

5,37 71 27.08-

06.09.04

5,37 111 05.11-

15.11.04

5,37

30 5,2 72 5,2 112 5,37

31 26.03-

05.04.04

5,2 73 31.08-

10.09.04

5,04 113 11.11-

21.11.04

5,04

32 5,37 74 5,2 114 5,37

33 02.04-

12.04.04

5,37 75 10.09-

20.09.04

5,2 115 16.11-

26.11.04

5,04

34 5,54 76 5,2 116 5,04

35

09.04-

19.04.04

5,2 77 15.09-

25.09.04

4,87 117 23.11-

03.12.04

5,04

36 5,54 78 4,87 118 5,04

37 5,37 79 16.09-

26.09.04

5,54

38 5,2 80 5,04

39 13.04-

23.04.04

5,37 81 17.09-

27.09.04

5,2

40 5,37 82 5,2

41 14.04-

23.04.04

5,2 83 21.09-

01.10.04

5,37

42 5,2 84 5,04

43 16.04-

26.04.04

5,2

44 5,2

90

Вначале с помощью программного продукта Статистика 5 с

применением модуля «Основные статистики» построили гистограмму

распределения. Гистограммы используются для изучения распределений

частот значений переменных. Гистограмма является общеупотребительной

формой представления выборочного распределения. Для её вычисления

диапазон изменения выборочных значений разбивают на некоторое число

равных интервалов и подсчитывают число значений, попадающих в

каждый интервал. Такое частотное распределение показывает, какие

именно конкретные значения или диапазоны значений исследуемой

переменной встречаются наиболее часто, насколько различаются эти

значения, расположено ли большинство наблюдений около среднего

значения, является распределение симметричным или асимметричным,

многомодальным (т.е. имеет две или более вершины) или одномодальным

и т.д. Гистограммы также используются для сравнения наблюдаемых и

теоретических, или ожидаемых распределений. По форме распределения

можно судить о том, является ли выборка однородной или содержит

наблюдения, принадлежащие двум различным выборкам, которые

нормально распределены, а также сделать визуальную проверку на

нормальность распределения. На рис. № 7 представлена гистограмма

распределения специфической активности отраслевого стандартного

образца вируса паротита.

Перемен.: ОСО8_СГР Сред=5,186525 Ст. от.=,2094126

НГД= 4,977113 Номинал= 5,186525 ВГД= 5,395938

Нормал: Cp=,4652 Cpk=,4652 Cpl=,4652 Cpu=,4652

Чи

сло

на

бл

юд

ени

й

0

5

10

15

20

25

30

35

40

<=4,3 (4,3;4,5] (4,5;4,7] (4,7;4,9] (4,9;5,1] (5,1;5,3] (5,3;5,5] (5,5;5,7] >5,7

Рис. № 7. Гистограмма распределения специфической активности

ОСО вируса эпидемического паротита за 2004 год.

91

Проверка выборочного распределения на нормальность с

использованием гистограммы проводится визуально в качестве

предварительной субъективной оценки. Визуальная оценка гистограммы

показывает, что распределение близко к нормальному, так как основная

масса показателей группируется в узком интервале значений,

концентрируясь в средине гистограммы. С использованием этого модуля

провели также анализ основных статистических показателей. Данные этого

анализа приведены в табл. 2.

Таблица № 2.

Результаты анализа специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл.)

массива данных ОСО 8 вируса эпидемического паротита

в модуле «Основные описательные статистики».

ОСО 8

1 Число наблюдений 118

2 Среднее - М 5,19

3 Доверительный интервал -95% 5,15

4 Доверительный интервал +95% 5,22

5 Медиана 5,20

6 Сумма 612,01

7 Минимум 4,37

8 Максимум 5,54

9 Нижняя квартиль 5,04

10 Верхняя квартиль 5,37

11 Размах 1,17

12 Квартиль размах 0,33

13 Дисперсия. 0,04

14 Стандартное отклонение - σ 0,21

15 Стандартная ошибка 0,02

16 Асимметрия -0,50

17 Стандартная ошибка асимметрии 0,22

18 Эксцесс 1,01

19 Стандартная ошибка эксцесса. 0,44

20 Коэффицинт вариации (%) 4,04

92

Как видно из табл. 2, среднегеометрический титр специфической

активности равен 5,19 lg ТЦД 50/0,5 мл, а стандартное отклонение 0,21 lg

ТЦД 50/0,5 мл. Эти данные позволяют с помощью показателя

стандартного отклонения оценить разброс данных от среднего значения.

Как известно, характерным свойством выборки, извлеченной из

совокупности, подчиняющейся нормальному распределению, является то,

что 68% всех наблюдений лежат в диапазоне М ± 1 σ, в диапазон М ± 2 σ

включается 95% значений, в диапазон М ± 3 σ - 99,73%.

В нашей выборке М ± 3 σ (5,19± 0,63) все показатели должны

располагаться в интервале от 4,56 lg ТЦД 50/0,5 мл до 5,82 lg ТЦД 50/0,5

мл. Фактически в выборке только одно значение выходит за рамки М ± 3

σ, т.е. в диапазон нормального распределения входит 99,15% значений, что

является доказательством нормального распределения. Дополнительно на

нормальность выборки указывает факт равенства значений медианы и

средней геометрической. Показатель асимметрии свидетельствует о

небольшой скошенности распределения влево, что хорошо видно также из

диаграммы. Положительный показатель эксцесса свидетельствует о

«высоковершинности» гистограммы.

Далее рассмотрим применение ГОСТ Р ИСО 5479-2002

«Статистические методы. Проверка отклонения распределения

вероятностей от нормального распределения». Мы использовали для

проверки на нормальность распределения три критерия.

1. Графический метод - для проверки нормальности строили нормальный

вероятностный график, который используется в программе STATISTICA.

Зависимость между наблюдаемыми значениями специфической

активности ОСО и «ожидаемыми» от нормального распределения

значениями отображались на диаграмме рассеяния.

Стандартный нормальный вероятностный график строили следующим

образом. Сначала все значения упорядочивали по рангу (если какие-то

наблюдения равны друг другу, каждому из них присваивается среднее

рангов) (см. таблицу 3).

93

Таблица № 3.

Значения титров (lg ТЦД50/0,5 мл.), упорядоченные по рангу.

1 4,37 29 5,04 94 5,37

3 4,7 62 5,2 94 5,37

3 4,7 62 5,2 94 5,37

9 4,87 62 5,2 94 5,37

9 4,87 62 5,2 94 5,37

9 4,87 62 5,2 94 5,37

9 4,87 62 5,2 94 5,37

9 4,87 62 5,2 94 5,37

9 4,87 62 5,2 94 5,37

9 4,87 62 5,2 94 5,37

9 4,87 62 5,2 94 5,37

9 4,87 62 5,2 94 5,37

9 4,87 62 5,2 94 5,37

29 5,04 62 5,2 94 5,37

29 5,04 62 5,2 94 5,37

29 5,04 62 5,2 94 5,37

29 5,04 62 5,2 94 5,37

29 5,04 62 5,2 94 5,37

29 5,04 62 5,2 94 5,37

29 5,04 62 5,2 94 5,37

29 5,04 62 5,2 94 5,37

29 5,04 62 5,2 113 5,54

29 5,04 62 5,2 113 5,54

29 5,04 62 5,2 113 5,54

29 5,04 62 5,2 113 5,54

29 5,04 62 5,2 113 5,54

29 5,04 62 5,2 113 5,54

29 5,04 62 5,2 113 5,54

29 5,04 62 5,2 113 5,54

29 5,04 62 5,2 113 5,54

29 5,04 62 5,2 113 5,54

29 5,04 62 5,2 113 5,54

29 5,04 62 5,2

29 5,04 62 5,2

29 5,04 62 5,2

29 5,04 62 5,2

29 5,04 94 5,37

29 5,04 94 5,37

29 5,04 94 5,37

29 5,04 94 5,37

29 5,04 94 5,37

29 5,04 94 5,37

29 5,04 94 5,37

94

По полученным рангам рассчитывали значения zj (то есть

стандартизованные значения нормального распределения), предполагая, что

данные имеют нормальное распределение. Для этого использовали

формулу: 13/131 Njz j , где 1Ф - обратная функция стандартного

нормального распределения (превращающая нормальную вероятность p в

нормальное значение z), j – ранг значения переменной , N - количество

наблюдений. Значения zj вычисляют с помощью таблицы квантилей функции

Лапласа. Эту работу проводили с помощью программного продукта

Статистика 5. В программе STATISTICA имеется Калькулятор

вероятностных распределений - это утилит, позволяющий вычислить

процентные точки распределения. Калькулятор заменяет многие таблицы

распределения. Мы использовали калькулятор для вычисления значений zj .

Калькулятор вызывается из модуля «Основные статистики и таблицы –

Стартовая панель». Калькулятор также доступен в любом модуле через

«Быстрые основные статистики - Вероятностный калькулятор». В

появившемся диалоговом окне «Калькулятор вероятностных распределений»

(рисунок 2) необходимо выбрать из списка функций распределения функцию

Z (нормальное). Затем отметить показатель «Обратная функция

распределения» и в поле ввода «p» ввести вручную или с помощью полосы

прокрутки вычисленное значение: p=(3j-1)/(3N+1). Для завершения

вычислений необходимо щелкнуть по кнопке «Вычислить». При этом

STATISTICA автоматически вычисляет необходимое значение z. С помощью

данного калькулятора вычислили необходимые значения (табл. 4).

Таблица № 4.

Вычисленные значения zj

ранг (j) спец. акт-ть (lg ТЦД50/0,5 мл.) P=(3j-1)/(3N+1) Zj

1 4,37 0,01 -2,33

3 4,7 0,02 -2,05

9 4,87 0,07 -1,48

29 5,04 0,24 -0,71

62 5,2 0,52 0,05

94 5,37 0,79 0,81

113 5,54 0,95 1,64

95

При построении графика по оси Y откладываются вычисленные

значения zj (ожидаемые нормальные вероятностные значения), а по оси X

наблюдаемые значения специфической активности. Если наблюдаемые

значения специфической активности (откладываемые по оси X)

распределены нормально, то все значения на графике должны быть на или

вблизи прямой линии. На рис. 8 приведен нормальный вероятностный

график значений специфической активности отраслевого стандартного

образца вируса паротита ОСО 8. Нормальный вероятностный график для значений специфической активности

отраслевого стандартного образца ОСО 8

Наблюдаемое значение специфической активности

Ож

ид

ае

мо

е н

ор

ма

льн

ое

зна

чени

е

-3

-2

-1

0

1

2

4,2 4,4 4,6 4,8 5,0 5,2 5,4 5,6 5,8

Рис. № 8. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл.) отраслевого

стандартного образца вируса паротита ОСО 8.

Как видно из рисунка, основная часть графика близка к прямой линии,

и только одно значение вначале графика заметно отклоняется от нее.

Таким образом, полученный график свидетельствует о том, что данные по

специфической активности стандартного образца вакцинного вируса

паротита распределены по нормальному закону. Данные о нормальности

распределения, полученные с помощью графического метода полностью

совпадают с данными, представленными на гистограмме, сделанными по

распределению показателей активности в пределах М ± 3 σ. Наличие

выброса одного значения на конце графика функции кумулятивного

распределения, не следует рассматривать как показатель отклонения от

96

нормального распределения ГОСТ Р ИСО 54-79-2002. Затем были

рассмотрены направленные критерии, которые относятся к

характеристикам асимметрии или эксцесса распределения вероятностных

наблюдений.

Проверка на асимметрию. Первоначально для проверки на

асимметрию использовали направленный критерий, с применением

статистики 1b . Некоторые исследователи (Лемешко Б.Ю., Лемешко С.Б.,

2005 г.) утверждают, что критерий 1b , является критерием проверки

только на симметричность. Нулевая гипотеза в данном случае

свидетельствует об отсутствии асимметрии, альтернативная гипотеза

заключается в наличии положительной, или отрицательной симметрии.

Полученные данные по критериям на асимметричность интерпретируются

следующим образом: если полученный результат 1b .> 0, то это

свидетельствует о положительной симметрии, если 1b < 0 то это

свидетельствует об отрицательной асимметрии. Решение принимают в

пользу отклонения нулевой гипотезы при уровне значимости , когда

статистика 1b превышает p – квантиль для 1p . Критерий следует

выполнять только при условии 03 m . В нашем случае m3= - 0,004496<0,

т.е. имеется отрицательная асимметрия. Затем были вычислены параметры

19,5x , m2=0,043482, где x - среднее арифметическое, m2, m3 – моменты

второго и третьего порядков соответственно. Следовательно, асимметрия

совокупности равна 49586,02/3

2

3

1 m

mb . При уровне значимости 05,0 ,

то есть 95,01 p , и объеме выборки n=118 критическое значение

статистики (значение p - квантили) равно 0,37. Это значение меньше, чем

вычисленное значение 49586,01 b . Значит, нулевая гипотеза об

отсутствии асимметрии отклоняется при выбранном уровне значимости и

97

принимается альтернативная гипотеза о наличии асимметрии. Полученное

заключение хорошо согласуется с данными «Основных статистик» –

показатель асимметрии = - 0,5

Проверка на кривизну с использованием статистики b2.

Нулевая гипотеза в данном случае свидетельствует об отсутствии

кривизны, альтернативная гипотеза заключается в наличии большей или

меньшей кривизны. Исследуем наличие большей кривизны. В критерии на

большую кривизну альтернативная гипотеза представлена в следующем

виде: 321 H . Решение принимают в пользу отклонения нулевой

гипотезы при уровне значимости , когда статистика b2 больше

критического значения статистики критерия (значение p – квантили) при

1p и объеме выборки n. Вычислены следующие параметры 19,5x ,

m2=0,043482, m4 =0,0074126, где x - среднее арифметическое, m2, m4 –

моменты второго и четвертого порядков соответственно. Следовательно,

кривизна совокупности равна 92059,32

2

4

2 m

mb . При уровне значимости

05,0 , то есть 9501 ,αp , и объеме выборки n=118 критическое

значение статистики (значение p - квантили) равно 3,74. Вычисленное

значение b2=3,92059 больше этого критического значения, поэтому

нулевая гипотеза об отсутствии кривизны отклоняется при заданном

уровне значимости. Это значит, что распределение значений, полученных

в результате измерений, имеет кривизну.

Совместный критерий, использующий статистики 1b и b2

(многонаправленный критерий). Затем, с помощью многонаправленного

критерия провели проверку вероятности распределения выборочной

совокупности данных на асимметрию и эксцесс. Проверяемая гипотеза

имеет вид : =0 и =3 против ≠0 и (или) ≠3.

Альтернативная гипотеза утверждает, что распределение вероятностей

98

имеет асимметрию, отличную от нуля, и кривизну (эксцесс) отличную от

кривизны, свойственной нормальному распределению (без указания

направления каждого отклонения). Статистика этого критерия образована

парой значений статистик 1b и b2 . При нулевой гипотезе нормальности

можно построить область вокруг точки (0;3), в которую точка ( 1b ; b2)

попадает с вероятностью p (с осями координат 1b , b2). При уровне

значимости p1 критическая область критерия образована точками,

лежащими вне кривой, соответствующей объему выборки n. В нашем

случае, точка 1b = 0,49586; b2=3,92059) лежит вне кривой,

соответствующей объему выборки n=118 для уровня значимости 05,0 .

Поэтому нулевая гипотеза об отсутствии асимметрии и эксцесса

отклоняется на выбранном уровне значимости в пользу альтернативной

гипотезы. Это означает, что исследуемая выборка имеет асимметрию и

кривизну (эксцесс), что хорошо согласуется с показателями основных

статистик. Таким образом, с помощью разнообразных методов было

показано, что исследуемая выборка имеет нормальное распределение. Это

позволило приступить к построению контрольных карт качества.

Различия между группами считали статистически значимыми при р ≥ 0,05.

3.2. Оптимизация технологии и анализ стабильности

крупномасштабного культивирования первично-

трипсинизированных клеток эмбрионов перепелов для

репродукции вакцинных штаммов вирусов кори и паротита.

3.2.1. Характеристика поставщика универсального субстрата для

культивирования вакцинных вирусов.

Питомник перепелов располагается на территории ФГУП «Щелковский

биокомбинат». В соответствии с требованиями ВОЗ (1988) и ФСП 42-

01450431-00 эмбрионы различных видов птиц, используемые в качестве

субстрата для производства МИБП, должны быть свободными от

99

возбудителей (15-29 видов) вирусных, бактериальных и микоплазменных

инфекций. При выборе питомника для использования в качестве

источника тканевого субстрата был организован эпизоотологический

мониторинг промышленного стада и ремонтного молодняка перепелиной

фермы Щелковского биокомбината. Мониторинг проводился в

соответствии с требованиями «Положения об охранно-карантинном и

ветеринарно-санитарном режиме производства перепелиного яйца» и

«Ветеринарно-санитарных требований к перепелиным СПФ-фермам,

продающим биопредприятиям инкубационное яйцо», а также требований

ФС «Эмбрионы японского перепела для производства вирусных вакцин»

(Утв. 03.03.2000 г.). В питомнике соблюдаются оптимальные условия

содержания, кормления и санитарного режима японских перепелов, а

также поддерживаются необходимые требования по получению,

контролю и отбору перепелиного яйца с целью последующей инкубации в

соответствии с требованиями «Производственного регламента № 1063-01».

Выращивание японских перепелов проводят в помещениях замкнутого

типа при оптимальной температуре 20-22о С, освещенности (17ч световой

день) и влажности воздуха 60-70%, использовании стерильных кормов,

сбалансированных по белку, жирам, углеводам, витаминам и

микроэлементам. Описанные условия содержания позволяют обеспечить

потребности организма птицы в энергии, необходимой для роста и

яйцекладки, до 200-250 штук яиц в год, а также сохранность поголовья

перепелов на уровне 75%.

В возрасте 2,5 месяца живая масса самцов и самок достигала

соответственно 120 и 140-150 г. Ежедневные клинические наблюдения не

выявили существенных изменений в динамике роста и развития птицы, в

состоянии оперения и привесах, яйценоскости и качестве скорлупы яиц, в

поведении поголовья перепелов. За период с 2000 по 2004 гг. заболеваний

в стаде перепелов не зарегистрировано. Причинами гибели птиц были в

100

основном механические травмы. При вскрытии погибшей птицы не были

установлены морфологические изменения, характерные для

инфекционных заболеваний. Ежедневно оценивались клиническое

состояние перепелов и паталогоанатомические изменения у погибших

цыплят. С 1999 г. с интервалом в 3 месяца проводится комплексное

серологическое обследование стада японских перепелов на наличие

антител к 13 возбудителям инфекционных заболеваний птиц.

В связи с изменениями эпизоотической ситуации в птицеводстве

России и рекомендациями Charles river laboratories, Lohmann Tierzucht

GmbH, с 2001 г. сыворотки крови (СК) дополнительно исследовались на

наличие антител к возбудителям 19 инфекций, в том числе болезни

Юкейпа (ПМВ-2), аденовирусной инфекции птиц 1-го серотипа, синдрома

снижения яйценоскости (ССЯ-76), микоплазмоза и сальмонеллеза птиц. С

диагностической целью от самцов и самок промышленного стада и

ремонтного молодняка отбирали не менее чем по 50 образцов сыворотки

крови (СК). Контроль СК на наличие антител к возбудителям вирусных,

бактериальных и микоплазменных инфекций проводили комиссионно с

участием специалистов ГИСК им. Л.А. Тарасевича и ВГНКИ

ветпрепаратов. Исследования проводились в ИФА с использованием

диагностических наборов отечественных (Нарвак) и зарубежных (Bio,

Chek, KPL) фирм в серологических реакциях (РДП, РТГА, РНГА, РН) с

контрольными тест-антигенами и специфическими сыворотками,

изготовленными в ВГНКИ ветпрепаратов. Результаты исследований

обрабатывались с помощью компьютерных программ «V-test», «Нарвак»,

«ВНИИЗЖ». Анализ результатов ежегодных испытаний образцов

сывороток японских перепелов промышленного стада и ремонтного

молодняка за период с 1998 по 2005 гг. не выявил наличия специфических

антител к 13 и, в последующем, к 19 возбудителям заболеваний птиц

различной этиологии, таких как инфекционный бронхит (серотип

101

Массачусетс), инфекционный бурсит - болезнь Гамборо, Ньюкаслская

болезнь - ПМВ-1, болезнь Юкейпа ПМВ-2, грипп птиц серотипы Н4, Н5,

Н6, Н8, реовирусная инфекция - теносиновит кур, энцефаломиелит птиц,

лейкоз птиц, инфекционный ларинготрахеит, аденовирусная инфекция

птиц 1-го серотипа (шт. Фелпс), аденовирусная инфекция-синдром

снижения яйценосности (ССЯ-76), болезнь Марека, аденовирусная

инфекция 4-го серотипа - синдром гидроперикардита, микоплазмоз птиц –

2 серотипа, сальмонеллез (S.pullorum gallisepticum), пастереллез.

Полученные данные послужили основанием для заключения о том, что

стадо японских перепелов ФГУП «Щелковский биокомбинат» свободно от

инфекционных заболеваний и соответствует требованиям СПФ – хозяйств,

а полученное на птицеферме яйцо ГИСК им. Л.А. Тарасевича рекомендует

в качестве субстрата для производства МИБП (письмо № 01-18/54 от

15.09.98).

Обработку, хранение и технологию инкубации перепелиных яиц

проводили в соответствии с требованиями ТУ 9846-002-00419816-99

«Яйца перепелиные пищевые» и Методических рекомендаций

«Руководство по биологическому контролю при инкубации яиц

сельскохозяйственной птицы», Сергиев Посад, 2004. Ежегодный

контроль перепелиного яйца в Испытательном центре ФГУ «Сергиево-

Посадской ЦСМ» Госстандарта России подтвердил высокое качество

продукта и отсутствие в желтке и амниотической жидкости солей

тяжелых (свинца, мышьяка, кадмия, ртути) и радиоактивных (кадмия,

стронция) металлов, пестицидов, антибиотиков (тетрациклина,

стрептомицина), а также факультативных и патогенных (в т.ч.

сальмонелл) микроорганизмов. Содержание в желтке каротиноидов,

витаминов А и В2, показатели рН белка и желтка были в пределах нормы.

Таким образом, с учетом морфологических, физико-химических и

биохимических показателей, полученных при анализе яиц перепелов,

102

можно утверждать, что созданы оптимальные условия содержания и

кормления родительского стада перепелов и как следствие этого -

наличие стандартных по качеству яиц, предназначенных для инкубации

перепелиных эмбрионов, используемых для получения клеток в

производстве иммунобиологических препаратов медицинского

назначения. Инкубацию перепелиного яйца осуществляли строго в

соответствии с требованиями Производственного регламента № 1063-01

«Эмбрионы японских перепелов для производства вирусных вакцин».

Строгое соблюдение общих требований к отбору, контролю и

дезинфекции перепелиных яиц, поддержание оптимальных режимов

инкубации при необходимой температуре (370,5оС) и относительной

влажности (54-60%), последующий биологический контроль и щадящие

режимы транспортирования к потребителю позволили стандартизовать

качество перепелиных эмбрионов, разработать и утвердить ФСП 42-

0145043100 «Эмбрионы японского перепела для производства вирусных

вакцин» (утв. 11.10.2000 г.), а также получить «Сертификат соответствия»

(№ РОСС RU. ПР 73. В18003) и «Регистрационное удостоверение» (Р№

000264/01-2001) на применение эмбрионов японских перепелов в

качестве субстрата для производства вирусных вакцин. Отход эмбрионов

колебался в пределах 5-10 %. Причинами брака были: неоплодотворенное

яйцо, трещины скорлупы и неподвижные эмбрионы. Для использования

в производстве отбирали только жизнеспособные эмбрионы с хорошо

развитой сетью кровеносных сосудов. Следует также отметить, что в

результате визуального контроля довольно сложно классифицировать

возрастные признаки развития эмбрионов по морфологии, так как размер

клюва, величина тушки, конечностей имеют значительные

индивидуальные различия.

103

Таблица № 5.

Физико-химическая, токсикологическая характеристика

яиц перепелиных эмбрионов.

Показатель Метод

испытаний

ПДК и

нормы

Результаты испытаний

2001 2002 2003 2004

Физико-химические показатели

Масса 1 яйца, г. ТУ 10 РСФСР

398-89

Не менее

10

11,3 11,6 12,8 12,3

Содержание:

-свинец, мг/кг

-мышьяк, мг/кг

-кадмий, мг/кг

-ртуть, мг/кг

ГОСТ 30178-96

ГОСТ 26930-86

ГОСТ 30178-96

МУ 5178-90

0,3

0,1

0,01

0,02

<0,01

<0,01

<0,01

<0,01

<0,01

<0,01

<0,01

<0,01

<0,01

<0,01

<0,01

<0,01

<0,01

<0,01

<0,01

<0,01

ДДТ и

метаболиты, мг/кг

МУ по

определению

пестицидов

0,1 - - - -

Цезий 137 БК/кг МУ МЗ СССР

от 09.92

80 - - - -

Стронций 90 Бк/кг МУ МЗ СССР

от 07.87

50 - - - -

Микробиологические показатели

Количество

микроорганизмов

ГОСТ

10444.15-94

1х102

КОЕ/г

- - - -

Кишечные

палочки

ГОСТ 50474-93 Не доп.

В 0,1 г

- - - -

Патогенные

микроорганизмы в

т.ч. сальмонеллы

ГОСТ 50474-93 Не доп.

В 125 г.

- - - -

Антибиотики

Тетрациклин МУ 3049-84 Менее

0,01 ед/г

- - - -

Стрептомицин МУ 3049-84 Менее

0,5 ед/г

- - - -

3.2.2. Оценка стабильности получения фибробластов эмбрионов

перепелов для культивирования вирусов кори и паротита.

Фибробласты перепелов являются универсальным единым субстратом

для производства живых вакцин против кори и паротита. В 1968 г.

Государственный контрольный институт имени Л.А. Тарасевича и

Московский институт вирусных препаратов рекомендовали использовать

для производства живых вирусных вакцин первичную тканевую культуру

из эмбрионов японских перепелов [Воронин Е.С., Кравченко А.Т. и др.,

104

1968]. Эта культура клеток обладает многими ценными качествами.

Незараженная культура клеток выживает от 20 до 36 дней, тогда как срок

жизни клеток почек, например морских свинок, обычно ограничена и

максимально достигает 15 дней. Вакцинные производственные штаммы

вирусов кори, паротита и чумы плотоядных были адаптированы к этой

культуре клеток и хорошо в ней репродуцируются. Оплодотворенные яйца

перепелок, на 9-10 день инкубации, поступают из племенного питомника

на предприятие. Перед отправкой инкубированные яйца просматривают

под овоскопом и отбирают только те яйца, эмбрионы у которых

жизнеспособны и имеют хорошо развитую сеть кровеносных сосудов.

После соответствующей обработки их подвергают визуальному осмотру

на целостность - отбраковывают яйца, имеющее трещины, вмятины,

мягкую скорлупу, затем их вскрывают, просматривают содержимое и

отбраковывают яйца с мутной аллантоисной жидкостью, а также яйца,

эмбрионы в которых недоразвиты, имеют плохо развитые сосуды,

кровоизлияния, уродства. Перепелиные эмбрионы после извлечения,

отмывания от крови и слизи трипсинизировали по порциям 40-45 г (50-60

тушек) согласно регламенту до получения однородной клеточной взвеси.

Все операции по получению культуры регистрировали в маршрутных

картах. Эффективность и стабильность процесса трипсинизации оценивали

по выходу клеток на 1 г ткани. Трипсинизацию тканей эмбрионов перепелов

проводят раздельно на участках по производству коревой и паротитной

вакцин. На участке по производству коревой вакцины трипсинизации

подвергают 4 порции тканей. Полученные клетки сводят в два

объединенных сбора (объединенный сбор двух порций в маршрутных

листах записывают «колба»). Клетки одной колбы используют для засева 20

роллерных пластиковых флаконов, которые в дальнейшем используют для

репродукции вируса и 4 контрольных роллеров. На участке по производству

паротитной вакцины, как правило, трипсинизации подвергают 6 порций,

105

затем объединяют клетки двух порций в «подколбу», таким образом,

получается три «подколбы», которые используют для засева роллерных

флаконов, используемых для репродукции вируса паротита и контрольных

культур клеток. В табл. 6, 7 приведены результаты оценки выхода клеток в

период с 2002 по 2005 гг. на участках по производству коревой и

паротитной вакцин.

Таблица № 6.

Анализ данных по выходу клеток на участке по производству

коревой вакцины за 2002-2005 г.г.

Год Кол-во

колб

Выход клеток ×106

M±σ Мин. Макс. Размах С v

2002 19 65,3±5,0 55,7 72,2 16,5 7,66

2003 26 63,9±4,3 53,6 70,1 16,5 6,72

2004 36 60,7±4,0 51,5 71,8 20,3 6,59

2005 50 60,7±5,5 46,6 82,9 36,4 9,06

Как видно из приведенных данных, выход клеток составил в среднем

61-65 млн. на 1 г ткани, что хорошо согласуется с результатами,

полученными другими исследователями. Низкие и близкие по значению

показатели размаха и коэффициента вариации в период 2002-2004 гг.

свидетельствуют о стабильности процесса промышленного получения

культур клеток. Однако в 2005 г., в связи со значительным увеличением

объема получения клеток, вариабельность процесса трипсинизации

возросла в среднем на 2%, что хорошо согласуется со случайным

характером воздействий, ответственных за разброс. Более наглядные

выводы были получены после обработки всего массива данных с

использованием программного продукта компании Stat Soft Статистика-

5.5. Использовали следующие критерии – основные статистики, Х и R –

карты Шухарта, кусум-карты. В работе для примера приведены только

результаты за 2004 г. (Рис. 9 -11).

106

Контрольные карты Шухарта по выходу клеток на грамм ткани в коревом

отделении за 2004 год (по порциям при n=2)

X- карта; Среднее: 60660E3 ( 60660E3 ) Сигма: 46050E2 ( 46050E2 ) n: 2

508914E2

606600E2

704287E2

1 5 10 15 20 25 30 35

Рис. № 9. Х-карта выхода клеток в коревом подразделении.

Размах Сред: 51961E2 ( 51961E2 ) Сигма: 39257E2 ( 39257E2 ) n: 2

0,000000

5196147,

169734E2

1 5 10 15 20 25 30 35

Рис. № 10. R-карта выхода клеток в коревом подразделении.

Контрольные карты кумулятивных сумм выхода клеток на грамм ткани в

коревом отделении за 2004 год (по колбам при n=2) CUSUM-КАРТА Сред=6066E4 ( 6066E4 ) Сигма проц:4605E3 ( 4605E3) n=2

Выборки

ВЫ

Х_04

(Нак

опле

нная

сумм

а от

клон

ений

)

-5e6

0

5e6

1e7

1,5e7

2e7

2,5e7

3e7

3,5e7

4e7

-5e6

0

5e6

1e7

1,5e7

2e7

2,5e7

3e7

3,5e7

4e7

1 5 10 15 20 25 30 35

Рис. № 11. Кусум – карта выхода клеток в коревом подразделении (2004 г.)

107

Анализ контрольных карт свидетельствует о стабильности процесса

трипсинизации в коревом подразделении, так как колебания показателей

укладываются в рамки ± 3 сигма, а накопленные суммы отклонений

показывают, что эти отклонения не выходят за рамки случайных

колебаний. Аналогичные данные были получены при оценке процесса

получения клеток в паротитном подразделении.

Таблица № 7.

Анализ данных по выходу клеток на участке по производству

паротитной вакцины за 2003-2005 г.г.

Год

Кол-во

колб

Выход клеток ×106

M±σ Мин. Макс. Размах С v %

2003 32 76,6±4,3 68,0 83,4 15,4 5,61

2004 39 74,7±3,6 67,0 80,2 13,2 4,82

2005 23 75,1±3,1 71,4 85,3 13,9 4,13

Как видно из таблицы, процесс трипсинизации в паротитном отделении

проходит в стабильном режиме – коэффициент вариации колеблется в

пределах 4 - 5,6 %, однако, судя по выходу клеток, эффективность

трипсинизации в отделении по производству паротитной вакцины выше

(на 20% выше), а коэффициент вариации ниже (Рис. 12-14).

Контрольные карты В. Шухарта «Выход клеток на 1 грамм ткани в

отделении по производству паротитной вакцины в 2005 г.»

X- карта; Среднее: 75667E3 ( 75667E3 ) Сигма: 46802E2 ( 46802E2 ) n: 6

699347E2

756667E2

813988E2

1 2 4 6 8

Рис. № 12. Х-карта выхода клеток в паротитном подразделении.

108

Размах Сред: 11862E3 ( 11862E3 ) Сигма: 39690E2 ( 39690E2 ) n: 6

0,000000

118616E2

237686E2

1 2 4 6 8

Рис № 13. R-карта выхода клеток в паротитном отделении.

Контрольные карты кумулятивных сумм выхода клеток на 1 грамм ткани

отделении по производству паротитной вакцины за 2005 г.

CUSUM-КАРТА Сред=7567E4 ( 7567E4 ) Сигма проц:4849E3 ( 4849E3) n=6

Выборки

ВЫХ_

05_6

(Нак

опле

нная

сум

ма о

ткло

нени

й)

-2e6

-1e6

0

1e6

2e6

3e6

4e6

5e6

-2e6

-1e6

0

1e6

2e6

3e6

4e6

5e6

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Рис. № 14. Кусум-карта выхода клеток в паротитном подразделении.

Контрольные карты Шухарта и Кусум-карта наглядно демонстрируют

стабильность процесса трипсинизации.

Заключение: процесс получения клеток фибробластов японских

перепелов при производстве паротитной и коревой вакцин стабилен, однако

отсутствие заранее заданной верхней границы выхода клеток не позволяет

считать процесс управляемым.

109

3.2.3. Совершенствование методов контроля специфической

активности вирусов кори и паротита.

Первичнотрипсинизированные культуры клеток эмбрионов японских

перепелов использовали для репродукции вакцинных вирусов кори и

паротита. Оценку биологической активности полученных вирусов

проводили согласно регламенту в монослойной культуре клеток Vero.

Монослойные культуры контролировали на: отсутствие вирусной и

бактерийной контаминации, ростовые свойства, урожай клеток,

рассчитывали индекс пролиферации и проводили микроскопическую

оценку морфологии клеток в культуре [27]. В работе использовали 4

трофоварианта линии клеток VERO, полученные из Института

вирусологии им Д.И. Ивановского (РФ), США, Канады и Англии. Линии

клеток VERO B и VERO WHO аттестованы соответственно в ГИСК им.

Л.А. Тарасевича и ЕСАСС. В экспериментальных исследованиях клетки

пассировали стационарным и роллерным методами в соответствии с

требованиями паспортов. Хорошо известно, что клетки перевиваемых

линий даже одного вида, в том числе и Vero, не однородны по

генетическим, морфологическим, культуральным показателям, а также по

чувствительности к вирусам. Эти различия, как правило, обусловлены

неодинаковыми условиями культивирования, возможной контаминацией

клеток микроорганизмами, среди которых наиболее часто встречаются

микоплазмы, и многими другими причинами [27, 56]. Поэтому на первом

этапе работы нам предстояло оценить и выбрать наиболее подходящие

субклоны (трофоварианты) клеток Vero из четырех имеющихся - VERO В,

VERO А, VERO К, VERO WHO. В первую очередь культуры были

исследованы на контаминацию микоплазмами. Исследования

осуществляли в соответствии с требованиями «Методических

рекомендаций по выделению, культивированию и идентификации

микоплазм, ахолеплазм и уреплазм» и методом полимеразной цепной

110

реакции. Микоплазмы были выявлены в линиях клеток VERO A и VERO

K. Клетки VERO A были освобождены от микоплазм культивированием в

течение 10 пассажей в средах с добавлением Энрофлона-К, так как по

требованиям ВОЗ (1988) применение инфицированных культур в

производственной практике недопустимо. Затем, используя общепринятые

методы, исследовали морфологию клеток и ростовые свойства (табл. 8).

Таблица № 8

Характеристика трофовариантов линии клеток Vero

Показатели

Значение показателей

Наименование тест культур

VERO В VERO A VERO K VEROWHO

Пассаж, № 175 162 В пределах

240 -250

140

Индекс

пролиферации

3-5 4 - 6 2,0 - 3,5 3 - 5

Контаминация

микоплазмами

_ _

Проведенные исследования показали, что трофоварианты клеток линии

VERO существенно различались по культуральным свойствам и

морфологии. Линии клеток VERO B, VERO A и VERO WHO

характеризовались удовлетворительными ростовыми свойствами, а индекс

пролиферации достигал соответственно следующих показателей 3-5, 4-6 и

3-5. Культуры были представлены эпителиоподобными клетками с

мелкосетчатой структурой и слабой вакуолизацией цитоплазмы. Клетки

субклона VERO K прошедшие около 250 пассажей, характеризовались

минимальным индексом пролиферации (в среднем 3), а среди клеток

наряду с эпителиоподобными обнаруживались округлые и

фибробластоподобные зернистые клетки и даже очаги дегенерации.

Одной из причин, приводящих к различиям в культуральных свойствах

перевиваемых клеточных линий, могут быть генетически обусловленные

различия в степени проявления программируемой клеточной гибели

(апоптоза). Апоптоз, как явление, впервые был описан морфологами.

111

Основываясь на микроскопической картине гибнущей клетки, они

установили, что клетки погибают, по крайней мере, двумя разными путями

- апоптоза и некроза.

Несмотря на неоднозначность признаков той или иной формы,

существуют общепризнанные критерии апоптоза морфологического и

молекулярно-биохимического характера. К первым относят: целостность

плазматической мембраны, конденсацию хроматина, набухание

митохондриальной мембраны. На ранних стадиях апоптоза клетка

сморщивается, теряя до трети своего объема за несколько минут. Остатки

клетки, подвергнутой апоптозу, фагоцитируются макрофагами или

соседними клетками, поэтому клеточное содержимое не попадает в

межклеточное пространство и не вызывает воспалительной реакции. Среди

молекулярно-биохимических признаков апоптоза важнейшим является его

энергозависимость - апоптоз требует обязательного наличия АТФ,

изменение его уровня может определить направление клеточной гибели,

причем решающим является соотношение АТФ/АДФ в клетке.

Следующим характерным признаком апоптоза служит расщепление

ядерной ДНК и формирование фрагментов ДНК различной величины.

Важным биохимическим маркером программируемой клеточной гибели

является активация специфических цистеиновых протеаз (каспаз) и,

соответственно, деградация белка в клетке. И, наконец, появление

фосфатидилсерина на поверхности клетки (и апоптотических телец,

образующихся из нее) способствуют их узнаванию макрофагами и

фагоцитозу. Клетка на данном этапе еще живая (включение витального

красителя трипанового синего не происходит). По-видимому в этом и есть

задача апоптоза - утилизация еще живых апоптозных телец, пока

содержимое клетки не попадет во внеклеточную среду. В культуре клеток

апоптоз возникает при переходе логарифмической фазы роста в

стационарную, то есть при достижении популяции клеток определенной

112

численности. Субкультивирование предотвращает появление апоптозов в

таких условиях. Длительность процесса апоптоза в культуре клеток

составляет 90 минут, in vivo - 12-24 ч.

При некрозе клетки набухают, их митохондрии и другие органеллы

расширяются, разрываются внутриклеточные и плазматическая мембраны

клетки. В результате этого активируются лизосомальные ферменты, а

внутриклеточное содержимое, попадая во внеклеточную среду, вызывает

воспалительные процессы. Кроме генетически обусловленной

программируемой клеточной гибели (апоптоза) на культуральные свойства

клеточных культур может оказывать влияние и вариации в

продолжительности клеточного цикла, которые зависят от условий

культивирования. Как известно, клетка воспроизводится делением

материнской клетки на две клетки, при этом процесс деления ядра получил

название митоз, процесс деления цитоплазмы – цитокинез. В фазе митоза

различают стадии G1, S, G2 и M. Название стадия G получила от

английского «gap» - промежуток, поэтому стадия G1 – означает

промежуток между окончанием митоза и началом фазы S. Фаза S – это

фаза, в течение которой синтезируются новые цепи ДНК. Фаза G2 – это

фаза от окончания синтеза ДНК до начала деления клетки. Фаза М – это

фаза собственно деления клетки, состоящая из профазы, метафазы,

анафазы и телофазы. Фаза роста клетки называется интерфаза. В ней

клетка находится большую часть индивидуальной жизни. Она включает

фазы G1,S,G2. В фазе G1 наблюдается минимальное количество ДНК, в

фазах G2 и М – максимальное, в фазу S- промежуточное. Изучение

клеточного цикла и выявление клеток в апоптозе проводили методом

проточной цитометрии. Метод проточной цитометрии сформировался за

последние 30 лет на основе отдельных опытов по подсчету числа частиц и

определению их размеров. В 1965 г. появилось первое сообщение о

клеточном сортере, а в 70-х годах стали выпускать приборы, способные

113

измерять интенсивность флуоресценции при двух и более длинах волн и

определять сразу несколько клеточных параметров. Принципы проточной

цитометрии весьма просты. Клетки или ядра поодиночке пересекают

сфокусированный лазерный световой пучок. Свет определенной длины

волны возбуждает молекулы флуоресцирующих красителей, связанных с

различными клеточными компонентами, при этом может происходить

одновременное возбуждение нескольких разных красителей, что позволяет

оценить сразу несколько клеточных параметров. Свет, испускаемый

красителями, собирают с помощью системы линз и зеркал и разлагают на

компоненты. Световые сигналы детектируют, преобразуют в

электрические импульсы и далее в форму, удобную для компьютерной

обработки и хранения информации. Методом проточной цитометрии

можно получать самые разные данные: определять размеры клеток и

содержание в клетке ДНК и РНК, суммарное количество белков и

количество специфических белков, узнаваемых моноклональными

антителами, исследовать клеточный метаболизм [129]. Для анализа

методом проточной цитометрии необходимы гомогенные суспензии

изолированных клеток. Одним из самых простых и распространенных

применений проточной цитометрии - измерение размеров клеток и

содержания ДНК. Первые ДНК-гистограммы, полученные в 1969 г. [155],

позволили четко различить клетки, находящиеся в G1-, S- и G2/М-фазах

клеточного цикла. С тех пор появилось множество работ по измерению

содержания ДНК в клиническом материале, полученном в основном от

больных раком. Из ДНК-гистограмм можно получить два рода данных. Во-

первых, идентифицировать клетки с аномальным содержанием ДНК, так

называемые анеуплоидные клетки. Во-вторых, определить долю клеток,

находящихся в S -фазе, т.е. оценить степень пролиферации. Как правило, в

клеточной популяции с высокой пролиферативной активностью число

клеток в S -фазе больше, чем обычно. Используют способы анализа ДНК-

114

гистограмм с привлечением различных компьютерных программ. При

проведении анализа получают следующие параметры: коэффициент

вариации (CV) для G1-пика ДНК диплоидных клеток; количество клеток,

находящихся в S- фазе, количество ДНК по фазам клеточного цикла и др.

Содержание ДНК нормальных соматических клеток соответствует

диплоидному набору хромосом (2n) и характеризуется одним модальным

классом на ДНК-гистограмме. Значение этого параметра для одного и того

же индивида может колебаться в пределах 30 %. В настоящее время

благодаря применению новейшего оборудования, проточная цитометрия

широко применяется в клинической цитологии и цитодиагностике,

молекулярной и клеточной биологии, иммунологии. [55, 98, 143].

Типичный аппарат для проведения проточной цитометрии позволяет

определять до 5-10 различных параметров клетки, таких, как размер,

содержание белков, ДНК, липидов, наличие поверхностных белков

(антигенов), активность ферментов и т.п. Кроме того, исследование

отдельно взятых клеток даёт возможность выявить и оценить степень

гетерогенности популяции, что не всегда может быть достигнуто другими

методами.

Учитывая возможную роль апоптоза в формировании ростовых

характеристик перевиваемых культур клеток, мы попытались изучить

показатели, характеризующие деление клеток и определить количество

апоптозных клеток в исследуемых субклонах клеток Vero. Эта работа

проведена с использованием метода проточной цитометрии с

использованием цитофлуориметра EPICS -5 (Coulter Electronics, США) на

базе ИБХ РАН совместно со старшим научным сотрудником института

Хайдуковым С.В. Для анализа были выбраны следующие параметры:

размер клеток, гранулярность, содержание ДНК по фазам клеточного

цикла и апоптозу после их окраски йодитым пропидием. Данные этих

исследований приведены в Таблице № 9.

115

Среднестатистические размеры клеток. Размеры вновь образованных

дочерних клеток вначале варьируют гораздо сильнее, чем на более

поздних стадиях, когда эти клетки вновь вступают в митоз. К началу S

фазы различия в размерах клеток сглаживаются, так как меньшие клетки

остаются в фазе G 1 до тех пор, пока не достигнут примерно той же

величины, что и более крупные клетки. Более длительная фаза G 1

наблюдается и у клеток, у которых снижен синтез белка. Что касается фаз

S и G 2, то их длительность остается постоянной для данного типа клеток.

Размеры клеток зависят также от содержания ДНК: у тетраплоидных

клеток размеры самые крупные, меньшие размеры у диплоидных клеток и

еще меньшие у гаплоидных. Т.е. в клетках существует механизм,

регулирующий массу клетки в зависимости от содержания ДНК. Размеры

интактных клеток линии VERO определяли по рассеянию света под углами

(0-10о) в сравнении со стандартными микросферами диаметром 10 мкм.

Гранулярность. Параметр оценивали по рассеиванию света под углом

90о с использованием барьерных фильтров 488 ВК, 488 ВР и 488 DL. Он

характеризует состояние внутренней структуры клеток, соотношение

размеров ядра и цитоплазмы, а также свидетельствует о наличии

аномальных и апоптотических клеток в культуре.

Распределение ДНК по фазам клеточного цикла. В процессе деления

клетки проходят несколько фаз клеточного цикла, связанных с удвоением

количества и последующим распределением ДНК между дочерними

клетками. Фаза G0 соответствует покоящейся клетке, содержание ДНК

соответствует 2n, в фазе G1 клетка начинает делиться, но содержание ДНК

пока не превышает 2n, в фазе S содержание ДНК находится в интервале (2-

4)n, в фазе M/G2 клетки находятся в состоянии митоза, содержание ДНК 4n.

Апоптоз. Параметр отражает состояние клеточной популяции в момент

исследования. Клетки, находящиеся в стадии апоптоза, определяли после

окрашивания ДНК йодидом пропидия. Йодид пропидия –

116

интерколирующий агент, который встраивается между плоскостями

спирали ДНК и флуоресцирует под влиянием света лазера. Данные

измерений с использованием проточной цитометрии приведены в Таблице

№ 9.

Таблица № 9.

Характеристика.

Цитометрический анализ трофовариантов линий клеток Vero, (М±σ)

Показатель

Значение показателя

Vero В Vero А Vero К Vero WHO

Размер клетки,

мкм 10,6 2,85 12,73,15 18,33,15 9,142,30

Гранулярность 288,3 336,0 452,4 469,2

Апоптоз, % 16,8 16,3 46,5 34,8

Фаза

клеточног

о

цикла

роста

S 10,9 15,1 8,3 8,6

G2/G1 1,875 1,884 1,995 1,902

S+G2+M;

(%) 12,9 18,4 8,3 10,6

Показа-

тель

%

клеток

в фазах

CV %

клеток

в фазах

CV %

клеток

в фазах

CV %

клеток

в фазах

CV

G1+G0 87,2 5,2 81,6 5,3 91,7 8,7 89,3 5,5

Обозначения: CV – коэффициент вариаций;

Как видно из таблицы № 9 размеры клеток линии Vero, субклонов

VERO B и VERO A не превышали 10,62,85 и 12,73,15мкм

соответственно, что характерно для нормально растущих перевиваемых

культур клеток почек обезьян. Наиболее мелкими по размерам (9,142,30

мм) оказались клетки линии VERO WHO, что указывает на возможный

дефицит компонентов ростовой питательной среды. Клетки линии VERO

K имели максимальные размеры (18,33,15 Мкм), низкий ростовой

потенциал, измененную морфологию и значительное количество

аномальных клеток, что указывает на нежелательность использования

117

этой культуры для контроля активности вирусов кори и паротита. Более

наглядно различия в размерах клеток видны на рис 15. Четко видно, что

клетки трофовариантов линии VERO достоверно различались по размерам.

Размер клеток

0

5

10

15

20

VERO B VERO A VERO K VERO WHO

Рис. № 15. Сравнительная оценка среднестатистических размеров

клеток трофовариантов линии Vero.

Анализ результатов распределения клеток Vero в зависимости от

гранулярности цитоплазмы свидетельствует о том, что по показателю

гранулярности исследуемые трофоварианты линии клеток существенно

различаются. Наиболее высокими показателями гранулярности

характеризовались клетки субклонов VERO WHO и VERO K, наименее

гранулярными были клетки субклона VERO В. Показатели гранулярности

субклонов VERO WHO и VERO K были на 63 и 57 % выше, чем субклона

VERO В. Необходимо также отметить, что за исключением линии VERO

WHO увеличение среднестатистических размеров и гранулярности клеток

трофовариантов линии VERO происходит параллельно. Это может быть

следствием неадекватных условий длительного выращивания культур и, в

результате чего наблюдается появление в популяции аномальных, более

крупных клеток с повышенной гранулярностью цитоплазмы.

Характер распределения ДНК по фазам клеточного цикла генетически

детерминирован и определяется биологическими и ростовыми свойствами

культур. Результаты сравнительного изучения динамики распределения

m

118

ДНК по фазам клеточного цикла свидетельствуют о том, что

трофоварианты линии клеток VERO существенно отличаются по

цитометрическим показателям, и в частности по количеству клеток в

синтетической фазе S, содержащих от 2n до 4 n ДНК.

Рис. № 16. Сравнительная оценка популяции клеток трофовариантов

линии VERO по уровню ДНК в синтетической фазе S.

Таким образом, обобщая полученные данные, можно сделать вывод о

том, что наиболее подходящими субстратами для контроля специфической

активности парамиксовирусов являются линии клеток VERO B, VERO А и

VERO WHO. Они не контаминированы микоплазмами и активно

пролиферируют. В состоянии синтетической фазы S находятся 10,9% ,

15,1% и 8,6 % клеток, а сумма пролиферирующих (S+G2+M) клеток

четырех суточных культур достигает 12,9%, 18,4% и 10,6% при

оптимальном соотношении G2/G1, равном соответственно 1,875 и 1,902.

Эти показатели характерны для нормально растущих культур. Следует

также подчеркнуть, что линия клеток VERO WHO (каталожный номер

88020401) аттестована в ЕСАСС и имеет Европейский сертификат

соответствия (СВ 2617).

Анализ данных по уровню клеток, выявленных в стадии апоптоза,

показывает, что субклоны в порядке увеличения количества апоптозных

Фаза S

0

5

10

15

20

VEROB VEROA VEROK VEROWHO

119

клеток располагаются в следующей последовательности: VERO В, VERO

А, VERO WHO, VERO К, при этом различия между первым и четвертым

субклонам были равны 2.85. Клетки субклона VERO K были неоднородны

по морфологии, существенно различались по размерам и гранулярности и

характеризовались низким ростовым потенциалом. Показатели S и

S+G2+M не превышали 8,3% при относительно высоком соотношении

G2/G1, равном 1,995. Были значительно увеличены коэффициенты

вариации CV по фазам G1+GO и G2+M до 8,7 и 7,2. Длительное

пассирование культуры ( 250 пассажей только на МПБП) и

неудовлетворительные показатели клеточного цикла привели к

значительному приросту аномальных клеток с большим содержанием

ДНК. Эти факты говорят о старении и практической непригодности линии

клеток VERO K. Клетки линии VERO WHO были относительно мелкими,

высокогранулярными и характеризовались удовлетворительными

ростовыми свойствами. Однако отмечалась задержка образования

монослоя на 24 часа и наличие в популяции до 20% морфологически

измененных фибробластоподобных элементов, а также высокий процент

(34,8%) апоптотических клеток. Полученные факты можно объяснить

длительным пассированием культуры in vitro в неадекватных условиях.

Поэтому можно предположить, что улучшение условий культивирования

будет способствовать снижению апоптоза. Проведенные нами

исследования на культуре клеток VERO WHO показали, что

дополнительное внесение в состав ростовой питательной среды смеси

аминокислот в концентрации 1-2 Мм, увеличение концентрации

фетальной сыворотки с 2 до 4 % и использование суспензии клеток,

полученных в период логарифмического роста, с жизнеспособностью не

менее 96% привели к снижению уровня апоптоза с 34,8 до 27,1%.

Заключение:

120

1. Анализ показателей размеров клеток, гранулярности, гистограмм

распределения клеток по фазам клеточного цикла и апопотозу,

морфологии и индексу пролиферации клеток свидетельствует о том,

что клетки трофовариантов VERO WHO и VERO B находятся в

удовлетворительном состоянии и могут быть рекомендованы для

определения биологической активности вирусов кори и паротита.

2. Метод проточной цитометрии позволяет быстро, объективно и с

большой достоверностью получить характеристики, позволяющие

выбрать культуры, обладающие необходимыми характеристиками

для производственных целей.

3.2.4. Изготовление и паспортизация эталонного и рабочего банков

линий клеток VERO.

Необходимость снижения уровня апоптоза в клетках, культивируемых

in vitro, требует разработки профилактических мер. Одним из возможных

решений сохранности культур в неизмененном виде является создание

эталонного и рабочего банков линий клеток и их длительное хранение в

жидком азоте. Вирусологическая практика для производства МИБП и

диагностики заболеваний широко рекомендует перевиваемые клеточные

линии, аттестованные в соответствии с требованиями ВОЗ (1988) и РД 42-

28-10-89. Решение этих проблем основано на создании эталонных и

рабочих банков перевиваемых линий, сохраняемых длительное время в

жидком азоте при температуре -196С, системы «посевных» клеток и

периодическом обновлении популяции культур. В наших исследованиях

по стандартизации перевиваемых линий VERO учитывали ростовые

свойства, отсутствие контаминации, показатели проточной цитометрии и

чувствительность культур к производственным штаммам вирусов кори и

паротита. С учетом предварительных исследований были отобраны

наиболее перспективные для практики линии леток VERO WHO и VERO

B, пригодные в качестве субстрата для контроля биологической

121

активности вакцинных вирусов кори и паротита. Для изготовления

эталонного (Master Cell Seed – MCS) и рабочего (Working Cell Seed – WCS)

банков использовали криопробирки с клеточной суспензией линий VERO

B и VERO WHO. Полученные культуры были размножены стационарным

и роллерным методами, проконтролированы на отсутствие возможных

контаминантов, в т.ч. микоплазм, изучены их ростовые свойства и

морфология клеток в культуре. Далее клетки были расфасованы в

криопробирки, криоконсервированы и заложены на длительное хранение в

жидкий азот. Анализ полученных результатов свидетельствует о том, что

эталонные и рабочие банки линий VERO B и VERO WHO были

изготовлены соответственно из клеток 140 и 141, 179 и 181 пассажей.

После размораживания жизнеспособность клеток в суспензии линии VERO

B и VERO WHO составила 87-92 и 89-94%. Изолированные клетки обладали

удовлетворительными адгезивными и ростовыми свойствами,

формировали монослой на 5-7 сутки инкубирования, а полученные

культуры были стерильными, не содержали микоплазменной

контаминации и не отличались морфологически от исходных клеток.

Морфологические и культуральные свойства линий клеток VERO

восстанавливались через 2-3 пассажа после криоконсервирования. Следует

также отметить, что клетки линий VERO B и VERO WHO сохраняли на

исходном уровне жизнеспособность и культуральные свойства в течение 2-

х лет хранения (срок наблюдения) в жидком азоте. Для повседневного

контроля специфической активности вирусных сборов и вакцин против

кори и паротита постоянно требуется стерильный клеточный материал.

Для его изготовления линии клеток VERO поддерживали изолированно в

пассажах с интервалом 1 раз в неделю. В сравнительном аспекте

оценивали предельно допустимый уровень пассажа без изменения

культуральных свойств и чувствительности к вирусам. С целью

повышения стандартности результатов титрования вирусов в качестве

122

эталонов сравнения были использованы отраслевые стандартные образцы

вирусов паротита штамм Л-3 (серия ОСО-8) и вируса кори штамм Л-16

(серия ОСО-347), аттестованные в ГИСК им. Л.А. Тарасевича.

Анализ полученных результатов (табл. 10) свидетельствует о том, что

эталонные и рабочие банки линии клеток VERO B и VERO WHO

сохраняют исходную морфологию, ростовые свойства и чувствительность

к вирусам кори и паротита в течение 30 пассажей (срок наблюдения).

Полученные данные позволяют утверждать, что для постоянного контроля

активности вирусов кори и паротита отделу биологического контроля

требуется в год не более 10 ампул с культурами. Расчеты показывают, что

созданный нами рабочий банк WCS может обеспечить контрольную

работу стандартным клеточным сырьем в течение минимум 15 лет.

Таблица № 10.

Основные характеристики MCS и WCS криобанков линий клеток

VERO WHO и VERO B.

Наименование тест-культуры

Пас-саж

Кол-во ампул (шт.)

Результаты контроля

Концен-трация клеток, х106/мл

Жизне-способ-

ность, (%)

Стериль-ность

Контаминация (микоплазмами,

ПЦР)

VERO WHO ECACC 136 6 3,5 90 Стер. Отр.

VERO WHO MCS 140 30 3,8 92 Стер. Отр.

VERO WHO WCS 141 160 4,8 87 Стер. Отр.

VERO B 175 2 3,5 89 Стер. Отр.

VERO B MGS 179 15 4,2 94 Стер. Отр.

VERO B WCS 181 45 4,6 91 Стер. Отр.

Примечание: MCS – Master Cell Seed; Cтер. - стерильно; (отр.) -

отсутствие контаминации культур PPLO, WCS – Working Cell Seed.

123

Таблица № 11.

Влияние длительности пассирования на чувствительность линий

клеток VERO к вирусам кори и паротита.

Наименование

тест-культуры

Номер

пассажа

Активность вирусов, lg ТЦД50/0,5 мл

Штамм Л-16

вируса кори ОСО-

347

Мσ

Штамм Л-3 вируса

паротита ОСО-8

Мσ

VERO WHO

WCS

142

152

162

172

4,17 0,06

4,17 0,09

4,20 0,07

4,20 0,09

5,23 0,06

5,27 0,06

5,27 0,08

5,27 0,06

VERO B

WCS

182

192

202

212

4,26 0,04

4,27 0,06

4,23 0,06

4,26 0,04

5,23 0,06

5,26 0,04

5,27 0,04

5,27 0,08

Таким образом, в результате выполненных исследований созданы и

паспортизированы эталонные и рабочие банки наиболее перспективных

для практики линий клеток VERO. Стерильность в отношении бактерий и

микоплазм, выраженные ростовые свойства, высокая чувствительность и

специфичность ЦПД штаммов Л-16 и Л-3 вирусов кори и паротита и

способность длительно сохраняться в жидком азоте позволяют

рекомендовать линии клеток VERO WHO и VERO B для практического

использования, как оптимальные тест-системы для контроля

полуфабрикатов и вакцин против кори и паротита. Принцип поточности и

разобщенности работ по получению и длительному хранению линий

клеток VERO, производству полуфабрикатов и вакцин против кори и

паротита и определению их активности в сравнении с отраслевыми

стандартными образцами (ОСО) существенно снижает вероятность

перекрестной контаминации исследуемых материалов и культур, что

124

обеспечивает в итоге стандартность результатов титрования вирусов и

вакцин.

3.3. Технология производства и статистический контроль качества

моновакцины против кори. Результаты исследований.

Как известно, корь относят к управляемым инфекциям, уровень

заболеваемости которыми зависит от проведения вакцинации, а по планам

ВОЗ корь может быть искоренена во всем мире в обозримом будущем.

Дата всемирной ликвидации кори не установлена. Американский регион

свою задачу по искоренению кори выполнил в 2000 г., в Европе корь

планировали искоренить к 2007 г., в Российской Федерации целью

национальной программы является элиминация кори к 2007 году и

сертификация территорий, свободных от этой инфекции к 2010 году [74].

Успешное выполнение этой программы возможно лишь при охвате

плановыми прививками свыше 97% населения и использовании

высокоэффективных противокоревых вакцин [31]. В нашей стране,

начиная с 1963 года, используется коревая вакцина из штамма Л16. За это

время в Московском предприятии по производству бакпрепаратов, ныне

филиал "ФГУП НПО Микроген", было произведено несколько десятков

миллионов доз вакцины, которая была использована для вакцинации детей

как в нашей стране, так и в ряде других стран.

Сравнение вакцинных штаммов вирусов кори, используемых при

производстве за рубежом, и штамма Л-16, применяемого для производства

коревой вакцины в России, позволило нам вместе с сотрудниками ГИСК

им. Л.А. Тарасевича выявить, что вакцина на основе штамма Л-16 не

уступает по эффективности и безопасности вакцинам, применяемым в

развитых странах, и характеризуется меньшей реактогенностью по

сравнению с ними. В табл. 12 приведены обобщенные данные.

В специальной литературе основное внимание уделяется

эффективности вакцинных препаратов, тактике проведения вакцинации,

125

эпидемиологической оценке вакцинации. Что же касается производства

самих вакцин то этот раздел, как правило, в печати не являлся предметом

обсуждения.

Таблица № 12.

Сравнительная характеристика вакцин против кори,

произведенных за рубежом и в РФ.

Страна, фирма

Штамм

Кол-во наблюдений

Номер

серии

Специфическая

активность, lg ТЦД50 /

0,5 мл

Кол-во реакций,

%

Франция, Пастер-Мерье

Шварц 62 631

1054

3,80

3,97

15

Япония, Eisai

Кам-70 68 352

353

4,52

4,27

18

Россия, МПБП

Л-16 51 310

347

3,95

4,32

3

Контроль Без вакцинации 52 - - 3

3.3.1. Технология производства коревого полуфабриката.

Технология производства коревого полуфабриката представлена на рис.

№ 17 и включает следующие стадии:

Получение первично трипсинизированной клеточной взвеси→

→Заражение первично трипсинизированной клеточной взвеси→

→Получение индивидуальных вирусных сборов→

→Объединение индивидуальных вирусных сборов→

→Осветление вирусного пула (осветляющая фильтрация) →

→Получение жидкого полуфабриката (субстанции)

Рис. № 17. Технологическая схема получения моновакцины против кори.

Как известно, основой любой живой вакцины является

производственный штамм. К настоящему времени вакцинный штамм

вируса кори Ленинград 16 прошел многолетнюю проверку, так как был

получен более 40 лет назад. Этот штамм прошел 21 пассаж в культуре

клеток почки морской свинки и приобрел основные признаки хорошо

аттенуированного вакцинного штамма. Вирус кори штамма Л-16 был не

реактогенным, не контагиозным при введении людям и высоко

126

иммуногенным. К 1968 году сотрудники Московского Института

вирусных препаратов Анджапаридзе О.Г., Е.М. Доссер, В.М. Дорофеев и

др., [8], адаптировали этот штамм к культуре клеток фибробластов

эмбрионов японских перепелов. Этот субстрат до настоящего времени

используется в производстве вакцины. В настоящее время вакцинный

штамм дополнительно прошел два пассажа в культуре клеток ФЭП,

производственный штамм имеет еще два дополнительных пассажа в этой

культуре, а посевной вирус еще два пассажа в культуре клеток ФЭП.

Таким образом, исходный вакцинный вирус за 37 лет прошел всего 4

дополнительных пассажа и сохранил антигенные и иммуногенные

свойства. Поддержание производственных вакцинных штаммов в

активном состоянии с заданными характеристиками и его хранение в

течение десятилетий – это сложнейшая биологическая и технологическая

задача. Каждое предприятие, занимающееся выпуском

иммунобиологической продукции, имеет возможность хранить вакцинные

штаммы и клеточные культуры при температуре жидкого азота и (или) в

лиофильно высушенном состоянии. Учитывая тот факт, что вакцинные

штаммы на производстве используют, как правило, до 10 пассажей,

разработана система подготовки посевного вируса, позволяющая один

пассаж использовать на протяжении десятков лет [21, 47, 58]. Критерием,

ограничивающим число пассажей, является генетическая стабильность и

отсутствие контаминации вакцинного штамма. Посевной вирус в процессе

хранения и производства вакцин не должен менять свои свойства.

I этап в производстве вакцины - процесс получения клеток - подробно

изложен в главе 1. Клетки выращивают во вращающихся пластиковых

сосудах одноразового использования (роллерах).

II этап – получение вируссодержащей жидкости.

Готовят посадочную концентрацию клеток на среде 199 с 10%

сыворотки крови крупного рогатого скота для культур тканей. В роллерный

127

флакон вносят по (320±20) мл клеточной суспензии с общим количеством

клеток 240±20 млн. Часть клеточной суспензии вносят в контрольные

(незараженные) флаконы, а в остальную суспензию вносят заражающую

(расчетную) дозу вакцинного вируса кори (0.01- 0.001 ТЦД50 на клетку) и

разливают в пластиковые флаконы, которые затем переносят в роллерный

инкубатор и оставляют для получения монослоя клеток и репродукции

вируса при температуре 35 ±0,2° и скоростью вращения 30 оборотов в час.

Особенностью технологического процесса получения вакцинного вируса

кори в промышленных масштабах является заражение вирусом клеток в

суспензии, сразу после их получения, с последующим разбавлением

ростовой средой до необходимой посевной концентрации и внесением в

роллеры. Это связано с тем, что вирус размножается медленно и только в

растущих клетках. За зараженными и контрольными культурами проводят

ежедневное наблюдение. За зараженными культурами - с целью

установления динамики проявления специфического цитопатического

действия вируса на клетки, за контрольными культурами клеток - с целью

выявления микроскопических признаков присутствия посторонних

микроорганизмов. На 3-5 сутки после заражения флаконы с зараженными

культурами просматривают под микроскопом. Флаконы с хорошо

формирующимся монослоем отмывают от сывороточного белка средой 199

для снижения его количества в вируссодержащей жидкости. При отмывании

ростовую среду, содержащую сыворотку, заменяют на поддерживающую,

бессывороточную среду и в дальнейшем культивируют клетки только в

поддерживающей среде.

III этап. Получение индивидуальных вирусных сборов.

Собирают содержимое зараженных флаконов вирусом кори на 8 день

культивирования в отдельные сосуды и обозначают первый вирусный

сбор, а во флаконы вносят такое же количество среды 199. Последующие

сливы вируссодержащей жидкости из флаконов с зараженной культурой

128

ткани производят с интервалом в 2-3 дня (в зависимости от степени

проявления цитопатического действия вируса). С одного роллерного

флакона производится от 3 до 5 сливов. Полученные индивидуальные

вирусные сборы подвергают контролю на бактериологическую

стерильность и определяют в них специфическую активность вируса кори.

Вируссодержащая жидкость при наличии специфической активности не

ниже 4,5 lg ТЦД50/0.5 мл и отсутствии контаминантов переходит в стадию

получения жидкого полуфабриката коревой вакцины.

Индивидуальные сборы контрольных флаконов используют после

проверки их на бактериологическую стерильность, для подтверждения

отсутствия цитопатогенных и гемадсорбирующих вирусов.

3.3.2. Оценка стабильности процесса получения промышленных

количеств вакцинного вируса кори.

Стабильность получения вакцинного вируса кори оценивали после

статистической обработки результатов титрования с помощью

Программного продукта Статистика 5. Данные по титрованию

вируссодержащих сливов взяты из маршрутных листов. Правильность

процесса титрования оценивали с помощью параллельного титрования

отраслевого стандартного образца. После создания массива данных по

биологической активности сливов по годам их обработали с помощью

модуля «Основные статистики». Как правило, при статистическом

контроле качества для проверки наличия нарушений в ходе процесса,

используется ряд статистических критериев, с помощью которых

проверяются гипотезы о постоянстве дисперсий контролируемого

показателя, или о равенстве этого показателя номинальному значению.

Нормальность наблюдаемых данных является необходимой предпосылкой

для корректного применения большинства классических методов

математической статистики, используемых в контроле качества. Поэтому

проверка на нормальность является обязательной процедурой в ходе

проведения измерений, контроля и испытаний (Б.Ю. Лемешко, С.Б.

129

Лемешко, 2005, [44]). Отечественный стандарт ГОСТ Р ИСО 5479-2002

“Статистические методы. Проверка отклонения распределения

вероятностей от нормального распределения”, введенный в 2002 г.,

представляет собой аутентичный текст международного стандарта ИСО

5479-97 “Статистическое представление данных. Проверка отклонения

распределения вероятностей от нормального распределения”. В стандарте

рассматривается графический метод проверки на нормальность, критерии

проверки на симметричность и на значение эксцесса, статистики которых

представляют собой функции от оценок моментов закона распределения,

критерии Шапиро-Уилка, основанные на регрессионном анализе

порядковых статистик, критерий Эппса-Палли, статистика которого

измеряет некоторое расстояние между выборочной характеристической

функцией и характеристической функцией нормального закона.

Целью первичной обработки экспериментальных наблюдений обычно

является выбор закона распределения, наиболее хорошо описывающего

случайную величину, выборку которой мы наблюдали. Поэтому после

вычисления оценки параметров гипотетического распределения необходимо

проверить, насколько хорошо выборка согласуется с найденным законом.

Такие проверки осуществляются с использованием различных критериев

согласия [44]. Проверку на нормальность проводили с использованием

вероятностного калькулятора Программного продукта Статистика 5.

Результаты обработки изложены ниже. В таблице № 13 приведены

результаты обработки показателей биологической активности сливов

вакцинного вируса кори, полученных в результате одного производственного

цикла. Т.е. клетки для культивирования вируса были получены в течение

одного дня, заражены определенным количеством вируса (множественность

заражения также указана в маршрутной карте), зараженные клетки из одного

пула, распределены по роллерным флаконам для культивирования и, с них в

одни и те же сроки проведены сливы вируссодержащей жидкости. Затем из

флаконов с вируссодержащей жидкостью отбирали аликвоты и титровали в

130

одно и то же время одним и тем же оператором. В маршрутных листах эта

процедура получения вируссодержащей жидкости за один производственный

цикл получила обозначение «колба». Фактически различия в накоплении

вирусов в колбах отражают случайные различия между отдельными циклами

культивирования вакцинного вируса.

Таблица № 13.

Данные по среднегеометрическим титрам (lg ТЦД50/0,5 мл)

сливов вируса кори, полученных в 2002 г.

№

кол

бы

Суммарно

по колбам 1 cлив 2 слив 3 слив 4 слив

(n) M ± σ (n) M ± σ (n) M ± σ (n) M ± σ (n) M ± σ

001 (72)5,98±0,54 (18)5,24±0,30 (18)6,24±0,23 (18)6,01±0,37 (18)6,44±0,30

002 (80)6,11±0,49 (20)5,71±0,36 (20)5,90±0,45 (20)6,63±0,32 (20)6,20±0,24

003 (80)6,01±0,54 (20)5,59±0,32 (20)5,73±0,54 (20)6,53±0,33 (20)6,20±0,31

005 (70)5,83±0,33 (20)5,51±0,24 (20)5,98±0,27 (20)5,96±0,22 (15)5,87±0,38

006 (73)5,72±0,38 (20)5,43±0,30 (20)5,98±0,34 (20)5,60±0,23 (13)5,97±0,37

009 (57)5,68±0,39 (19)5,42±0,43 (19)5,98±0,27 (19)5,63±0,20 -

012 (77)6,01±0,52 (20)5,35±0,43 (19)6,03±0,32 (19)6,20±? (19)6,49±0,30

014 (54)6,14±0,77 (18)5,17±0,25 (18)6,78±0,35 (18)6,48±0,34 -

015 (80)6,10±0,68 (20)5,11±0,41 (20)6,20±0,37 (20)6,56±0,37 (20)6,51±0,25

016 (73)6,18±0,63 (20)5,36±0,36 (20)6,33±0,37 (20)6,49±0,36 (13)6,76±0,27

017 (79)6,04±0,70 (20)5,13±0,33 (19)5,83±0,33 (20)6,49±0,36 (20)6,73±0,28

018 (51)6,00±0,42 (17)5,74±0,27 (17)6,41±0,27 (17)5,86±0,36 -

019 (57)5,91±0,34 (19)5,79±0,29 (19)5,98±0,39 (19)5,95±0,33 -

022 (69)5,95±0,65 (9)4,51±0,11 (20)6,15±0,31 (20)6,16±0,22 (20)6,20±0,49

023 (71)5,87±0,67 (11)4,47±0,07 (20)6,05±0,25 (20)6,23±0,27 (20)6,10±0,39

024 (80)5,82±0,55 (20)5,20±0,51 (20)5,90±0,44 (20)6,06±0,37 (20)6,13±0,30

025 (78)6,01±0,44 (20)5,59±0,27 (20)5,88±0,38 (19)6,33±0,35 (19)6,28±0,24

026 (80)6,06±0,54 (20)5,38±0,37 (20)5,99±0,27 (20)6,59±0,26 (20)6,30±0,32

027 (77)6,02±0,54 (20)5,38±0,37 (19)6,00±0,24 (19)6,49±0,36 (19)6,24±0,40

028 (80)5,78±0,57 (20)5,29±0,43 (20)5,56±0,27 (20)5,93±0,44 (20)6,35±0,48

029 (60)5,90±0,41 (20)5,65±0,30 (20)5,99±0,42 (20)6,05±0,38 -

131

Примечание: полностью данные обработки вирусных сборов с

использованием модуля «Основные статистики» можно запросить в ООК

МПБП.

Таблица № 14.

Сводные данные «Основных статистик» по титрам (lg ТЦД 50/0,5 мл)

отдельных сливов вируса кори за 2002 г.

Показатель 2002 г.

слив 1 слив 2 слив 3 слив 4

N наблюдений 391 408 408 296

Среднее 5,37 6,03 6,20 6,30 Доверительный интервал -95,00% 5,33 5,99 6,16 6,25 Доверительный интервал +95,00% 5,42 6,08 6,25 6,35

Стандартное отклонение (σ) 0,44 0,42 0,44 0,40

-3σ 4,05 4,77 4,88 5,1

+3σ 6,69 7,29 7,52 7,5

Медиана 5,45 5,95 6,2 6,2

Мода 5,45 5,95 6,2 6,2

Сумма 2101,2 2462,1 2531,1 1864,7

Минимум 4,2 5,2 5,2 5,2

Максимум 6,2 7,2 7,2 7,2

Размах 2 2 2 2

Асимметрия -0,42 0,31 0,09 0,13

Эксцесс -0,31 -0,01 -0,30 -0,06

Коэффициент вариации (%) 8,22% 6,95% 7,08% 6,38%

Таблица № 15.

Данные по среднегеометрическим титрам (lg ТЦД50/0,5 мл)

сливов вируса кори, полученных в 2003 г.

№

кол

бы

Суммарно по

колбе 1 cлив 2 слив 3 слив 4 слив

(n) M ± σ (n) M ± σ (n) M ± σ (n) M ± σ (n) M ± σ 003 (60)6.08±0.43 (20)5.62±0.26 (20)6.30±0.27 (20)6.34±0.32 -

004 (58)6.11±0.39 (20)5.73±0.24 (19)6.37±0.34 (12)6.28±0.27 (7)6.16±0.17

005 (79)5.97±0.42 (20)5.61±0.36 (20)5.80±0.27 (20)6.08±0.32 (19)6.42±0.22

006 (80)5.95±0.46 (20)5.61±0.23 (20)5.64±0.23 (20)5.98±0.23 (20)6.56±0.33

007 (80)5.86±0.49 (20)5.39±0.53 (20)5.79±0.41 (20)6.25±0.26 (20)6.00±0.30

008 (80)5.93±0.46 (20)5.49±0.28 (20)5.91±0.47 (20)6.11±0.31 (20)6.21±0.38

009 (66)5.91±0.31 (17)5.67±0.28 (17)5.98±0.33 (16)6.04±0.26 (16)5.95±0.26

010 (64)5.85±0.44 (16)5.58±0.24 (16)5.64±0.31 (16)5.92±0.36 (16)6.28±0.43

132

№

кол

бы

Суммарно по

колбе 1 cлив 2 слив 3 слив 4 слив

(n) M ± σ (n) M ± σ (n) M ± σ (n) M ± σ (n) M ± σ 011 (73)6.05±0.79 (20)5.01±0.32 (18)5.85±0.31 (18)6.81±0.31 (17)6.66±0.28

012 (80)6.16±0.70 (20)5.30±0.31 (20)5.93±0.49 (20)6.71±0.37 (20)6.69±0.32

013 (66)5.47±0.51 (18)4.99±0.18 (16)5.22±0.49 (16)5.73±0.022 (16)6.00±0.26

014 (67)5.76±0.56 (17)5.08±0.22 (17)5.52±0.31 (17)6.16±0.27 (16)6.33±0.26

015 (78)5.47±0.63 (20)5.01±0.25 (20)4.93±0.20 (19)5.65±0.27 (19)6.36±0.30

016 (72)5.68±0.49 (20)5.26±0.29 (18)5.44±0.41 (18)5.99±0.37 (16)6.12±0.22

017 (79)5.36±0.68 (20)4.76±0.33 (20)4.91±0.39 (20)5.49±0.22 (19)6.32±0.23

018 (60)5.33±0.49 (20)4.94±0.34 (20)5.31±0.43 (20)5.74±0.31 (19)6.46±0.34

019 (72)5.93±0.53 (18)5.26±0.34 (18)5.87±0.33 (18)6.34±0.34 (18)6.27±0.22

020 (67)5.81±0.49 (19)5.34±0.30 (16)5.62±0.36 (16)6.03±0.30 (16)6.33±0.26

022 (54)5.79±0.69 (20)5.15±0.034 (13)5.72±0.47 (13)6.18±0.24 (10)6.73±0.32

023 (72)6.04±0.64 (18)5.28±0.36 (18)5.77±0.42 (18)6.38±0.25 (18)6.71±0.23

024 (76)5.89±0.42 (19)5.62±0.35 (19)5.58±0.30 (19)6.11±0.29 (19)6.24±0.27

025 (77)5.59±0.41 (20)5.29±0.31 (19)5.37±0.31 (19)5.73±0.30 (19)5.98±0.33

026 (70)6.11±0.76 (20)5.04±0.35 (17)6.26±0.36 (17)6.61±0.20 (16)6.75±0.28

027 (65)5.31±0.56 (8)4.70±0.23 (19)4.83±0.30 (19)5.44±0.33 (19)5.92±0.30

028 (73)5.96±0.72 (19)5.16±0.31 (18)5.52±0.22 (18)6.35±0.33 (18)6.84±0.18

029 (69)5.94±0.70 (18)5.16±0.26 (18)5.53±0.21 (17)6.36±0.34 (16)6.81±0.22

Таблица № 16.

Сводные данные «Основных статистик» по титрам (lg ТЦД 50/0,5 мл)

отдельных сливов вируса кори за 2003 г.

Показатели 2003 год

слив 1 слив 2 слив 3 слив 4

N наблюдений 487 476 466 429

Среднее 5,28 5,64 6,10 6,36

Доверит. -95,00% 5,25 5,59 6,06 6,32

Доверит. +95,00% 5,32 5,68 6,14 6,40

Стандартное отклонение (σ) 0,41 0,53 0,45 0,40

-3σ 4,05 4,05 4,75 5,16

+3σ 6,51 7,23 7,45 7,56

Медиана 5,2 5,7 6,2 6,45

Мода 5,2 5,95 6,2 6,2

Сумма 2572,5 2682,7 2843,6 2728,8

Минимум 4,2 4,2 4,7 5,2

Максимум 6,2 7,2 7,2 7,2

Размах 2 3 2,5 2

Асимметрия -0,07 0,01 0,08 -0,01

133

Показатели 2003 год

слив 1 слив 2 слив 3 слив 4

Эксцесс -0,26 -0,19 -0,05 -0,25

Коэффициент вариации, (%) 7,68% 9,32% 7,42% 6,23%

Таблица № 17.

Данные по среднегеометрическим титрам (lg ТЦД50/0,5 мл)

сливов вируса кори, полученных в 2004 г.

№

кол-

бы

Суммарно по

колбе 1 cлив 2 слив 3 слив 4 слив

(n) M ± σ (n) M ± σ (n) M ± σ (n) M ± σ (n) M ± σ

001 (54)5.89±0.32 (20)5.75±0.25 (20)5.83±0.25 (20)6.16±0.26 -

002 (57)5.81±0.31 (19)5.61±0.27 (19)5.82±0.25 (19)5.99±0.30 -

003 (60)5.85±0.33 (20)5.70±0.20 (20)5.76±0.36 (20)6.08±0.30 -

004 (60)5.98±0.51 (20)5.56±0.27 (20)5.83±0.33 (20)6.56±0.27 -

005 (54)6.02±0.62 (18)5.42±0.19 (18)5.88±0.29 (18)6.77±0.27 -

006 (56)6.16±0.45 (20)5.69±0.23 (20)6.14±0.35 (16)6.42±0.24 -

007 (72)5.89±0.56 (20)5.43±0.25 (20)5.56±0.29 (20)6.19±0.34 (12)6.74±0.23

008 (60)6.25±0.49 (20)5.66±0.20 (20)6.45±0.28 (20)6.63±0.26 -

010 (69)5.95±0.67 (20)5.16±0.31 (20)5.80±0.40 (20)6.66±0.20 (-9)6.42±0.19

011 (58)6.04±0.67 (20)5.24±0.25 (19)6.25±0.36 (19)6.66±0.21 -

012 (60)6.15±0.70 (20)5.26±0.20 (20)6.38±0.33 (20)6.81±0.17 -

013 (66)6.02±0.42 (20)5.55±0.22 (20)6.28±0.22 (20)6.31±0.28 (6)5.78±0.38

014 (66)6.08±0.44 (20)5.60±0.19 (20)6.34±0.19 (20)6.45±0.21 (6)5.58±0.14

015 (60)6.05±0.48 (20)5.48±0.21 (20)6.19±0.26 (20)6.49±0.15 -

016 (75)6.15±0.42 (20)6.25±0.21 (20)6.25±0.21 (20)6.58±0.27 (15)6.08±0.35

017 (60)6.29±0.50 (20)5.74±0.23 (20)6.35±0.26 (20)6.78±0.28 -

018 (60)6.38±0.43 (20)6.04±0.49 (20)6.05±0.26 (20)6.61±0.25 -

019 (72)6.12±0.60 (20)5.55±0.30 (20)5.79±0.31 (20)6.73±0.30 (12)6.60±0.39

020 (60)6.00±0.62 (20)5.43±0.31 (20)5.90±0.41 (20)6.69±0.25 -

021 (80)5.90±0.57 (20)5.45±0.30 (20)5.40±0.19 (20)6.25±0.24 (20)6.50±0.42

022 (59)6.09±0.60 (20)5.53±0.23 (20)5.96±0.35 (19)6.81±0.25 -

024 (77)5.81±0.51 (20)5.43±0.40 (19)5.38±0.21 (19)6.13±029 (19)6.31±0.25

025 (60)6.04±0.39 (20)5.69±0.17 (20)5.69±0.23 (20)6.51±0.16 -

026 (60)5.98±0.55 (20)5.49±0.28 (20)5.88±0.41 (20)6.56±0.27 -

134

№

кол-

бы

Суммарно по

колбе 1 cлив 2 слив 3 слив 4 слив

(n) M ± σ (n) M ± σ (n) M ± σ (n) M ± σ (n) M ± σ

027 (60)6.10±0.44 (20)5.70±0.32 (20)6.09±0.31 (20)6.53±0.20 -

028 (71)5.89±0.46 (19)5.59±0.41 (19)5.74±0.32 (19)6.24±0.45 (14)6.02±0.32

029 (60)6.00±0.53 (20)5.60±0.26 (20)5.81±0.39 (20)6.60±0.23 -

030 (60)5.30±0.61 (20)5.04±0.34 (20)4.88±0.39 (20)5.99±0.38 -

031 (60)5.30±0.41 (20)5.38±0.32 (20)5.38±0.32 (20)5.63±0.26 -

032 (60)4.98±0.50 (20)4.75±0.24 (20)4.61±0.22 (20)5.59±0.29 -

033 (60)5.38±0.40 (20)5.44±0.27 (20)4.98±0.21 (20)5.71±0.30 -

035 (74)5.42±0.74 (20)4.58±0.26 (20)5.06±0.32 (20)6.08±0.29 (14)6.20±0.31

036 (72)5.23±0.62 (20)4.79±0.24 (20)4.69±0.29 (20)5.75±0.25 (12)5.99±0.38

038 (80)5.38±0.59 (20)4.87±0.36 (20)4.93±0.24 (20)5.69±0.37 (20)6.05±0.20

039 (80)5.61±0.58 (20)5.08±0.29 (20)5.18±0.33 (20)5.93±0.32 (20)6.25±0.25

040 (80)5.49±0.62 (20)4.96±0.25 (20)4.86±0.20 (20)6.08±0.25 (20)6.08±0.17

041 (80)5.57±0.54 (20)4.94±0.19 (20)5.26±0.30 (20)6.06±0.25 (20)6.00±0.25

Таблица № 18.

Сводные данные «Основных статистик» по титрам (lg ТЦД 50/0,5 мл)

отдельных сливов вируса кори за 2004 г.

Показатели 2004

слив 1 слив 2 слив 3 слив 4 N наблюдений 736 734 723 219

Среднее 5,40 5,70 6,31 6,20

Доверит. -95,00% 5,37 5,66 6,28 6,15

Доверит. +95,00% 5,43 5,75 6,35 6,25

Стандартное отклонение (σ) 0,42 0,62 0,45 0,38

-3σ 4,14 3,84 4,96 5,06

+3σ 6,66 7,56 7,65 7,34

Медиана 5,45 5,7 6,45 6,2

Мода 5,45 6,2 6,45 6,2

Сумма 3973,9 4186,3 4565,4 1357,6

Минимум 4,07 4,2 5,2 5,45

Максимум 7,2 7,2 7,2 7,2

Размах 3,13 3 2 1,75

Асимметрия -0,31 -0,26 -0,38 0,32

Эксцесс 0,36 -0,85 -0,33 0,12

Коэффициент вариации (%) 7,83% 10,92% 7,13% 6,14%

135

Таблица № 19.

Сводные данные «Основных статистик» по титрам (lg ТЦД 50/0,5 мл)

отдельных сливов вируса кори за 2005 г.

Показатели 2005

слив 1 слив 2 слив 3 слив 4 N наблюдений 1175 1178 1160 925

Среднее 5,24 5,52 6,18 6,22

Доверит. интервал - 95,00% 5,21 5,48 6,15 6,19

Доверит. нтервал +95,00% 5,27 5,56 6,21 6,25

Стандартное отклонение (σ) 0,56 0,64 0,55 0,48

-3σ 3,56 3,6 4,53 4,78

+3σ 6,92 7,44 7,83 7,66

Медиана 5,2 5,45 6,2 6,2

Мода 5,45 6,2 6,45 6,45

Сумма 6154,8 6501,9 7172,5 5750,8

Минимум 3,95 3,95 4,7 5,2

Максимум 6,7 6,95 7,2 7,2

Размах 2,75 3 2,5 2

Асимметрия -0,10 -0,13 -0,25 -0,14

Эксцесс -0,55 -0,77 -0,69 -0,63

Коэффициент вариации (%) 10,71% 11,54% 8,86% 7,70%

Суммарные данные по обработке титров вируссодержащей жидкости

всех четырех сливов приведены в Таблице № 20, а суммарные данные по

отдельным сливам с 2002 по 2005 гг. в таблице № 21.

Таблица № 20.

Суммарные титры вируссодержащей жидкости

всех четырех сливов ВСЖ кори.

№

п/п Год

Общее кол-во всех

сливов

Средний геометрический

титр всех сливов

1 2002 1503 5.96 lg ТЦД50/0.5 мл

2 2003 1858 5.83 lg ТЦД50/0.5 мл

3 2004 2412 5.84 lg ТЦД50/0.5 мл

4 2005 4438 5.76 lg ТЦД50/0.5 мл

Итого 10 211

136

Таблица № 21.

Специфическая активность (lg ТЦД50/0,5 мл) сливов вируса кори

в зависимости от номера слива по годам.

Анализ таблиц (№ 13-21) показывает наличие незначительных

различий в титрах в пределах сливов одного порядкового номера -

(максимальный коэффициент вариации -11.5% у вторых сливов в 2005 г.) и

значительные различия между титрами первого, второго сливов и титрами

третьих сливов. Биологическая активность третьих и четвертых сливов

практически не различалась. Следует отметить также, что

среднегеометрические титры между сливами одного порядкового номера

за все годы наблюдения находятся внутри границ, образованными в

пределах ± 3σ.

Таким образом, на основании вышеприведенных данных можно

сделать предварительный вывод о том, что накопление вакцинного вируса

кори в промышленных масштабах проходит стабильно в соответствии с

требованиями регламента. Дальнейшие исследования подтвердили

предварительные выводы. При статистическом контроле качества для

проверки наличия нарушений в ходе процесса как правило используется

ряд статистических критериев, с помощью которых проверяются гипотезы

о постоянстве дисперсий контролируемого показателя, или о равенстве

этого показателя номинальному значению.

№

слива 2002 2003 2004 2005

n Х+σ n Х+σ n Х+σ n Х+σ

1 391 5,37+0,44 487 5,28+0,41 736 5,40+0,42 1175 5,24+0,56

2 408 6,03+0,42 476 5,64+0,53 734 5,70+0,62 1178 5,52+0,64

3 408 6,20+0,44 466 6,10+0,45 723 6,31+0,45 1160 6,18+0,55

4 296 6,30+0,40 429 6,36+0,40 219 6,20+0,38 925 6,22+0,48

137

Принадлежность к нормальному закону распределения анализировали

с помощью гистограмм и вероятностных графиков отдельно по 1-4 сливам

и по годам с использованием вероятностного калькулятора Программного

продукта Статистика 5. Результаты этих исследований приведены на

рисунках 17-56.

Данные по специфической активности сливов вакцинного вируса кори

за 2002 г:

Гистограмма частотного распределения значений специфической активности

1 слив 2002 год

Значение специфической активности

Чи

сл

о н

аб

лю

де

ни

й

-3сигма среднее +3сигма

0

7

14

21

28

35

42

49

56

63

70

77

84

91

98

<=

4

(4;4

,2]

(4,2

;4,4

]

(4,4

;4,6

]

(4,6

;4,8

]

(4,8

;5]

(5;5

,2]

(5,2

;5,4

]

(5,4

;5,6

]

(5,6

;5,8

]

(5,8

;6]

(6;6

,2]

(6,2

;6,4

]

(6,4

;6,6

]

(6,6

;6,8

]

(6,8

;7]

(7;7

,2]

(7,2

;7,4

]

> 7

,4

Рис. № 17. Гистограмма частотного распределения значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) первых сливов.

Визуальный анализ полученной гистограммы свидетельствует о

нормальном распределении. Красной линией обозначена наложенная

кривая нормального распределения. Правильность этого вывода

подтверждается нормальным вероятностным графиком – кумулятивная

функция распределения представляет прямую линию.

138

Нормальный вероятностный график для значений спецфифической активности

слив 1 за 2002 год

наблюдаемое значение специфической активности

Ож

ид

ае

мо

е н

ор

ма

льн

ое

зна

чени

е

-3

-2

-1

0

1

2

3

4,0 4,4 4,8 5,2 5,6 6,0 6,4

Рис. № 18. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) первых сливов вируса кори

за 2002 год.

Аналогичным образом представлены данные по 2-4 сливам.

Вторые сливы, 2002 год. Гистограмма частотного распределения значений специфической активности

ВСЖ (2 слив) за 2002 год

Значение специфической активности

Чи

сл

о н

аб

лю

де

ни

й

-3сигма среднее +3сигма

0

7

14

21

28

35

42

49

56

63

70

77

84

91

98

<=

4

(4;4

,2]

(4,2

;4,4

]

(4,4

;4,6

]

(4,6

;4,8

]

(4,8

;5,2

]

(5;5

,2]

(5,2

;5,4

]

(5,4

;5,6

]

(5,6

;5,8

]

(5,8

;6,]

(6;6

,2]

(6,2

;6,4

]

(6,4

;6,6

]

(6,6

;6,8

]

(6,8

;7,]

(7;7

,2]

> 7

,2

Рис. № 19. Гистограмма частотного распределения значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) вторых сливов.

139

Нормальный вероятностный график для значений специфической активности

2 слива за 2002 год

Наблюдаемое значение специфической активности

Ож

ид

ае

мо

е н

ор

ма

льно

е з

на

че

ни

е

-2,5

-1,5

-0,5

0,5

1,5

2,5

3,5

5,0 5,4 5,8 6,2 6,6 7,0 7,4

Рис. № 20. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) вторых сливов вируса

кори за 2002 год.

Третьи сливы, 2002 год. Гистограмма частотного распределения значений специфической активности

ВСЖ (3 слив) 2002 год

Значение специфической активности

Чи

сл

о н

аб

лю

де

ни

й

-3сигма среднее +3сигма

0

8

16

24

32

40

48

56

64

72

80

88

96

104

112

<=

4

(4;4

,2]

(4,2

;4,4

]

(4,4

;4,6

]

(4,6

;4,8

]

(4,8

;5]

(5;5

,2]

(5,2

;5,4

]

(5,4

;5,6

]

(5,6

;5,8

]

(5,8

;6,]

(6;6

,2]

(6,2

;6,4

]

(6,4

;6,6

]

(6,6

;6,8

]

(6,8

;7,]

(7;7

,2]

> 7

,2

Рис. № 21. Гистограмма частотного распределения значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) третьих сливов.

140

Нормальный вероятностный график для значений специфической активности

3 слива 2002 года

Наблюдаемое значение специфической активности

Ож

ид

ае

мо

е н

ор

ма

льно

е з

на

че

ни

е

-3

-2

-1

0

1

2

3

5,0 5,4 5,8 6,2 6,6 7,0 7,4

Рис. № 22. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) третьих сливов вируса

кори за 2002 год.

Четвертые сливы, 2002 год.

Рис. № 23. Гистограмма частотного распределения значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) четвертых сливов.

Гистограмма частотного распределения значений специфической активности

ВСЖ (слив 4) 2002 год

Значение специфической активности

Чи

сл

о н

аб

лю

де

ни

й

-3сигма среднее +3 сигма

0

6

12

18

24

30

36

42

48

54

60

66

72

78

84

<=

4

(4;4

,2]

(4,2

;4,4

]

(4,4

;4,6

]

(4,6

;4,8

]

(4,8

;5]

(5;5

,2]

(5,2

;5,4

]

(5,4

;5,6

]

(5,6

;5,8

]

(5,8

;6,]

(6;6

,2]

(6,2

;6,4

]

(6,4

;6,6

]

(6,6

;6,8

]

(6,8

;7,]

(7;7

,2]

> 7

,2

141

Нормальный вероятностный график для значений специфической активности

4 слива 2002 года

Наблюдаемое значение специфической активности

Ож

ид

ае

мо

е н

ор

ма

льно

е з

на

че

ни

е

-3

-2

-1

0

1

2

3

5,0 5,4 5,8 6,2 6,6 7,0 7,4

Рис. № 24. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) четвертых сливов вируса

кори за 2002 год.

Таким образом, приведенные данные говорят о нормальном

распределении значений специфической активности полученных сливов,

что свидетельствует о том, что колебания в величине отдельных сливов

являются случайными и эти данные можно обрабатывать методами

математической статистики. Из гистограмм видно, что титры

специфической активности возрастают с повышением номера слива.

Аналогичным образом были статистически обработаны значения

специфической активности сливов вируса кори за 2003-2005 гг.

Полученные данные приведены ниже и свидетельствуют о нормальном

распределении значений специфической активности на протяжении всего

анализируемого периода. Колебания величины значений активности

отдельных сливов носят случайный характер.

142

Первые сливы, 2003 год. Гистограмма частотного распределения значений специфической активности

1 слив 2003 год

Значение специфической активности

Чи

сл

о н

аб

лю

де

ни

й

-3сигма среднее +3 сигма

0

9

18

27

36

45

54

63

72

81

90

99

108

117

126

135

<=

4

(4;4

,2]

(4,2

;4,4

]

(4,4

;4,6

]

(4,6

;4,8

]

(4,8

;5]

(5;5

,2]

(5,2

;5,4

]

(5,4

;5,6

]

(5,6

;5,8

]

(5,8

;6]

(6;6

,2]

(6,2

;6,4

]

(6,4

;6,6

]

(6,6

;6,8

]

(6,8

;7]

(7;7

,2]

(7,2

;7,4

]

(7,4

;7,6

]

>=

7,6

Рис. № 25. Гистограмма частотного распределения значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) первых сливов.

Нормальный вероятностный график для значений специфической активности

1 слива 2003 года

Наблюдаемое значение специфической активности

Ож

ид

ае

мо

е н

ор

ма

льно

е з

на

че

ни

е

-3,5

-2,5

-1,5

-0,5

0,5

1,5

2,5

3,5

4,0 4,4 4,8 5,2 5,6 6,0 6,4

Рис. № 26. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) первых сливов вируса

кори.

143

Все точки значений специфической активности первых сливов

расположены на прямой линии, что позволяет сделать заключение о том,

что выборка подчиняется нормальному закону распределения.

Вторые сливы, 2003 год. Гистограмма частотного распределния значений специфической активности

2 слива 2003 год

Значение специфической активности

Чи

сл

о н

аб

лю

де

ни

й

-3сигма среднее +3сигма

0

7

14

21

28

35

42

49

56

63

70

77

84

91

<=

4

(4;4

,2]

(4,2

;4,4

]

(4,4

;4,6

]

(4,6

;4,8

]

(4,8

;5]

(5;5

,2]

(5,2

;5,4

]

(5,4

;5,6

]

(5,6

;5,8

]

(5,8

;6]

(6;6

,2]

(6,2

;6,4

]

(6,4

;6,6

]

(6,6

;6,8

]

(6,8

;7]

(7;7

,2]

(7,2

;7,4

]

(7,4

;7,6

]

>=

7,6

Рис. № 27. Гистограмма частотного распределения значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) вторых сливов.

Нормальный вероятностный график для значений специфической активности

2 слива 2003 года

Наблюдаемое значение специфической активности

Ож

ид

ае

мо

е н

ор

ма

льно

е з

на

че

ни

е

-3,5

-2,5

-1,5

-0,5

0,5

1,5

2,5

3,5

3,5 4,0 4,5 5,0 5,5 6,0 6,5 7,0 7,5

Рис. № 28. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) вторых сливов вируса

кори.

144

Третьи сливы, 2003 год.

Гистограмма частотного распределения значений специфической активности

3 слив 2003 год

Значение специфической активности

Чи

сл

о н

аб

лю

де

ни

й

-3сигма среднее +3 сигма

0

8

16

24

32

40

48

56

64

72

80

88

96

104

112

<=

4

(4;4

,2]

(4,2

;4,4

]

(4,4

;4,6

]

(4,6

;4,8

]

(4,8

;5,]

(5;5

,2]

(5,2

;5,4

]

(5,4

;5,6

]

(5,6

;5,8

]

(5,8

;6,]

(6;6

,2]

(6,2

;6,4

]

(6,4

;6,6

]

(6,6

;6,8

]

(6,8

;7,]

(7;7

,2]

(7,2

;7,4

]

(7,4

;7,6

]

>7

,6

Рис. № 29. Гистограмма частотного распределения значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) третьих сливов.

Нормальный вероятностный график для значений специфической активности

3 слива 2003 года

Наблюдаемое значение специфической активности

Ож

ид

ае

мо

е н

ор

ма

льно

е з

на

че

ни

е

-3,5

-2,5

-1,5

-0,5

0,5

1,5

2,5

3,5

4,4 5,0 5,6 6,2 6,8 7,4

Рис. № 30. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) третьих сливов вируса

кори.

145

Четвертые сливы, 2003 год. Гистограмма частотного распределения значений спцифической активности

4 слив 2003 год

Значение специфической активности

Чи

сл

о н

аб

лю

де

ни

й

-3сигма среднее +3сигма

0

8

16

24

32

40

48

56

64

72

80

88

96

104

112

120

<=

4

(4;4

,2]

(4,2

;4,4

]

(4,4

;4,6

]

(4,6

;4,8

]

(4,8

;5]

(5;5

,2]

(5,2

;5,4

]

(5,4

;5,6

]

(5,6

;5,8

]

(5,8

;6,]

(6;6

,2]

(6,2

;6,4

]

(6,4

;6,6

]

(6,6

;6,8

]

(6,8

;7,]

(7;7

,2]

(7,2

;7,4

]

(7,4

;7,6

]

>=

7,6

Рис. № 31. Гистограмма частотного распределения значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) четвертых сливов.

Нормальный вероятностный график для значений специфической активности

4 слива 2003 года

Наблюдаемое значение специфической активности

Ож

ид

ае

мо

е н

ор

ма

льно

е з

на

че

ни

е

-3,5

-2,5

-1,5

-0,5

0,5

1,5

2,5

3,5

5,0 5,4 5,8 6,2 6,6 7,0 7,4

Рис. № 32. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) четвертых сливов вируса

кори.

146

Анализ вторых-четвертых сливов за 2003 г. показывает, что они

также, как и выборка первых сливов, распределены по нормальному

закону и могут быть подвергнуты дальнейшей статистической обработке.

Первые сливы, 2004 год. Гистограмма частотного распределения значений спнцифической активности

1 слив 2004 год

Значение специфической активности

Чи

сл

о н

аб

лю

де

ни

й

-3сигма среднее +3сигма

0

13

26

39

52

65

78

91

104

117

130

143

156

169

182

195

<=

4

(4;4

,2]

(4,2

;4,4

]

(4,4

;4,6

]

(4,6

;4,8

]

(4,8

;5]

(5;5

,2]

(5,2

;5,4

]

(5,4

;5,6

]

(5,6

;5,8

]

(5,8

;6]

(6;6

,2]

(6,2

;6,4

]

(6,4

;6,6

]

(6,6

;6,8

]

(6,8

;7]

(7;7

,2]

(7,2

;7,4

]

(7,4

;7,6

]

(7,6

;7,8

]

> 7

,8

Рис. № 33. Гистограмма частотного распределения значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) первых сливов.

Нормальный вероятностный график для значений специфической активности

1 слив 2004 год

Наблюдаемое значение специфической активности

Ож

ида

емое

но

рмал

ьное

зна

чени

е

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

3,5 4,0 4,5 5,0 5,5 6,0 6,5 7,0 7,5

Рис. № 34. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) первых сливов вируса

кори.

Анализ первых сливов, полученных в 2004 г., показал разброс

значений специфической активности и отклонение от нормального

распределения в сторону более высоких титров. По-видимому, это можно

147

объяснить тем, что в ФС на коревую вакцину не установлен верхний

предел значений активности вирусных сборов, а повышение титров

создает определенный запас активности, необходимый для того, чтобы

выпущенные серии сохраняли заявленную активность до конца срока

годности при соблюдении условий транспортирования и хранения.

Вторые сливы, 2004 год. Гистограмма частотного распределения значений специфической активности

2 слив 2004 год

Значение специфической активности

Чи

сло

на

бл

юд

ени

й

-3сигма среднее +3сигма

0

9

18

27

36

45

54

63

72

81

90

99

108

117

126

<=

3,8

(3,8

;4]

(4;4

,2]

(4,2

;4,4

]

(4,4

;4,6

]

(4,6

;4,8

]

(4,8

;5]

(5;5

,2]

(5,2

;5,4

]

(5,4

;5,6

]

(5,6

;5,8

]

(5,8

;6]

(6;6

,2]

(6,2

;6,4

]

(6,4

;6,6

]

(6,6

;6,8

]

(6,8

;7]

(7;7

,2]

(7,2

;7,4

]

(7,4

;7,6

]

(7,6

;7,8

]

> 7

,8

Рис. № 35. Гистограмма частотного распределения значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) вторых сливов.

Нормальный вероятностный график для значений специфической активности

слив 2 2004 год

Наблюдаемое значение специфической активности

Ож

ид

ае

мо

е н

ор

ма

льно

е з

на

че

ни

е

-3,5

-2,0

-0,5

1,0

2,5

4,0

3,5 4,0 4,5 5,0 5,5 6,0 6,5 7,0 7,5

Рис. № 36. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) вторых сливов вируса кори.

148

Аналогичная картина наблюдается и в распределении вторых сливов,

полученных в 2004 г., т.е. вариабельность специфической активности в

2004 г. была выше, чем в 2002 и 2003 гг.

Третьи сливы, 2004 год. Гистограмма частотного распределения значений специфической активности

3 слив 2004 год

Значение специфической активности

Чи

сл

о н

аб

лю

де

ни

й

-3сигма среднее +3сигма

0

12

24

36

48

60

72

84

96

108

120

132

144

156

168

<=

4

(4;4

,2]

(4,2

;4,4

]

(4,4

;4,6

]

(4,6

;4,8

]

(4,8

;5]

(5;5

,2]

(5,2

;5,4

]

(5,4

;5,6

]

(5,6

;5,8

]

(5,8

;6,]

(6;6

,2]

(6,2

;6,4

]

(6,4

;6,6

]

(6,6

;6,8

]

(6,8

;7,]

(7;7

,2]

(7,2

;7,4

]

(7,4

;7,6

]

(7,6

;7,8

]

>=

7,8

Рис. № 37. Гистограмма частотного распределения значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) третьих сливов.

Нормальный вероятностный график для значений специфической активности

3 слив 2004 год

Наблюдаемое значение специфической активности

Ож

ид

ае

мо

е н

ор

ма

льно

е з

на

че

ни

е

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5,0 5,4 5,8 6,2 6,6 7,0 7,4

Рис. № 38. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) третьих сливов вируса

кори.

149

Четвертые сливы, 2004 год. Гистограмма частотного распределения значений специфической активности

4 слив 2004 год

Значение специфической активности

Чи

сл

о н

аб

лю

де

ни

й

-3сигма среднее +3сигма

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

60

65

70

<=

4

(4;4

,2]

(4,2

;4,4

]

(4,4

;4,6

]

(4,6

;4,8

]

(4,8

;5]

(5;5

,2]

(5,2

;5,4

]

(5,4

;5,6

]

(5,6

;5,8

]

(5,8

;6,]

(6;6

,2]

(6,2

;6,4

]

(6,4

;6,6

]

(6,6

;6,8

]

(6,8

;7,]

(7;7

,2]

(7,2

;7,4

]

(7,4

;7,6

]

(7,6

;7,8

]

>7

,8

Рис. № 39. Гистограмма частотного распределения значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) четвертых сливов.

Нормальный вероятностный график для знчений специфической активности

4 слива 2004 год

Наблюдаемое значение специфической активности

Ож

ид

ае

мо

е н

ор

ма

льно

е з

на

че

ни

е

-2,5

-1,5

-0,5

0,5

1,5

2,5

3,5

5,2 5,6 6,0 6,4 6,8 7,2 7,6

Рис. 40. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) четвертых сливов вируса

кори.

Третьи и четвертые сливы также распределены по нормальному

закону.

150

Первые сливы, 2005 год.

Гистограмма частотного распределения значений специфической активности

1 слив 2005год

Значение специфической активности

Чи

сл

о н

аб

лю

де

ни

й

-3сигма среднее +3сигма

0

15

30

45

60

75

90

105

120

135

150

165

180

195

210

225

<=

3,5

(3,5

;3,7

]

(3,7

;3,9

]

(3,9

;4,1

]

(4,1

;4,3

]

(4,3

;4,5

]

(4,5

;4,7

]

(4,7

;4,9

]

(4,9

;5,1

]

(5,1

;5,3

]

(5,3

;5,5

]

(5,5

;5,7

]

(5,7

;5,9

]

(5,9

;6,1

]

(6,1

;6,3

]

(6,3

;6,5

]

(6,5

;6,7

]

(6,7

;6,9

]

(6,9

;7,1

]

(7,1

;7,3

]

(7,3

;7,5

]

(7,5

;7,7

]

(7,7

;7,9

]

> 7

,9

Рис. № 41. Гистограмма частотного распределения значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) первых сливов.

Нормальный вероятностный график для значений специфичесо активности

1 слива 2005 год

Наблюдаемое значение специфической активности

Ож

ид

ае

мо

е н

ор

ма

льно

е з

на

че

ни

е

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

3,6 4,2 4,8 5,4 6,0 6,6 7,2

Рис. № 42. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) первых сливов вируса

кори.

151

Вторые сливы, 2005 год. Гистограмма частотного распределения значений специфической активности

2 слив 2005 год

Значение специфической активности

Чи

сл

о н

аб

лю

де

ни

й

-3сигма среднее +3 сигма

0

13

26

39

52

65

78

91

104

117

130

143

156

169

182

<=

3,5

(3,5

;3,7

]

(3,7

;3,9

]

(3,9

;4,1

]

(4,1

;4,3

]

(4,3

;4,5

]

(4,5

;4,7

]

(4,7

;4,9

]

(4,9

;5,1

]

(5,1

;5,3

]

(5,3

;5,5

]

(5,5

;5,7

]

(5,7

;5,9

]

(5,9

;6,1

]

(6,1

;6,3

]

(6,3

;6,5

]

(6,5

;6,7

]

(6,7

;6,9

]

(6,9

;7,1

]

(7,1

;7,3

]

(7,3

;7,5

]

(7,5

;7,7

]

(7,7

;7,9

]

> 7

,9

Рис. № 43. Гистограмма частотного распределения значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) вторых сливов.

Нормальный вероятностный график для значений специфической активности

2 слив 2005 год

Наблюдаемое значение специфической активности

Ож

ид

ае

мо

е н

ор

ма

льно

е з

на

че

ни

е

-3,5

-2,5

-1,5

-0,5

0,5

1,5

2,5

3,5

3,6 4,2 4,8 5,4 6,0 6,6 7,2

Рис. № 44. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) вторых сливов вируса

кори.

152

Третьи сливы, 2005 год.

Гистограмма частотного распределения значений специфической активности

3 слива 2005 год

Значение специфической активности

Чи

сл

о н

аб

лю

де

ни

й

-3сигма среднее +3сигма

0

13

26

39

52

65

78

91

104

117

130

143

156

169

182

195

<3

,5

(3,5

;3,7

]

(3,7

;3,9

]

(3,9

;4,1

]

(4,1

;4,3

]

(4,3

;4,5

]

(4,5

;4,7

]

(4,7

;4,9

]

(4,9

;5,1

]

(5,1

;5,3

]

(5,3

;5,5

]

(5,5

;5,7

]

(5,7

;5,9

]

(5,9

;6,1

]

(6,1

;6,3

]

(6,3

;6,5

]

(6,5

;6,7

]

(6,7

;6,9

]

(6,9

;7,1

]

(7,1

;7,3

]

(7,3

;7,5

]

(7,5

;7,7

]

(7,7

;7,9

]

>=

7,9

Рис. № 45. Гистограмма частотного распределения значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) третьих сливов.

Нормальный вероятностный график для значений специфической активности

3 слив 2005 год

Наблюдаемое значение специфической активности

Ож

ид

ае

мо

е н

ор

ма

льно

е з

на

че

ни

е

-3,5

-2,5

-1,5

-0,5

0,5

1,5

2,5

3,5

4,4 5,0 5,6 6,2 6,8 7,4

Рис. № 46. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) третьих сливов вируса

кори.

153

Четвертые сливы, 2005 год. Гистограмма частотного распределения значений специфической активности

4 слив 2005 год

Значение специфической активности

Чи

сл

о н

аб

лю

де

ни

й

-3сигма среднее +3сигма

0

13

26

39

52

65

78

91

104

117

130

143

156

169

182

<3

,5

(3,5

;3,7

]

(3,7

;3,9

]

(3,9

;4,1

]

(4,1

;4,3

]

(4,3

;4,5

]

(4,5

;4,7

]

(4,7

;4,9

]

(4,9

;5,1

]

(5,1

;5,3

]

(5,3

;5,5

]

(5,5

;5,7

]

(5,7

;5,9

]

(5,9

;6,1

]

(6,1

;6,3

]

(6,3

;6,5

]

(6,5

;6,7

]

(6,7

;6,9

]

(6,9

;7,1

]

(7,1

;7,3

]

(7,3

;7,5

]

(7,5

;7,7

]

>7

,7

Рис. № 47. Гистограмма частотного распределения значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) четвертых сливов.

Нормальный вероятностный график для значений специфичесокй активности

4 слив 2005 год

Наблюдаемое значение специфической активности

Ожи

даем

ое н

орма

льно

е зн

ачен

ие

-2,5

-1,5

-0,5

0,5

1,5

2,5

3,5

5,0 5,4 5,8 6,2 6,6 7,0 7,4

Рис. № 48. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности (lg ТЦД50/0,5 мл) четвертых сливов вируса

кори.

Анализ процесса накопления вируса кори в 2005 г. отличается

стабильностью, а показатели специфической активности распределены по

нормальному закону.

На основании вышеприведенных данных можно утверждать, что

процесс накопления вакцинного вируса кори в течение 2002-2005 гг.

являлся стабильным. Отдельные вариации в титрах вируса мы попытались

154

более наглядно выявить с помощью контрольных карт Шухарта и кусум-

карт.

X- Сред=4,17125 ( 4,17125 ) Сигма проц.=,109778 ( ,109778 ) n=1

Выборки

3,84192

4,17125

4,50058

1 5 10 15 20 25 30

Гистограмма средних

N набл.

X- к

арта

: VA

R3

3,7

3,8

3,9

4,0

4,1

4,2

4,3

4,4

4,5

4,6

0 4 8 12 16

Размах Сред=,123871 ( ,123871 ) Сигма=,093586 ( ,093586 ) n=1

Выборки

0,00000

,123871

,404628

1 5 10 15 20 25 30

Гистограмма размахов

N набл.

R к

арта

: VAR

3

-0,1

0,0

0,1

0,1

0,2

0,2

0,3

0,3

0,4

0,4

0,5

0 8 16

Рис. № 49. Х и R –карты титрования стандартного образца

вакцинного вируса кори в 2004 г.

Эти карты наглядно показывают, что процесс титрования, т.е.

определения биологической активности вируса кори, колеблется в

допустимых пределах (± 3 σ).

Анализ приведенных материалов показал, что в целом производство

вакцинного вируса кори стабильно из года в год, но индивидуальные

сливы по биологической активности, естественно, различаются.

Для примера приводим контрольные Х и R-карты по всем сливам

колбы № 1 за 2002 и 2004 годы. Анализ карт показывает, что титры всех

сливов располагаются внутри статистических границ, что свидетельствует

о стабильности накопления вакцинного вируса кори.

155

X- Сред=5,98125 (5,98125) Сигма проц.=,545400 n=1

Выборки

4,34505

5,98125

7,61745

1 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 48 51 54 57 60 63 66 69 72

Гистограмма средних

N набл.

X-

кар

та:

AL

L

4,0

4,5

5,0

5,5

6,0

6,5

7,0

7,5

8,0

0 10 20 30

Размах Сред=,316901 (,615418) Сигма=,239422 (,464955) n=1

Выборки

0,00000

,615418

2,01028

1 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 48 51 54 57 60 63 66 69 72

Гистограмма размахов

N набл.

R к

ар

та: A

LL

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

0 20 40 60

Рис. № 50. Х и R карты всех трех сливов колбы № 1 (2002 г).

X- Сред=5,24167 (5,24167) Сигма проц.=,300100 n=1

Выборки

4,34137

5,24167

6,14197

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

Гистограмма средних

N набл.

X- к

арта

: C1

4,0

4,5

5,0

5,5

6,0

6,5

0 4 8 12

Размах Сред=,323529 (,338627) Сигма=,244430 (,255836) n=1

Выборки

0,00000

,338627

1,10613

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

Гистограмма размахов

N набл.

R ка

рта:

C1

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

0 4 8 12

Рис. № 51. Х и R карты первых сливов специфической

активности колбы № 1 (2002).

156

X- Сред=6,24167 (6,24167) Сигма проц.=,230900 n=1

Выборки

5,54897

6,24167

6,93437

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

Гистограмма средних

N набл.

X- к

арта

: C

2

5,4

5,6

5,8

6,0

6,2

6,4

6,6

6,8

7,0

7,2

0 2 4 6

Размах Сред=,235294 (,260543) Сигма=,177767 (,196843) n=1

Выборки

0,00000

,260543

,851071

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

Гистограмма размахов

N набл.

R к

арта

: C2

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

0 4 8

Рис. № 52. Х и R карты вторых сливов специфической

активности колбы № 1 (2002).

X- Сред=6,00556 (6,00556) Сигма проц.=,369400 n=1

Выборки

4,89736

6,00556

7,11376

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

Гистограмма средних

N набл.

X- к

арта

: C

3

4,5

5,0

5,5

6,0

6,5

7,0

7,5

0 4 8 12

Размах Сред=,367647 (,416823) Сигма=,277761 (,314914) n=1

Выборки

0,00000

,416823

1,36157

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

Гистограмма размахов

N набл.

R к

арт

а: C

3

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

1,6

0 2 4 6 8

Рис. № 53. Х и R карты третьих сливов специфической

активности колбы № 1 (2002).

Ретроспективный анализ карт Шухарта сливов, полученных в 2002 г.,

подтвердил ранее полученные предположения о стабильности накопления

вакцинного вируса кори. Далее для подтверждения стабильности процесса

накопления вакцинного вируса кори был использован метод, позволяющий

157

оценить незначительные отклонения - метод кусум карт, т.е. карт

накопленных сумм (Рис. №№ 54- 56).

CUSUM-КАРТА Сред=5,2417 (5,2417) Сигма проц:,30012 (,30012) n=1

Выборки

C1(

Нако

плен

ная с

умма

отк

лоне

ний)

-1,0

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

-1,0

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

Рис. № 54. Кусум карты сливов колбы 001 за 2002 г. Первый слив.

CUSUM-КАРТА Сред=6,2417 (6,2417) Сигма проц:,23089 (,23089) n=1

Выборки

C2(

Нак

опле

нная

сум

ма о

ткло

нени

й)

-0,7

-0,6

-0,5

-0,4

-0,3

-0,2

-0,1

0,0

0,1

0,2

0,3

-0,7

-0,6

-0,5

-0,4

-0,3

-0,2

-0,1

0,0

0,1

0,2

0,3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

Рис. № 55. Второй слив

CUSUM-КАРТА Сред=6,0056 (6,0056) Сигма проц:,36938 (,36938) n=1

Выборки

C3(

Нак

опле

нная

сум

ма

откл

онен

ий)

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

Рис. № 56. Третий слив

Лишь среди первых сливов методом кусум-карт удалось выявить одно

отклонение от статистически рассчитанных границ (Рис. № 54).

158

Аналогично стабильные показатели производства коревой

вируссодержащей жидкости выявлены и за 2003 и 2004 гг.

В работе мы приводим лишь карты Шухарта для титров сливов колбы

№ 1 за 2004 г.

X- Сред=5,88519 (5,88519) Сигма проц.=,322800 n=1

Выборки

4,91679

5,88519

6,85359

1 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 48 51 54

Гистограмма средних

N набл.

X- к

арта

: AL

L

4,5

5,0

5,5

6,0

6,5

7,0

7,5

0 10 20 30 40

Размах Сред=,344340 (,364241) Сигма=,260152 (,275188) n=1

Выборки

0,00000

,364241

1,18980

1 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 48 51 54

Гистограмма размахов

N набл.

R ка

рта:

ALL

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

0 10 20 30

Рис. № 57. Х и R карты специфической активности всех сливов

вируса кори (колба 001, 2004 г.)

X- Сред=5,75000 (5,75000) Сигма проц.=,251300 n=1

Выборки

4,99610

5,75000

6,50390

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Гистограмма средних

N набл.

X- к

арта

: C1

4,8

5,0

5,2

5,4

5,6

5,8

6,0

6,2

6,4

6,6

6,8

0 4 8

Размах Сред=,250000 (,283562) Сигма=,188878 (,214234) n=1

Выборки

0,00000

,283562

,926263

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Гистограмма размахов

N набл.

R ка

рта:

C1

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

0 4 8 12 16

Рис. № 58. Специфическая активность первых сливов

кори (колба 001, 2004 г.).

159

X- Сред=5,82500 (5,82500) Сигма проц.=,319300 n=1

Выборки

4,86710

5,82500

6,78290

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Гистограмма средних

N набл.

X- к

арта

: C

2

4,5

5,0

5,5

6,0

6,5

7,0

0 4 8 12

Размах Сред=,473684 (,360291) Сигма=,357873 (,272204) n=1

Выборки

0,00000

,360291

1,17690

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Гистограмма размахов

N набл.

R к

арта

: C2

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

0 4 8

Рис. № 59. Специфическая активность вторых сливов вируса

кори (колба 001, 2004 г.).

X- Сред=6,16429 (6,16429) Сигма проц.=,256800 n=1

Выборки

5,39389

6,16429

6,93469

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

Гистограмма средних

N набл.

X- к

арта

: C

3

5,2

5,4

5,6

5,8

6,0

6,2

6,4

6,6

6,8

7,0

7,2

0 2 4 6

Размах Сред=,307692 (,289768) Сигма=,232465 (,218923) n=1

Выборки

0,00000

,289768

,946536

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

Гистограмма размахов

N набл.

R к

арта

: C3

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

0 2 4 6 8

Рис. № 60. Специфическая активность третьих сливов вируса

кори (колба 001, 2004 г.).

На приведенных выше графиках распределения специфической

активности кори по сливам четко видны как различия, так и сходства в

160

распределении сливов по величине титров. На графиках прослеживается

сужение границ биологической активности вирусных сборов от первого-

второго сливов к третьему – четвертому сливу и, соответственно,

увеличение титров. Чем выше слив, тем меньше размах величин титров

вируссодержащей жидкости.

Однако, несмотря на стабильность получения вакцинного вируса

кори в целом, отчетливо прослеживаются различия в титрах между

колбами. Одним из факторов, который может оказывать влияние на

величину титров, является показатель множественности заражения,

который выражается в ТЦД50 на клетку. В таблице № 22 приведен анализ

данных по множественности заражения на клетку за 2002-2004 гг.

Таблица № 22.

Показатели множественности заражения клеток ФЭП

вирусом кори.

№

п/п Год n

Min.,

ТЦД50/кл.

Маx.

ТЦД50/кл.

Маx./Min. Размах М± σ М/ σ

1 2002 19 0,0040 0,093 23,25 0,0890 0,024±0,023 1,04

2 2003 26 0,0050 0,037 7,40 0,0320 0,016±0,009 1,77

3 2004 34 0,0001 0,030 300,00 0,0299 0,014±0,008 1,75

Как видно из табл. 22, множественность заражения на клетку вирусом

кори в разные годы колеблется в широких пределах - от 0,001ТЦД50/кл. до

0,093ТЦД50/кл., что составляет разницу от 7 до 300 раз. Можно

предположить, что такие различия в множественности заражения

сказываются на биологической активности вирусных сливов. Согласно

технологическому регламенту, в процессе культивирования проводят три-

четыре слива вируссодержащей жидкости, аликвоты которых после

проверки на стерильность подвергают титрованию микрометодом на

культуре клеток Vero.

161

Как видно из табл. № 23, титры вируса колебались от 5.31 до 6.11 lg

ТЦД50/0.5 мл, что составило 0.8 lg или от 204.200 ТЦД50/0.5 мл до

1.288.000 ТЦД50/0.5 мл. Достоверность различий титров в зависимости от

дозы заражения вычисляли по сравнению с минимальной дозой заражения.

В Таблице № 24 приведены данные по достоверности различий по всем

колбам.

Таблица № 23.

Анализ данных по влиянию множественности заражения на титры

сливов по данным за 2002 год.

№

п/п

ТЦД50/кл.

По всем

сливам в

целом,

М ± σ

СЛИВЫ

I II III IV

М ± σ М ± σ М ± σ М ± σ

1 Тысячные

доли n = 511

5,92±0,49

n = 137

5,44±0,37

n = 135

6,01±0,32

n = 135

6,07±0,45

n = 104

6,22±0,39

2 0,01 140

5,99±0,50

40

5,51±0,36

40

5,99±0,35

40

6,32±0,42

20

6,30±0,32

3 0,02 390

6,09± 0,64

100

5,26±0,40

99

6,09±0,41

99

6,49±0,36

92

6,55±0,30

4 0,03 134

5,93±0,68

38

5,23±0,36

38

6,14±0,69

38

6,19±0,48

20

6,35±0,48

5 0,04 57

5,91±0,34

19

5,79±0,29

19

5,98±0,39

19

5,95±0,33

–

6 0,06 51

6,00±0,41

17

5,74±0,27

17

6,41±0,27

17

5,86±0,36

–

7 0,09 80

5,82±0,55

20

5,20±0,51

20

5,90±0,44

20

6,06±0,36

20

6,13±0,30

Таблица № 24.

Достоверность различий между сливами в целом за 2002 г.

№

Множеств.

заражения N М±σ t наблюд. P

1 0,001 511 5,92±0,49

2 0,01 140 5,99±0,50 1,474

3 0,02 390 6,09±0,64 ↑ 4,360 <0,001

4 0,03 134 5,93±0,68 0,160

5 0,04 57 5,91±0,34 0,200

6 0,06 51 6,00±0,41 1,304

7 0,09 80 5,82±0,55 1,534

162

Достоверные различия в титрах выявлены только между дозами

заражения 0,02 ТЦД50/кл. и 0,001 ТЦД50/кл.

Таблица № 25.

Анализ данных по влиянию множественности заражения на титры

сливов по данным за 2003 год.

№

п/п

ТЦД50/кл.

По всем

сливам в

целом,

М ± σ

СЛИВЫ

I II III IV

М ± σ М ± σ М ± σ М ± σ

1.

0,001 n=408

5,81±0,59

n=108

5,23±0,34

n=102

5,57±0,39

n=100

6,12±0,36

n=98

6,38±0,42

2.

0,01 1211

5,81±0,64

319

5,24±0,42

314

5,63±0,58

306

6,11±0,50

272

6,34±0,40

3.

0,03 239

5,95± 0,45

60

5,57±0,30

60

5,78±0,36

60

6,5±0,9

59

6,40±0,35

Как видно из табл. № 25, в 2003 г. титры вируссодержащей жидкости

были достоверно выше при множественности заражения 0,03 ТЦД50 на

клетку.

Таблица № 26.

Достоверность различий между сливами в целом за 2003 г.

№п/п Множеств.

заражения N М σ t. набл P

1 Тыс. доли 408 5,81 0,59

2 0,01 1211 5,81 0,64 -3,395 <0,001

3 0,03 239 5,95 0,45 -4,066 <0,001

Более четкая зависимость выявлена в 2004 г.

163

Таблица № 27.

Анализ данных по влиянию множественности заражения на титры

сливов по данным за 2004 г.

Таблица № 28.

Достоверность различий между сливами вакцинного вируса кори

в целом за 2004 г. в зависимости от множественности заражения.

множ. зар N М ± σ t. набл P

1 0,0001 132 6,05 ± 0,56

2 0,001 520 6,12 ± 0,54 1,292

3 0,01 865 5,85 ± 0,58 3,804 <0,001

4 0,02 469 5,66 ± 0,63 6,871 <0,001

5 0,03 220 5,67 ± 0,58 6,081 <0,001

Из табл. № 28 видно, что малые дозы множественности заражения

(десятитысячные и тысячные доли ТЦД на клетку) приводили к

достоверно более высоким титрам, чем сотые доли ТЦД. Эти данные

свидетельствуют о том, что сужение границ множественности заражения

может способствовать снижению различий в титрах биологической

активности вакцинного вируса и тем самым еще в большей степени

способствовать стабилизации процесса получения коревой вакцины.

№

п/п

ТЦД50/кл.

По всем

сливам в

целом,

М ± σ

СЛИВЫ

I II III IV

М ± σ М ± σ М ± σ М ± σ

1. 0,0001 n=132

6,05±0,56

n=40

5,54±0,26

n=40

6,01±0,53

n=40

6,41±0,37

n=12

6,74±0,23

2. 0,001 520

6,12±0,54

160

5,59±0,35

160

6,16±0,42

159

6,58±0,31

41

6,24±0,47

3. 0,01 865

5,85± 0,58

277

5,50±0,36

276

5,71±0,55

266

6,31±0,48

46

6,18±0,38

4. 0,02 469

5,66±0,63

139

5,23±0,41

138

5,43±0,63

138

6,11±0,44

54

6,22±0,33

5. 0,03 220

5,67±0,58

60

5,95±0,40

60

5,35±0,50

60

6,22±0,30

40

6,40±0,21

164

На следующем этапе после проведения всех контрольных операций

проводят объединение вируссодержащих сборов. Индивидуальные

вирусные сборы, полученные на клетках одной колбы, последовательно

собирают из флаконов в 50-литровый пакет. Дальнейшая работа

направлена на сохранение биологической активности вируссодержащих

сливов в процессах осветляющей фильтрации (с целью освобождения от

интактных клеток и клеточного дебриса) и последующего хранения.

Осветляющую фильтрацию проводят на установке фирмы «Pall» (величина

пор 1 мкм) с целью удаления всех взвешенных частиц и интактных клеток.

Полученный продукт называют полуфабрикатом. В результате фильтрации

титр вируса, как правило, снижается незначительно. Хранят полуфабрикат

при температуре минус 60о С, время хранения, согласно регламенту, - до 1

года. На следующей стадии технологического цикла вируссодержащую

жидкость после размораживания смешивают со стабилизатором ЛС-18,

разливают по ампулам и лиофильно высушивают. Ампулы с сухой

вакциной маркируют и контролируют по показателям, изложенным в ФС.

Эти показатели были подвергнуты статистической обработке, после чего

были построены контрольные карты Шухарта и Кусум-карты. Данные

обработки за 2002 и 2004 гг. суммированы в табл. № 29.

Таблица № 29.

Значения показателей, контролируемых при выпуске

коревой моновакцины, (М±σ).

Показатель

Требование

ФС

2002 год 2004 год

n = 81 n = 65 Концентрация белка на дозу, мкг Не более 2 0,68±0,28 0,014±0,0065

Специфическая активность серий,

lg ТЦД50/0.5 мл

Не менее 3 3,74±0,2 4,16±0,13

Точность розлива, % Не выше 10 1,39±0,61 0,97±0,43

Кол-во антибиотиков, мкг/доза Не более 20 3,7±0,3 3,5±0,64

Потеря массы при высушивании,% Не более 2 0,84±0,27 0,98±0,26

Остаточный кислород, % Не выше 1 0,38±0,07 0,34±0,05

рН, ед. рН 7.2 -7.8 7,56±0,09 7,6±0,09

165

Как видно из табл. 29, все показатели не выходят за рамки, указанные

в ФС, но некоторые показатели идут с запасом прочности. Более наглядно

это видно на картах Шухарта и кусум-картах.

Основные показатели сухой коревой вакцины согласно ФС 42-3092-

00, произведенной в 2002 г.

I. Концентрация водородных ионов.

Рис. № 61. X и R карты Шухарта.

Как видно, все отклонения на Х-карте представлены нормальным

распределением и не выходят за пределы 2 сигмы.

Рис. № 62. Кусум – карта отклонений рН от среднестатистических

значений.

X Сред: 7,56432 ( 7,56432) Сигма: ,049186 ( ,092398 ) n: 1

7,287128

7,564321

7,841514

1 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80

Гистограмма наблюдений

7,20

7,30

7,40

7,50

7,60

7,70

7,80

7,90

0 5 10 15 20 25 30

Скольз.R Сред: ,055500 ( ,104260 ) Сигма: ,041931 ( ,041931) n: 1

0,000000

,1042597

,2300522

1 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80

Гистограмма размахов

-0,05

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0 10 20 30 40 50

CUSUM-КАРТА Сред=7,5643 (7,5643) Сигма проц:,09240 (,09240) n=1

Выборк (подмн-во; от:1 до:81)

ALL

(Нак

опле

нная

сум

ма о

ткло

нени

й)

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

1 10 20 30 40 50 60 70 80

166

На кумулятивной карте сумм отклонений концентрации водородных

ионов только одна серия находится на предупреждающей границе, что

также свидетельствует, что отклонения носят случайный характер и не

требуют корректировки.

II. Концентрация белка (мкг) в одной дозе.

Рис. № 63. X и R карты Шухарта.

Рис. № 63. Х и R карты Шухарта

Рис. № 64. Кусум – карта.

X Сред: ,681161 ( ,681161) Сигма: ,164033 ( ,277549 ) n: 1

-,151487

,6811607

1,513809

1 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55

Гистограмма наблюдений

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

1,6

1,8

0 5 10 15 20

Скольз.R Сред: ,185091 ( ,313181 ) Сигма: ,139838 ( ,139838) n: 1

0,000000

,3131809

,7326953

1 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55

Гистограмма размахов

-0,1

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

0 5 10

CUSUM-КАРТА Сред=,68116 (,68116) Сигма проц:,27755 (,27755) n=1

Выборк (подмн-во; от:1 до:56)

ALL

(Нак

опле

нная

сум

ма

откл

онен

ий)

-3,5

-3,0

-2,5

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

-3,5

-3,0

-2,5

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55

167

Как видно из рис. 64, на графике кусум-карты четко выделяются 3

случая выхода накопленной сумы отклонений за статистические границы,

что можно интерпретировать как предупредительный сигнал для

проведения анализа отклонений при контроле концентрации общего белка.

Напомним, что все показатели контроля готового продукта соответствуют

параметрам ФС.

III. Остаточный кислород.

Рис. № 65. Х и R –карта.

Рис. № 66. Кусум- карта уровня остаточного кислорода в ампулах с

сухим продуктом в %.

X Сред: ,385222 ( ,385222) Сигма: ,047025 ( ,066555 ) n: 1

,1855559

,3852222

,5848885

1 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80

Гистограмма наблюдений

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0,70

0 10 20 30 40

Скольз.R Сред: ,053063 ( ,075100 ) Сигма: ,040089 ( ,040089) n: 1

0,000000

,0750998

,1953676

1 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80

Гистограмма размахов

-0,05

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0 10 20 30 40 50

CUSUM-КАРТА Сред=,38522 (,38522) Сигма проц:,06656 (,06656) n=1

Выборк (подмн-во; от:1 до:81)

ALL

(Нак

опле

нная

сум

ма

откл

онен

ий)

-0,3

-0,2

-0,1

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

-0,3

-0,2

-0,1

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

1 10 20 30 40 50 60 70 80

168

Как видно из карты Шухарта и кусум-карты, все показатели находятся

в пределах статистических границ, что свидетельствует о стабильности

процесса наполнения ампул инертным газом.

IV. Потеря массы при высушивании.

Рис. № 67. Х и R –карта.

Рис. № 68. Кусум –карта.

Как видно из карты Шухарта и кусум-карты, все показатели находятся

в пределах статистических границ, что свидетельствует о стабильности

процесса лиофилизации.

X Сред: ,837037 ( ,837037) Сигма: ,159521 ( ,275429 ) n: 1

,0107502

,8370370

1,663324

1 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80

Гистограмма наблюдений

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

1,6

1,8

2,0

0 5 10 15 20 25 30

Скольз.R Сред: ,180000 ( ,310788 ) Сигма: ,135992 ( ,135992) n: 1

0,000000

,3107883

,7187640

1 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80

Гистограмма размахов

-0,1

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0 5 10 15 20

CUSUM-КАРТА Сред=,83704 (,83704) Сигма проц:,27543 (,27543) n=1

Выборк (подмн-во; от:1 до:81)

ALL

(Нак

опле

нная

сум

ма

откл

онен

ий)

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

6

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

6

1 10 20 30 40 50 60 70 80

169

V. Количество антибиотиков в дозе (мкг.).

Рис. № 69. Х и R –карты Шухарта.

Рис. № 70. Кусум –карта.

Как видно из карты Шухарта и кусум-карты, все показатели находятся

в пределах статистических границ.

X Сред: 3,79041 ( 3,79041) Сигма: ,164937 ( ,294941 ) n: 1

2,905588

3,790411

4,675234

1 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70

Гистограмма наблюдений

2,6

2,8

3,0

3,2

3,4

3,6

3,8

4,0

4,2

4,4

4,6

4,8

5,0

0 5 10 15 20 25 30

Скольз.R Сред: ,186111 ( ,332805 ) Сигма: ,140609 ( ,140609) n: 1

0,000000

,3328051

,7546319

1 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70

Гистограмма размахов

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

0 5 10 15 20 25

CUSUM-КАРТА Сред=3,7904 (3,7904) Сигма проц:,29494 (,29494) n=1

Выборк (подмн-во; от:1 до:73)

ALL

(Нак

опле

нная

сум

ма

откл

онен

ий)

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

1 10 20 30 40 50 60 70

170

VI. Точность розлива.

Рис. № 71. Х и R –карты Шухарта.

Рис. № 72. Кусум-карта.

Как видно из карты Шухарта и кусум-карты, все показатели находятся

в пределах статистических границ, что свидетельствует о стабильности

процесса наполнения ампул.

X Сред: 1,38726 ( 1,38726 ) Сигма: ,500964 ( ,613411 ) n: 1

-,452972

1,387260

3,227493

1 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70

Гистограмма наблюдений

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

4,5

5,0

0 10 20 30 40

Скольз.R Сред: ,565278 ( ,692160 ) Сигма: ,427073 ( ,427073) n: 1

0,000000

,6921601

1,973380

1 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70

Гистограмма размахов

-0,50

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

4,00

4,50

0 10 20 30 40 50

CUSUM-КАРТА Сред=1,3873 (1,3873) Сигма проц:,61341 (,61341) n=1

Выборк (подмн-во; от:1 до:73)

ALL

(Нак

опле

нная

сум

ма о

ткло

нени

й)

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

6

7

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

6

7

1 10 20 30 40 50 60 70

171

VII. Специфическая активность (lg ТЦД50/0.5 мл.).

X Сред: 3,73667 ( 3,73667 ) Сигма: ,106596 ( ,106596 ) n: 1

3,416880

3,736667

4,056454

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

X Сред: 3,73667 ( 3,73667 ) Сигма: ,106596 ( ,106596 ) n: 1

3,416880

3,736667

4,056454

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Рис. № 73. Контрольные Х и R карты Шухарта индивидуальных

значений для специфической активности коревой вакцины (2004 г.).

Рис. № 74. Кусум –карты.

Как видно из карты Шухарта и кусум-карты, все показатели

специфической активности находятся в пределах статистических границ,

что говорит о стабильности процесса.

CUSUM-КАРТА Сред=5,0217 (5,0217) Сигма проц:,22036 (,22036) n=1

Выборк (подмн-во; от:1 до:81)

ALL(Н

акоп

ленн

ая су

мма о

тклон

ений

)

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

6

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

6

1 10 20 30 40 50 60 70 80

172

Таким образом, приведенные данные свидетельствуют о стабильности

процесса получения коревой вакцины, однако над статистическим

управлением процесса еще необходимо работать. Фактически

приведенные данные являются первым основательным анализом,

проведенным с целью изучения положения стабильности процесса для его

дальнейшего совершенствования. Дело в том, что статистические методы

анализа точности, стабильности и управления технологическими

процессами, регламентированные нормативными документами

(стандартами и рекомендациями), предусматривают контроль процесса,

как правило, лишь по одному – наиболее важному показателю качества

выпускаемого изделия, или по нескольким, но осуществляемым и

интерпретируемым раздельно. Между тем, качество продукта обычно

характеризуется несколькими показателями. Эти показатели могут быть

либо коррелированны между собой, либо нет. В такой ситуации

независимый контроль по отдельным показателям может привести к

значительным погрешностям, связанным как с различием доверительных

областей, так и с невозможностью достаточно точной оценки вероятности

ложной тревоги [35]. Многомерный статистический контроль

технологического процесса с коррелированными или с

некоррелированными показателями качества или продукта проводят с

использованием контрольных карт Хотеллинга, карт многомерных

кумулятивных сумм, или экспоненциально взвешенных скользящих

средних [35, 36]. Концепция такой системы для многомерного

статистического контроля процесса, как одного из модулей системы

компьютеризированного обеспечения качества CAQ – Computer aided

quality assurance, предложена в работе Клячкина В.Н., (2002). К

настоящему времени используются три основных подхода к решению

задачи статистического контроля процесса и различные их модификации.

Первый подход, базирующийся на критерии Неймана-Пирсона,

173

представляет собой контрольную карту Шухарта – исторически самый

первый метод вероятностной диагностики процесса. Второй подход

основан на многократном применении последовательного анализа Вальда

и реализован на практике в виде контрольных карт кумулятивных сумм -

кусум-карт. Наконец, третий подход к обнаружению нарушения процесса

базируется на экспоненциальном сглаживании (Клячкин В.Н., 2004).

Обобщение контрольных карт Шухарта для независимой

последовательности многомерных случайных векторов предложено Г.

Хотеллингом. Сравнительно недавно предложены и различные варианты

обобщений для многомерного контроля алгоритмов кумулятивных сумм и

экспоненциально взвешенных скользящих средних (Lowry C.A. et all,

1992). Однако целый ряд вопросов, связанных с практической реализацией

методов многомерного статистического контроля технологического

процесса, до настоящего времени не решен. В нашей работе мы впервые

использовали метод многомерного анализа для целостной оценки ряда

некоррелируемых параметров качества коревой вакцины в виде

построения «Контрольной карты Хотеллинга». В программном блоке

Statistica 5 выбирается модуль Карты контроля качества и включается

опция Многомерная карта T2 Хотеллинга, с помощью которой происходит

автоматическое построение карты. Приводим полностью Протокол

обработки данных с использованием многомерного анализа, т.е.

построение карт Хотеллинга.

Таблица № 30.

Массив данных показателей контроля серий коревой вакцины,

проконтролированной в соответствии с ФС. (2002 г.).

№

п/п Серия

Месяц,

год

Белок,

мкг/доз рН

Остаточн.

кислород

(%)

Потеря

масссы,

(%)

Антибиот

ик,

мкг / доза

Точность

розли-ва

(%)

Специфич.

активность

lg.ТЦД50/0.5

мл

1 1 02.02 7,58 0,267 0,5 3,7 1,21 4.87

2 2 02.02 7,6 0,290 0,5 3,8 0,89 4.87

3 3 02.02 7,56 0,372 0,5 4.87

174

№

п/п Серия

Месяц,

год

Белок,

мкг/доз рН

Остаточн.

кислород

(%)

Потеря

масссы,

(%)

Антибиот

ик,

мкг / доза

Точность

розли-ва

(%)

Специфич.

активность

lg.ТЦД50/0.5

мл

4 4 02.02 7,61 0,399 0,5 4.87

5 5 02.02 7,62 0,439 0,8 3,5 0,63 4.7

6 7 02.02 7,5 0,341 0,8 4.87

7 8 03.03 7,6 0,459 0,7 4.87

8 9 03.02 7,49 0,509 0,9 4.87

9 10 05.02 0,5 7,72 0,297 1,3 3,6 1,39 5.04

10 11 05.02 0,4 7,6 0,298 1,2 4,2 1,73 5.04

11 12 05.02 0,4 7,66 0,382 0,9 4,1 4,41 5.04

12 13 05.02 0,5 7,69 0,481 0,6 3,6 0,76 5.04

13 14 05.02 0,95 7,67 0,426 0,9 3,7 1,17 5.04

14 15 05.02 0,4 7,69 0,352 0,9 4,1 0,99 5.04

15 16 05.02 0,4 7,51 0,339 0,9 4,1 0,87 5.04

16 17 05.02 0,4 7,61 0,534 0,9 4,2 1,54 5.04

17 18 05.02 0,95 7,65 0,470 0,9 3,7 1,6 5.04

18 19 06.02 0,5 7,63 0,369 0,7 3,6 1,49 5.04

19 20 06.02 0,5 7,65 0,378 0,6 3,6 1,28 5.04

20 21 06.02 0,95 7,62 0,395 1,1 3,7 1,31 5.04

21 22 06.02 0,5 7,62 0,432 1,0 3,6 1,31 5.2

22 23 06.02 0,95 7,54 0,470 1,0 3,7 1,16 5.2

23 24 06.02 0,95 7,6 0,442 1,6 3,7 1,28 5.2

24 25 06.02 0,75 7,5 0,458 1,5 3,7 0,8 5.2

25 26 06.02 0,5 7,5 0,435 1,5 3,6 1,08 5.2

26 27 06.02 0,95 7,49 0,459 1,3 3,7 1,12 5.2

27 28 09.02 0,95 7,7 0,389 0,6 3,7 1,13 5.37

28 29 09.02 0,95 7,74 0,333 0,7 3,7 1,74 5.37

29 30 09.02 0,375 7,68 0,336 1,0 3,7 1,15 5.37

30 31 09.02 0,75 7,67 0,387 1,0 4,1 1,83 5.37

31 32 09.02 0,75 7,67 0,453 1,2 4,1 1,03 5.37

32 33 09.02 0,75 7,66 0,376 1,0 3,8 2,23 5.37

33 34 09.02 0,65 7,69 0,268 1,0 4,2 0,79 5.37

34 36 09.02 0,65 7,62 0,275 0,9 4,2 1,35 5.37

35 37 09.02 0,75 7,72 0,427 0,9 4,1 1,71 4.87

36 38 09.02 0,75 7,69 0,403 1,0 4,1 2,11 4.87

37 39 09.02 0,4 7,68 0,445 1,4 4,2 1,09 4.87

38 40 09.02 0,4 7,65 0,430 0,9 4,2 1,2 4.87

39 41 09.02 0,65 7,68 0,355 0,6 3,0 2,17 4.87

40 42 09.2 0,75 7,68 0,324 0,8 4,1 1,02 4.87

41 43 10.02 0,33 7,59 0,277 0,9 3,5 2,25 5.2

42 45 10.02 0,65 7,63 0,348 0,9 3,5 1,94 5.2

175

№

п/п Серия

Месяц,

год

Белок,

мкг/доз рН

Остаточн.

кислород

(%)

Потеря

масссы,

(%)

Антибиот

ик,

мкг / доза

Точность

розли-ва

(%)

Специфич.

активность

lg.ТЦД50/0.5

мл

43 46 10.02 0,33 7,52 0,413 0,8 3,5 0,62 5.2

44 47 10.02 0,38 7,48 0,405 1,0 3,7 1,06 5.2

45 48 10.02 0,38 7,48 0,294 0,8 3,7 2,28 5.2

46 49 10.02 0,75 7,54 0,320 0,5 3,7 1,45 5.2

47 50 10.02 0,95 7,48 0,286 0,5 3,7 1,77 5.2

48 51 10.02 0,4 7,4 0,345 0,9 3,8 1,46 5.2

49 52 11.02 0,75 7,4 0,410 0,8 3,7 1,54 5.37

50 53 11.02 0,75 7,5 0,435 1,3 3,7 2,9 5.37

51 54 11.02 0,75 7,4 0,407 1,0 3,7 2,29 5.2

52 55 11.02 0,75 7,4 0,411 0,7 3,7 1,01 5.2

53 56 11.02 0,5 7,42 0,405 1,2 3,8 1,53 5.2

54 57 11.02 0,5 7,42 0,360 1,4 3,5 1,29 5.2

55 58 12.02 0,5 7,41 0,374 0,8 3,5 1,31 5.2

56 60 12.02 0,5 7,48 0,406 0,9 3,5 1,61 5.2

57 62 12.02 0,4 7,51 0,392 0,7 4,1 2,6 4.37

58 63 12.02 0,4 7,53 0,342 1,0 4,1 2,12 4.37

59 64 12.02 0,9 7,44 0,431 0,9 4,0 0,98 4.87

60 65 12.02 0,9 7,46 0,397 0,7 4,0 0,97 4.87

61 66 12.02 1,35 7,47 0,449 1,0 4,2 0,96 4.87

62 67 12.02 1,35 7,49 0,408 0,8 4,2 1,8 4.87

63 68 12.02 1,35 7,51 0,483 0,8 4,2 0,84 4.87

64 69 12.02 1,35 7,50 0,448 0,7 4,2 0,95 4.87

65 982 01.02 7,67 0,359 0,7 4.87

66 983 01.02 7,62 0,347 0,5 4,0 1,24 4.87

67 984 01.02 7,46 0,314 0,7 3,0 1,47 4.87

68 985 01.02 7,54 0,339 0,5 3,0 0,71 4.87

69 986 01.02 7,59 0,351 0,6 3,7 0,88 4.87

70 987 01.02 7,51 0,496 0,7 3,7 1,34 5.2

71 988 01.02 7,5 0,408 0,7 3,7 1,25 4.87

72 989 01.02 7,65 0,548 0,5 3,9 1,5 4.87

73 990 01.02 7,57 0,523 0,6 3,9 1,8 4.87

74 991 01.02 7,45 0,329 0,3 3,2 0,59 4.87

75 992 01.02 7,46 0,326 0,3 3,4 0,81 4.87

76 993 02.02 7,49 0,297 0,7 4.7

77 995 02.02 7,57 0,286 0,8 4,0 0,79 4.7

78 996 02.02 7,52 0,293 0,6 4.7

79 997 02.02 7,56 0,362 0,6 4,0 0,83 4.87

80 998 02.02 7,51 0,351 0,5 3,7 1,25 4.87

81 999 02.02 7,54 0,334 0,5 3,9 0,71 4.87

176

T2 карта: ВКП: p=,05000 F(7,49)=2,2032 T2=17,311

n=56

Серия

T2

Хо

тел

ли

нга

17,3111

0

5

10

15

20

25

30

9 13 18 23 28 33 38 43 48 53 58 63

Рис. № 75. Многомерная карта T2 Хотеллинга по отдельным

наблюдениям.

При построении карты Хотеллинга автоматически убираются серии,

где отсутствует хотя бы один из показателей. Как видно из рисунка № 75,

на оси абсцисс нумерация начинается с цифры 9 и заканчивается цифрой

64. Как видно из таблицы, в сериях под порядковыми номерами с 1-9 и с

65-81 отсутствуют показатели белка.

В целом результаты карты Хоттелинга и контрольные карты Шухарта

подтверждают стабильность процесса получения коревой вакцины. Как

легко заметить, на карте Хотеллинга имеется один выброс в серии под

порядковым номером 12. Есть все основания считать, что выброс

обусловлен значением точности розлива, равного 4,41 %. Этот показатель

точности значительно отличается от остальных показателей.

3.4. Технология производства и статистический контроль качества

моновакцины против эпидемического паротита, результаты

исследований.

В соответствии с рекомендациями ВОЗ в нашей стране разработана

Федеральная целевая программа “Вакцинопрофилактика” на 1999-2005 гг.,

в которой предусмотрено к 2005 г. снижение заболеваемости

177

эпидемическим паротитом - до 1-5 случаев на 100 тыс. населения. Как

указывали в обзоре, паротит также может быть искоренен полностью или

снижен до уровня, когда он не будет вызывать эпидемических вспышек.

Для достижения таких результатов важно иметь профилактические

препараты, сочетающие высокую эффективность, безопасность, и

стабильно воспроизводимые в течение длительного времени. В настоящей

главе приводятся данные по анализу стабильности производства

паротитной моновакцины.

3.4.1. Технология производства полуфабриката паротитной вакцины.

Технология производства паротитной моновакцины очень близка к

технологии производства коревой вакцины и отличается от нее только в

деталях. Отличия касаются вакцинного штамма, дозы заражения, времени

съема и количества сливов, особенностей титрования вируссодержащей

жидкости. Контроль за качеством титрования вирусных сборов

проводится также с помощью стандартного образца вакцинного вируса

паротита. Производственным штаммом живой паротитной вакцины

является вакцинный штамм Ленинград-3. К настоящему времени

вакцинный штамм вируса паротита Ленинград -3 прошел многолетнюю

проверку, так как был получен более 40 лет назад. С 1981 г. и по настоящее

время субстратом для культивирования вакцинного вируса паротита

являются клетки эмбрионов японских перепелов (Coturnix coturnix

japonica). Также как и при производстве коревой вакцины, для снижения

числа пассажей при производстве паротитной вакцины используется

система «посевного вируса», позволяющая 1 пассаж использовать на

протяжении нескольких лет. Критерием, ограничивающим число

пассажей, является генетическая стабильность и отсутствие контаминации

вакцинного штамма. Отсутствие контаминантов контролируется при

каждом заражении на предприятии и в ГИСК им. Л.А. Тарасевича.

178

Посевной вирус в процессе хранения и производства вакцин не должен

менять свои свойства. Исследования, проведенные Анджапаридзе О.Г. с

сотр. [8], позволили сделать заключение о том, что популяция штамма

Ленинград-3, используемого для производства живой паротитной вакцины,

состоит из инфекционных частиц без существенной примеси ДИЧ-частиц.

I этап производства паротитной вакцины - процесс получения

субстрата для промышленного культивирования вакцинного вируса

эпидемического паротита (клеток эмбрионов перепелов) подробно

изложен в гл. 1. В один день трипсинизации подвергают 6 (реже 5) порций

тушек эмбрионов перепелов. Клетки, полученные из двух порций тушек,

объединяют в подпорцию. Подпорции в маршрутных листах обозначают

заглавными буквами русского алфавита – соответственно - А, Б, В. Таким

образом, в день получают три подпорции клеток, которые используют

для накопления вакцинного вируса паротита, при этом часть клеток

засевают в контрольные флаконы. Формально клетки всех трех подпорций

объединены в колбу, а фактически представляют три параллельных

результата накопления вакцинного вируса паротита. Следует отметить

также, что количество клеток в подпорциях различается.

II этап – получение вируссодержащей жидкости.

К клеткам, полученным в результате одного цикла трипсинизации,

добавляют определенный объем посевного вируса, оставляют на некоторое

время для адсорбции вируса, затем доводят ростовой питательной средой

до необходимого объема и распределяют клеточную суспензию в объеме

300 ± 20 мл по флаконам (роллерам) для культивирования. Роллеры

помещают в аппарат для роллерного культивирования с температурой 35

±0,2° и скоростью вращения - 30 оборотов в час. Однако, учитывая

различное количество клеток в подпорции и одинаковый объем посевного

179

вируса, множественность заражения между подпорциями различается. За

контрольными и зараженными культурами наблюдают в течение всего

периода культивирования. Клетки прикрепляются к стенкам флаконов и в

них (клетках) размножается (репродуцируется) вакцинный вирус

эпидемического паротита. На 3 сутки после заражения флаконы с

инфицированными культурами просматривают под микроскопом.

Флаконы, не содержащие микробного или грибкового роста, с хорошо

формирующимся монослоем отмывают от сывороточного белка средой

199 для снижения его количества в вируссодержащей жидкости. При

отмывании ростовую среду, содержащую сыворотку, заменяют на

поддерживающую, бессывороточную среду и, в дальнейшем,

культивируют клетки только в поддерживающей среде.

III этап. Получение индивидуальных вирусных сборов.

Репродукцию вируса паротита выявляют по цитопатическому действию

вируса на клетки. Вирус паротита разрушает зараженные клетки более

быстро, чем вирус кори, поэтому собирают только 2 слива

вируссодержащей жидкости. Первый сбор вируссодержащей жидкости

проводят на 4-5 дни культивирования, второй на следующие сутки.

Полученные индивидуальные вирусные сборы подвергают контролю на

бактериологическую стерильность и определяют в них специфическую

активность вируса паротита. Вируссодержащую жидкость передают на

стадию получения жидкого полуфабриката паротитной вакцины при

наличии специфической активности не ниже 4,5 lg ТЦД50/0.5 мл и

отсутствия контаминантов.

3.4.2. Оценка стабильности процесса получения промышленных

количеств вируса паротита.

Стабильность получения вакцинного вируса паротита исследовали по

результатам титрования биологической активности вакцинного вируса

180

паротита и их последующей статистической обработки, а также

построения контрольных карт качества с помощью Программного

продукта Статистика 5 так же, как и для вируса кори. Данные по

титрованию вируссодержащих сливов взяты из маршрутных листов.

Правильность процесса титрования оценивали с помощью параллельного

титрования отраслевого стандартного образца. Ниже приведены данные

статистической обработки отраслевого стандартного образца вируса

паротита, в дополнение к информации, которая была изложена выше

(Табл. 1 – с. 89; Табл. 2 – с. 91).

Как видно из «Основных статистик», среднестатистическое значение

ОСО-8 - 5,19 lg ТЦД50/0,5 мл очень близко к номинальному значению 5,2

lg ТЦД50/0,5 мл, а коэффициент вариации, равный 4% указывает, что

процесс титрования биологической активности паротита находится на

надлежащем уровне.

Результаты проверки данных на нормальность распределения,

согласно ГОСТ Р ИСО 5479-2002 «Статистические методы. Проверка

отклонения распределения вероятностей от нормального распределения»,

также изложены выше (Рис. 7 – с. 90; Рис. 8 – с. 95) .

Далее с помощью модуля «Контрольные карты качества»

программного продукта Статистика, были построены Х и R карты и

кусум-карта для данных ОСО-8 вируса паротита (рис. № 76, 77).

181

X Сред: 5,18653 (5,18653) Сигма: ,168838 (,210000) n: 1

4,556525

5,186525

5,816525

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110

Гистограмма наблюдений

4,2

4,4

4,6

4,8

5,0

5,2

5,4

5,6

5,8

6,0

0 20 40 60 80

Скольз.R Сред: ,190513 (,236960) Сигма: ,143934 (,143934) n: 1

0,000000

,2369596

,6687630

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110

Гистограмма размахов

-0,1

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0 10 20 30 40 50

Рис. № 76. Контрольные карты Шухарта для значений специфической

активности ОСО 8 (2004) где 0,21 5,19,x .

CUSUM-КАРТА Сред=5,1865 (5,1865) Сигма проц:,20941 (,20941) n=1

Наблюдение

Специф

ическ

ая а

ктивност

ь (

Нако

пл

енная с

умм

а о

ткл

онений)

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

1 20 40 60 80 100

Рис. № 77. - КУСУМ - карта для значений специфической активности

ОСО 8.

182

Получив данные о стабильности процесса титрования вируса паротита,

мы провели анализ данных по титрованию вируссодержащих сливов,

результаты которого приведены в Приложении № 1 на стр. 213-233,

таблицы №№ 31-40, рис. №№ 78-95 .

Как видно из анализа результатов среднестатистическая

биологическая активность сливов по колбам колеблется в узких пределах,

практически в пределах точности титрования. Напомним, что все сливы

одной колбы объединяются в один пул и после смешивания со

стабилизатором разливаются по ампулам и подвергаются лиофильному

высушиванию. Из одного пула получается несколько серий продукта,

которые отличаются только аппаратом, в котором производилась сушка.

На основании анализа большого производственного материала (8099

сливов), таблицы №№ 31-38, рисунки №№ 78-95 (Приложение № 1)

видно, что среднегеометрические титры сливов в процессе производства

паротитной вакцины в течение 2003 и 2004 гг., практически не

различаются, среднегеометрический титр сливов равен 6,67 lg ТЦД 50/0,5

мл, а коэффициент вариации находится в пределах 4.2 - 6.28% .

Таким образом, на основании приведенных данных можно сделать

вывод о том, что исходная активность сливов, используемая для

получения сухой вакцины, различается минимально. Это можно

расценивать как доказательство стабильности процесса получения

паротитной вакцины. О стабильности процесса свидетельствуют данные,

полученные с помощью модуля «Контрольные карты качества».

Данные по множественности заражения культур клеток (таблицы №№

39, 40, приложение № 1, стр. 225, 226) были обработаны с помощью

модуля «Основные статистики».

183

Таблицы № 41, 41«а»

Вариабельность инфицирующей дозы (ТЦД50 на клетку) при заражении

клеток ФЭП вакцинным вирусом паротита.

№п/п Показатели 2003 2004 №п/п Показатели 2003 2004

1 Количество

наблюдений 89 110 11 Размах 0,00768 0,00164

2 Среднее

значение 0,00074 0,00075 12 Квартиль Размах 0,00051 0,00025

3 Доверительн.

инт.- 95% 0,00057 0,00068 13 Дисперсия 0,00000068 0,00000014

4 Доверительн.

инт. + 95% 0,00091 0,00082 14 Стандартное

отклонение 0,000827 0,000373

5 Медиана 0,0006 0,0006 15 Стандартная

ошибка 0,0000876 0,0000355

6 Сумма 0,06582 0,08294 16 Асимметрия 7,199 1,701

7 Минимум 0,00012 0,00026 17 Стд.ош.

Асимметр 0,255 0,230

8 Максимум 0,0078 0,0019 18 Эксцесс. 61,635 2,771

9 Нижняя

Квартиль 0,00039 0,00058 19 Стд.ошибка

эксцесса 0,51 0,46

10 Верхняя

Квартиль 0,0009 0,00083 20 Коэффициент

вариации (%) 111,81 49,43

Статистические параметры 2003 год 2004 год

n 89 110

M 0,00074 0,00075

Доверительный интервал - 3 σ 0,00057 0,00068

Доверительный интервал +3 σ 0,00091 0,00082

V, (%) 111,81% 49,43%

Как видно из табл. 41 и 41 «а», средние показатели множественности

заражения клеток вакцинным вирусом паротита в 2003 и 2004 гг. были

практически одинаковые, однако вариабельность дозы заражения в 2004 г.

по сравнению с 2003 г. снизилась в 2,26 раза. Анализ тиров сливов

вакцинного вируса паротита с минимальными дозами заражения (0,00012

- 2003 г. и 0,00026 - 2004 г.) ТЦД50/клетка и, соответственно,

184

максимальными дозами (0,0078 и 0,019) ТЦД50/клетка не выявил различий

в накоплении вируса, что позволяет сделать заключение, об оптимальности

принятых доз заражения, несмотря на их вариабельность.

Значения параметров, контролируемых при производстве готовой

моновакцины против эпидемического паротита, не отличались

статистически в 2003 и 2004 году. (Табл. 46).

Таблица № 46.

Значения показателей, контролируемых при выпуске

паротитной моновакцины, (М±σ).

Показатель Требование

ФС

2003 год 2004 год

n = 93 (19) n = 196 (27)

Концентрация белка на дозу, мкг Не более 2 0,44±0,13 0,66±0,28

Спец.активн.серий, lg ТЦД50/0.5 мл Не менее 4,3 5,10±0,18 5,14±0,18

Точность розлива, % Не выше 10 0,66±0,25 0,97±0,43

Кол-во антибиотиков, мкг/доза Не более 20 3,73±0,69 4,96±1,17

Потеря массы при высушивании, % Не более 2 1,14±0,29 1,17±0,25

Остаточный кислород, % Не выше 1 0,31±0,06 0,24±0,04

рН, ед. рН 7,2 -7,8 7,42±0,09 7,43±0,7

Результаты статистической обработки контролируемых показателей при

производстве паротитной вакцины приведены в Приложении № 2 (с. 234-274,

табл. №№ 42-45, рис. №№ 96-153). Анализ результатов показал высокую

воспроизводимость процесса производства по основным критериям качества.

Разброс показателей в 2003 и 2004 гг. носил, как правило, случайный характер.

Как видно из карты Хотеллинга (рис. 153, Приложение № 2, с. 274),

«выбросами» являлись серии под порядковыми номерами: 1, 48, 93, 149,

186, 190 – 196. Они требовали дополнительного анализа.

Вариабельность контролируемых показателей, предусмотренных ФС, в

2005 г. сохранилась на уровне 2003-2004 гг. Проведенный статистический

анализ технологических процессов производства паротитной моновакцины не

выявил параметров, вариабельность которых была бы не случайна.

185

Единственным корректирующим действием была отмена сбора третьих

сливов.

3.5. Технология производства и статистический контроль качества

ассоциированной паротитно-коревой вакцины (АПКВ).

Результаты исследований.

Осуществляемая в стране плановая вакцинопрофилактика кори и

эпидемического паротита оказала существенное влияние на

эпидемиологический процесс этих инфекций: резко снизилась

заболеваемость, изменилась ее возрастная структура, уменьшилась

амплитуда периодических подъемов заболеваемости. Однако эти

показатели заметно варьируют в субъектах Российской Федерации, что

обусловлено главным образом различным уровнем охвата прививками.

Повысить охват прививками могут помочь ассоциированные вакцинные

препараты, упрощающие прививочный процесс, и, следовательно,

расширяющие его возможности. Применение ассоциированных

противовирусных вакцин продиктовано также необходимостью

сокращения времени формирования иммунитета, снижения аллергизации

населения, совершенствования календаря профилактических прививок, а

также сокращения стоимости программ иммунизации.

Введение в нашей стране с декабря 1997 г. приказа № 375 МЗ РФ,

предусматривающего совмещение всех положенных по возрасту ребенку

профилактических прививок, и включение второй прививки против кори и

эпидемического паротита в соответствии с рекомендациями ВОЗ с целью

предотвращения сдвига пика заболеваемости этими инфекциями в сторону

подросткового и молодого возраста, показали необходимость разработки

отечественного, ассоциированного паротитно - коревого препарата.

В большинстве стран мира для профилактики кори, паротита с

успехом используются ассоциированные три вакцины – (корь, паротит и

краснуха). В нашей стране, начиная с 1965 г., группа ленинградских

ученых Института эпидемиологии и микробиологии им. Пастера под

186

руководством А.А. Смородинцева активно работали над созданием

ассоциированной паротитно-коревой и паротитно - коревой - краснушной

вакцины на основе отечественных штаммов вируса кори Ленинград-16 и

эпидемического паротита Ленинград-3 [58, 11, 18]. Однако вакцины не

производилась в промышленных масштабах из-за нестабильности

показателей иммуногенности паротитного и краснушного компонентов.

Многолетний стабильный выпуск на МПБП моновакцин против кори и

паротита надлежащего качества позволил сотрудникам этого предприятия

– И.З. Зайцеву, В.М. Колышкину, Е.С. Сидоренко и др. [59, 60]

разработать в 2000 г. новую оригинальную технологию изготовления

ассоциированной паротитно-коревой вакцины из тех же проверенных и

хорошо зарекомендовавших себя в виде моновакцин штаммов: Л-16 вируса

кори и Л-3 вируса паротита, при этом была решена задача повышения

содержания вируса паротита в прививочной дозе. Стабильность в

длительном хранении обеспечило включение в вакцину стабилизатора ЛС-

18. Главным достижением в технологии производства ассоциированной

паротитно-коревой вакцины является разработка такого способа сведения

полуфабрикатов вируса кори и паротита, которые обеспечили бы в сухом

препарате преобладание паротитного компонента над коревым порядка 1

lg. [37, 29]. В РФ в настоящее время используют как моно препараты

кори и паротита, так и АПКВ.

В настоящем разделе работы приводятся материалы по изучению

стабильности процесса получения АПКВ. Представлены показатели

стабильности получения компонентов АПКВ и показатели контроля

параметров готового продукта, контролируемые в соответствии с

требованиями ФС за период с 2003 по 2005 гг.

Технология производства АПКВ.

Жидкие полуфабрикаты моновакцин, содержащие в своем составе

ВСЖ и криопротектор, смешивают в определенном соотношении, как

187

указано в патенте, добавляют стабилизатор (желатин + ЛС-18), тщательно

перемешивают, разливают в ампулы и лиофильно высушивают. Для

расчета объемов коревого и паротитного компонентов с фактической

активностью используют следующую формулу:

Q = T2/T1 • N

где Q – объём каждого исходного компонента, в литрах;

Т1 – исходная активность компонента в ТЦД 50/0,5 мл;

Т2 – заданная активность компонента в ассоциированной вакцине, в ТЦД

50/0,5 мл;

N – Заданный объём ассоциированного препарата, в литрах.

Прививочная доза вакцины равна 0.5 мл. Соотношение паротитного

компонента в АПКВ к коревому компоненту должно составлять не менее 0,9.

Одна прививочная доза вакцины содержит:

- не менее 1000 ТЦД50 - 3 lg тканевых цитопатогенных доз (ТЦД 50/0.5

мл) вируса кори,

- не менее 20 000 ТЦД50 - 4. 3 lg ТЦД 50/0.5 мл вируса паротита

- антибиотик - гентамицина сульфат не более 25 мкг,

- стабилизатор ЛС-18 - 0,08 мл, желатин – 0,002 г.

Результаты исследований.

Специфическая активность компонентов АПКВ имеет решающее

значение для эффективности и безопасности препарата. Разработка

способа оптимизации специфической активности компонентов

ассоциированной вакцины явилась научным открытием, что подтверждено

выдачей патента РФ и Евразийского патента.

В таблице № 47 приведены данные по специфической активности

компонентов АПКВ за 2003-2005 гг.

В соответствии с требованиями ФСП титр коревого компонента в дозе

(0.2 мл) должен быть не ниже 3,0 lg ТЦД 50/0,5 мл, паротитного не ниже

188

4,3. lg, превышение титра паротитного компонента над коревым - не ниже

0,9 lg ТЦД 50/0,5 мл

Таблица № 47.

Показатели специфической активности компонентов АПКВ.

Титр компонентов lg ТЦД 50/0,5 мл Превышение

активности,

паротит/корь Год n Коревой Паротитный

М± σ Min.-max. М± σ Min.-max.

2003 122 3,87± 0,21 3,37 – 4,44 5,01±0,18 4,60 – 5,37 1,14±0,19

2004 108 3,74±0,19 3,27 – 4,23 5,07 ±0,13 4,77 – 5,37 1,34±0,23

2005 113 3,96±0,25 3,34 – 4,37 5,02±0,19 4,44 – 5,37 1,09± 0,20

n- количество серий.

Как видно из таблицы № 47, специфическая активность как коревого,

так и паротитного компонентов за исследуемый период различаются

незначительно (в пределах точности титрования) и более высокая, чем

установлена в ФСП, титр паротитного компонента также значительно

превышает титр коревого. О стабильности показателей специфической

активности свидетельствуют и контрольные Х-карты Шухарта обоих

компонентов вакцины.

На рис. № 154-159 приведены Х карты специфической активности

коревого и паротитного компонентов АПКВ.

2003 год.

X Сред: 5,00656 (5,00656) Сигма: ,118505 (,180000) n: 1

4,466557

5,006557

5,546557

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Гистограмма наблюдений

4,2

4,4

4,6

4,8

5,0

5,2

5,4

5,6

5,8

0 10 20 30 40 50

Скольз.R Сред: ,133719 (,203108) Сигма: ,101026 (,101026) n: 1

0,000000

,2031083

,5061867

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Гистограмма размахов

-0,1

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0 10 20 30 40 50 60

X Сред: 3,86984 ( 3,86984 ) Сигма: ,125244 ( ,210000 ) n: 1

3,239836

3,869836

4,499836

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Гистограмма наблюдений

3,0

3,2

3,4

3,6

3,8

4,0

4,2

4,4

4,6

4,8

0 10 20 30 40 50

Скольз.R Сред: ,141322 ( ,236960 ) Сигма: ,106771 ( ,106771 ) n: 1

0,000000

,2369596

,5572712

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

Гистограмма размахов

-0,1

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0 10 20 30 40 50 60

Рис. № 154 Х-карта специфической Рис. №155 Х-карта специфической

активности паротитного активности коревого.

компонента компонента

189

2004 год.

X Сред: 5,07407 (5,07407) Сигма: ,095746 (,129000) n: 1

4,687074

5,074074

5,461074

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Гистограмма наблюдений

4,6

4,7

4,8

4,9

5,0

5,1

5,2

5,3

5,4

5,5

5,6

0 10 20 30 40

Скольз.R Сред: ,108037 (,145561) Сигма: ,081623 (,081623) n: 1

0,000000

,1455609

,3904311

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Гистограмма размахов

-0,1

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0 20 40 60 80

X Сред: 3,73667 (3,73667) Сигма: ,106596 (,190000) n: 1

3,166667

3,736667

4,306667

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Гистограмма наблюдений

3,0

3,2

3,4

3,6

3,8

4,0

4,2

4,4

4,6

0 10 20 30 40 50

Скольз.R Сред: ,120280 (,214392) Сигма: ,090873 (,090873) n: 1

0,000000

,2143920

,4870113

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Гистограмма размахов

-0,1

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0 10 20 30 40 50

Рис. № 156 Х-карта специфической Рис. № 157 Х-карта специфической

активности паротитного активности коревого

компонента компонента

2005 год.

X Сред: 5,02115 ( 5,02115 ) Сигма: ,102786 ( ,102786 ) n: 1

4,712791

5,021150

5,329510

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110

Гистограмма наблюдений

4,34,44,54,64,74,84,95,05,15,25,35,45,5

0 5 10 15 20 25 30

Скольз.R Сред: ,115982 ( ,115982 ) Сигма: ,087626 ( ,087626 ) n: 1

0,000000

,1159821

,3788594

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110

Гистограмма размахов

-0,1

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0 10 20 30 40 50 60

Рис № 158. Х- карта специфической Рис № 159. Х-карта специфической

активности коревого активности паротитного

компонента компонента

Как видно из контрольных карт, практически все значения находятся

не только в границах, заданных требованиями НД, но и в статистических

границах, что свидетельствует о стабильности процесса производства

АПКВ за исследуемый период. Что касается остальных показателей,

контролируемых по ФС, то их показатели намного ниже допустимых

(таблица № 48). Это подтверждает высокую воспроизводимость процесса

производства ассоциированной паротитно-коревой вакцины.

X Сред: 5,03837 ( 5,03837) Сигма: ,106713 ( ,199203) n: 1

4,440758

5,038367

5,635976

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90

190

Таблица № 48.

Значения показателей, контролируемых при выпуске АПКВ, (М±σ).

Показатель

Требование

ФС

2003 год

2004 год

2005 год

n =122 (18) N = 108

(24)

n = 113 (16)

Концентрация

белка на дозу, мкг

Не более 8 0,40±0,1 0,48±0,16 0,41±0,13

Точность розлива,

%

Не более10 0,86±0,69 0,69±0,30 1,18±0,43

Кол-во антибиотиков,

мкг/доза Не более 25 4,2±0,59 4,38±0,57 5,49±0,42

Потеря массы при

высушивании, %

Не более 2 1,18±0,24 1,12±0,28 1,12±0,24

Остаточный

кислород, %

Не более 1 0,26±0,03 0,28±0,05 0,25±0,40

рН, ед. рН 7,2-7,8 7,48±0,03 7,49±0,06 7,48±0,07

Результаты статистической обработки значений различных параметров

ассоциированной паротитно-коревой вакцины приведены в приложении № 3

(с. 276-298, таб. №№ 49-57, рис. №№ 160-192).

Как видно из приведенных в приложении № 3 аналитических карт и

таблиц, имеется только по одному «выходу» значений показателей за

границы случайного отклонения из всех проанализированных серий. Этим

показателем является вариабельность точности розлива из-за того, что

фактические значения этого показателя намного ниже допускаемых границ

(0,86 – 1,18%, при допустимых не более 10%), но имеющаяся

вариабельность выходит за очень узкие расчетные рамки статистических

границ.

Анализ разработанной в МПБП технологии производства

ассоциированной паротитно – коревой вакцины методом контрольных карт

Шухарта и многомерных карт Хотеллинга показал стабильность как самого

процесса, так и показателей качества. Испытания в соответствии с

191

Программой, утвержденной Комитетом МИБП МЗ РФ (протокол № 9 от 04

ноября 1999 г.), предусматривали вакцинацию детей, не привитых и не

болевших корью и эпидемическим паротитом, в возрасте от 12 до 24

месяцев АПКВ, а контрольные группы детей – моновакцинами против

кори и паротита.

Эффективность ассоциированной вакцины по профилактике кори и

паротита не отличается от эффективности моновакцин. Достигается это

тем, что содержание вирусных компонентов кори и паротита в АПКВ

практически не отличается от моновакцин и между компонентами вакцины

не наблюдается конкуренции антигенов [81, 82, 83]. Сведения о вакцинах,

использованных для изучения иммуногенных свойств, представлены в

табл. 58.

Результаты серологического изучения вакцинированных лиц

показали, что количество отреагировавших на введение вакцинного вируса

кори не зависит от того, вводился ли вирус кори в моновакцине, или же в

составе АПКВ.

Таблица № 58.

Характеристика вакцин, использованных для испытания

Вакцина Серия,

№

Контрольн

ый номер

Шифр Активность, lg ТЦД50 в

одной дозе Корь/Па

ротит, Δ Вирус кори Вирус паротита

АПКВ 003 2292 400 4,4 4,5 0,1

АПКВ 011 2295 403 4,2 4,8 0,6

АПКВ 024 3752 404 3,3 4,5 1,2

Паротитная 0884 2298 406 - 4,7 -

Коревая 564 3182 564 3,7 - -

Число отреагировавших появлением антител на введение вакцинного

вируса эпидемического паротита зависело от величины превышения

титров паротитного компонента над коревым и было оптимальным, если

превышение составляло 0,9 lg ТЦД50 и выше. Такие серии АПКВ

192

обеспечивали сероконверсию от 92% до 100% у вакцинируемых детей,

т.е. практически сопоставимы с результатами, полученными при

использовании моновакцин.

4. Экономическое обоснование применения АПКВ

Себестоимость промышленного производства ассоциированного

препарата при расчетах была, очевидно, ниже себестоимостей

изготовления моновакцин.

125,14

153,09

183,32

278,23

0,00

50,00

100,00

150,00

200,00

250,00

300,00

Коревая вакцина 1-

дозовая

Паротитная вакцина

1-дозовая

Паротитно-коревая

вакцина 1-дозовая

Коревая вакцина 1-

дозовая+Паротиная

вакцина 1 дозовая

ру

б.

Коревая вакцина 1-дозоваяПаротитная вакцина 1-дозоваяПаротитно-коревая вакцина 1-дозоваяКоревая вакцина 1-дозовая+Паротиная вакцина 1 дозовая

Рис. № 193. Цеховая себестоимость моно и АПКВ в сравнении.

5. Обсуждение.

В Российской Федерации вакцинопрофилактика кори проводится с 1968

г., а эпидемического паротита - с 1981 г. За эти годы было привито более

290 млн. человек, причем как живой коревой (160 млн.), паротитной (120

млн.), так и паротитно-коревой (10 млн. доз) вакцинами. Эффект

вакцинации высок. И это не только спасенные жизни людей (по

приблизительным подсчетам - около 80 тыс. человек), но и снижение

хронических поражений и заболеваний, таких, как хронический и острый

гломерулонефрит, хронический агрессивный гепатит, ПСПЭ, артрит и т.д.

Этиотропного лечения кори и эпидемического паротита (ЭП) до сих пор

нет.

Ру

б.

за у

пак

овку №

10

Коревая и паротитная

вакцины

193

Вакцинопрофилактика - единственное и наиболее радикальное средство

борьбы. В последние 5 лет в Российской Федерации благодаря

иммунопрофилактике регистрируются чрезвычайно низкие цифры

заболеваемости. В среднем этот показатель в 2005 г. не превышал 0,29

случаев для кори и - 2,1 для ЭП на 100 тыс. населения. Достигнутые

результаты связаны, прежде всего, с широким многолетним

использованием живых коревой, паротитной и ассоциированной

паротитно-коревой вакцин. Все отечественные парамиксовирусные

вакцины уже давно были признаны ВОЗ препаратами, отвечающими

мировым стандартам. Достичь этого было нелегко. Совершенствование

производственного процесса велось и ведется постоянно. Выполняющиеся

на территории Российской Федерации Программы по

вакцинопрофилактике стимулируют производителя противовирусных

вакцин к постоянному поиску условий роста качества, требуемого от

иммунобиологических препаратов такого класса. Так, современное

производство противокоревых и противопаротитных вакцин основано,

прежде всего, на последних достижениях биотехнологии, принципах

гарантии качества продукции, соблюдении GMP и системе

государственного контроля вакцин. Контроли качества включают все

практически и теоретически возможные параметры, позволяющие

готовить высокоэффективные парамиксовирусные вакцины для

отечественного пользования. Высокое качество отечественных вакцин

радикально изменило эпидемическую обстановку в нашей стране и

позволяет эффективно влиять на своевременное выполнение Программ

элиминации кори к 2010 г. и снижения заболеваемости эпидемическим

паротитом до 1,0 (или менее) на 100 тыс. населения к 2007 г. на всей

территории Российской Федерации.

Проблема качества актуальна для всех стран независимо от зрелости их

рыночной экономики. Для оценки стабильности промышленного

194

производства продукции, используют статистические методы. Под

статистическими методами управления качеством продукции понимают

выборочные методы контроля, при которых решение об объеме выборки,

ее характеристиках и приемлемости контролируемых процессов и

продукции основывается на теории вероятности и математической

статистике. Они позволяют по ограниченному числу наблюдений

принимать управленческие решения по поддержанию качества продукции.

Наиболее часто для этих целей используют контрольные карты. Идея

статистического контроля качества с помощью контрольных карт была

предложена Вальтером Шухартом. Он показал, что при любом самом

совершенном процессе нельзя получить совершенно одинаковые изделия,

всегда наблюдается некоторый разброс контролируемых показателей, даже

если контролируемые показатели остаются в границах допуска. Принято

считать, что этот разброс не имеет видимых причин, а является следствием

внутренних, присущих самому процессу, множества относительно мелких,

не поддающихся учету причин. Это собственная вариабельность процесса.

Она носит статистический характер. Если же появляются изделия,

показатели которых выходят за рамки естественной вариабельности, то

считают, что на это были особые причины. Именно выявлению особых

причин более высокой вариабельности продукции и предназначены карты

Шухарта, на которых отмечают значения, полученные по результатам

выборочного контроля. Производство лекарственных средств, в сравнении

с другими отраслями промышленного производства, имеет ряд

особенностей. Испытание качества готовой продукции носит

разрушающий характер, а так как метод контроля разрушающий, то его

можно применять только для выборочного контроля. Известно, что

выборочный контроль в состоянии гарантировать качество

контролируемого лекарственного средства только при условии

однородности серии. Однородности серии (и серий) можно достигнуть

195

только при стабильном производстве. С учетом этих особенностей

сформировались такие формы обеспечения качества лекарственных

препаратов, как фармакопеи и требования GMP. Подобных форм контроля

качества не существует ни в одной другой отрасли. Контроль готовой

продукции отдельных образцов лекарственных средств, в том числе и

вакцин, всегда проводится на ряде образцов, при этом полученные

результаты не могут полностью совпадать, и должны быть обработаны с

помощью статистических методов. Поэтому статистический контроль

качества лекарственной продукции является неотъемлемой частью

системы обеспечения качества.

Производство медицинских иммунобиологических препаратов

(особенно живых вакцин) имеет еще и свою специфику, определяемую

характером продукции и технологией производства. В отличие от обычных

лекарственных средств, которые производят с использованием химических

и физических методов, обеспечивающих высокую степень стабильности,

производство медицинских иммунобиологических препаратов связано с

биологическими процессами и материалами, такими как культивирование

клеток, вирусов, других живых микроорганизмов. Эти биологические

процессы характеризуются вариабельностью, и вносят дополнительную,

плохо поддающуюся контролю и коррекции, вариабельность. Эту

вариабельность также необходимо учитывать только с помощью

статистических методов. Еще одной особенностью технологии

производства живых вирусных вакцин является тот факт, что методы

определения их биологической активности являются

полуколичественными. Возможно, все эти факторы и определяют то

обстоятельство, что работ по описанию стабильности производства

процессов иммунобиологических препаратов практически не встречается

ни в отечественной, ни в зарубежной литературе. В настоящей работе были

приведены материалы по изучению стабильности процессов получения

196

моновакцины против кори, эпидемического паротита и AПКВ.

Представлены показатели стабильности получения первично

трипсинизированной культуры клеток, показатели процесса получения

вируссодержащей жидкости (активная фаза технологии получения живых

вакцин), показатели контроля параметров готового продукта в

соответствии с требованиями ФС за период с 2002 по 2005 гг.

На основании большого производственного материала было

установлено, что в процессе производства вакцин, с внедрением системы

управления качеством, при помощи статистических методов удалось

достичь стабильности показателей готовых продуктов по следующим

показателям: белок на дозу (мкг), рН, остаточный кислород (%), потеря

массы при высушивании, количество антибиотиков в дозе препарата (мкг),

точность розлива (коэффициент вариации в %), специфическая активность

вакцинных вирусов в 19 ТЦД50/0,5мл. Стабильные в течение ряда лет

количественные характеристики выпускаемых продуктов позволили

создать и внедрить в промышленное производство технологию получения

ассоциированной паротитно-коревой вакцины.

Специфическая активность компонентов АПКВ имеет решающее

значение для эффективности и безопасности препарата. Разработка

способа оптимизации специфической активности компонентов

ассоциированной вакцины явилась научным открытием, что подтверждено

выдачей патента РФ и Евразийского патента.

В соответствии с требованиями ФСП титр коревого компонента в дозе

(0.2 мл) должен быть не ниже 3,0 lg ТЦД 50/0.5 мл, паротитного - не ниже

4.3. lg, превышение титра паротитного компонента над коревым - не ниже

0.91g ТЦД50/0.5 мл. Специфическая активность как коревого, так и

паротитного компонентов за исследуемый период различаются

незначительно (в пределах точности титрования) и более высокая, чем

установлена в ФСП, титр паротитного компонента также значительно

197

превышает титр коревого. О стабильности показателей специфической

активности свидетельствуют и контрольные Х-карты Шухарта обоих

компонентов вакцины.

Как видно из контрольных карт практически все значения находятся не

только в границах Нормативных документов, но и в статистических

границах, что свидетельствует о стабильности процесса производства

АПКВ за исследуемый период. Что касается остальных показателей,

контролируемых по ФСП, то их показатели намного ниже допустимых.

Это подтверждает высокую воспроизводимость процесса производства

ассоциированной паротитно-коревой вакцины. Эта вакцина была включена

в Национальный календарь профилактических прививок и широко

применяется в здравоохранения.

Эффективность ассоциированной вакцины по профилактике кори и

паротита не отличается от эффективности моновакцин. Достигается это

тем, что содержание вирусных компонентов кори и паротита в АПКВ

практически не отличается от моновакцин и между компонентами вакцины

не наблюдается конкуренции антигенов.

Ретроспективный анализ контрольных карт Шухарта и многомерных

карт Хотеллинга показал стабильность процесса производства

ассоциированной паротитно - коревой вакцины.

6. Выводы.

1. Установлено, что вакцинный штамм Ленинград-3 вируса паротита

является оптимальным как для вакцинации детей, так и для

конструирования ассоциированной вакцины, и по безопасности не

уступает американскому штамму Jeryl Lynn (1-2 случая асептического

менингита на 100.000 вакцинированных), а по иммуногенности

соответствует штамму Urabe, вызывая сероконверсию не менее, чем у

80% привитых.

198

2. Проведенные исследования по оценке стабильности промышленного

производства моновакцин установили, что технология

воспроизводима и может быть использована для создания

ассоциированного препарата.

3. Разработана и внедрена система управления качеством на основе

использования статистических методов контроля соответствия

параметров продукта заданным критериям, анализа стабильности

производственных процессов и своевременных корректирующих

воздействий, обеспечивающая получение серий

иммунобиологических препаратов надлежащего качества с

вероятностью не ниже p < 0,95.

4. Разработана ассоциированная вакцина против кори и эпидемического

паротита и технология ее производства, обеспечивающая получение

МИБП с биологической активностью 4,3 lg ТЦД50/0,5 паротитного и

3,0 lg ТЦД 50/05 коревого компонентов, и соответствующая

требованиям национального органа контроля, в том числе и правилам

производства лекарственных средств ГОСТ Р 52249-2004.

5. Использование статистической обработки показателей

производственно-технологических процессов позволило

стабилизировать производство АПКВ на МПБП, и снизить процент

внутрипроизводственных потерь до 3%.

6. Исследования реализованы разработкой утвержденных в

установленном порядке регламентов производства, фармакопейной

статьи и инструкции по применению препарата.

7. Внедрение АПКВ позволило полностью обеспечить реализацию

национального календаря прививок против кори и эпидемического

паротита и сократить в два раза количество инъекций, и за период с

2001 г. привить более 10 млн. детей.

199

7. Практическое использование полученных научных результатов

1. Разработанная ассоциированная паротитно-коревая вакцина обладает

качественными характеристиками не ниже, чем моно препараты,

входящие в ее состав. Её внедрение в Национальный календарь

профилактических прививок позволило вдвое снизить количество

инъекций детям второго года жизни, а также вдвое снизить затраты

на проведение вакцинации.

2. В установленном порядке проведены клинические испытания

ассоциированной паротитно-коревой вакцины, положительные

результаты которого изложены в отчете.

3. В установленном порядке разработаны и утверждены

фармакопейные статьи предприятия №№ ФСП 42-0145-0988-01,

ФСП 42-0504098804, ФСП P N000544/01-140308 вакцины паротитно-

коревой, культуральной, живой.

4. Разработана и утверждена ИНСТРУКЦИЯ по применению вакцины

паротитно-коревой культуральной живой, № 01-11/221-07.

5. Разработаны и утверждены в установленном порядке

экспериментально-производственный регламент производства №

1106-01 и регламенты производства вакцины паротитно-коревой

культуральной живой № 1439-04.

6. Производство ассоциированной паротитно-коревой вакцины

налажено на существующей аппаратурно-технологической линии

Московского предприятия по производству бактерийных препаратов.

7. Результаты исследований по созданию системы управления качеством с

применением статистических методов анализа производственных

процессов используются на Уфимском, Пермском, Томском,

Нижегородском, Иркутском, Ставропольском филиалах ФГУП НПО

МИКРОГЕН, а также в учебном процессе по дисциплине

«БИОТЕХНОЛОГИЯ» в ФГОУ ВПО МГАВМиБ.

200

8. Евразийской патентной организацией выдан евразийский патент №

002387 «Способ получения ассоциированной паротитно-коревой

вакцины».

9. Российским агентством по патентам и товарным знакам выдан

патент на изобретение № 2158134 «Способ получения

ассоциированной паротитно-коревой вакцины».

8. Рекомендации по использованию научных выводов

1. Разработанная в результате исследований система управления

качеством рекомендуется для анализа технологических процессов

при производстве ветеринарных и медицинских иммуно-

биологических препаратов.

2. Построенная система оценки технологических процессов применима

для целей конструирования ассоциированных многокомпонентных

препаратов, а также для целей квалификации и валидации

существующих производств.

3. Результаты исследований рекомендуется использовать в учебном

процессе по дисциплине «Биотехнология» в профильных высших

учебных заведениях.

201

9. Список литературы

1. Адлер Ю.П., Черных Е. Управление знаниями: новые акценты

поиска источников конкурентных преимуществ// Стандарты и качество.

2000. № 6. С. 48-55.

2. Адлер Ю.П. Шпер В.Л. Статистическое мышление: современные

трактовки ..... 1991. – Методы менеджмента качества № 4. - С. 12-20,

3. Адлер Ю., Щепетова С. Процессное описание бизнес-основ для

системы экономики качества//Стандарты и качество. 2002. № 2. С. 66-69.

4. Адлер Ю.П. Анатомия организации с точки зрения физиологии//

Стандарты и качество. 2001. № 2. С. 46-50.

5. Адлер Ю.П. О промышленной революции XXI века//Стандарты и

качество. 1999. № 2. С. 30-31.

6. Адлер Ю.П., Щепетова С.Е. Процесс под микроскопом //Методы

менеджмента качества. 2002. № 7. С. 4-8.

7. Адлер Ю.П., Щепетова С.Е. Чего же мы ждем от системы

экономики качества ? // Стандарты и качество. 2002. № 1. С. 50-53.

8. Анджапаридзе О.Г., Борискин Ю. С., Богомолова Н.Н. Физико-

химическая характеристика вакцинного штамма вируса паротита

Ленинград-3 (Л-3). Вопр. Вирусологии 1983, № 2 с. 224-227.

9. Анджапаридзе О.Г., Доссер Е.М., Дорофеев В.М., Способ

получепния живой коревой вакцины. Авторское свидетельство №278964

10. Анисимова З.П., Живарева А.И., Сухарев В.М. Клиника

современной кори. Педиатрия, 1977, № 1, с. 13-15.

11. Астабацян М.А. Эффективность коревой и паротитной вакцин при

различных схемах применения: Дисс. Канд. мед. наук. М., 1985. – 106 с.

12. Барабаш М.А.Некоторые итоги профилактики кори в Молдавии с

помощью живой коревой вакцины из штамма Л-16. Материалы научно-

практ. Конф. По проблеме профилактики кори живой вакциной из штамма

Л-16 М., 1969, с. 9-10

13. Бектимиров Т.А. Проблема ликвидация кори «Вакцинация» №4

(22) июль-август 2002.

14. Береговых В.В., Мешковский А.П.. "Нормирование

фармацевтического производства. Обеспечение качества продукции". М.,

ЗАО ИИА "Ремедиум", 2001 г., 527 с.

202

15. Бойчук Л.М., Смородинцев Ал.А., Рыкушин Ю.П. Пути

усовершенствования вакцинопрофилактики кори. Детские инфекции, Л.,

1979, с. 12-19

16. В.М. Болотовский, Л.И. Кибрик, К.Н. Ливанова и др.

Сравнительное изучение реактогенных свойств живых коревых вакцин из

штамма Л-16 и ЭШЧ. Специфическая профилактика кори, Л., 1970, с. 109-

116.

17. Васильева Г.А. Изучение технологии производства и прививочных

свойств живой коревой вакцины Л-16, изготовляемой на фибробластах

эмбрионов японских перепелов. Автореферат дисс., канд. Мед. Наук, 1971, с 27.

18. Васильева Г.А., Слатин Е.А. Прививочные средства живой

ассоциированной вакцины против кори и паротита Ж. Микробиология.

1983. № 5 с. 70-75.

19. Васильева Г.А. Бойчук Л.М. Отработка технологии производства

живой коревой вакцины Л-16 на тканевой культуре из эмбрионов японских

перепелок. Специфическая профилактика кори. Материалы научн-практ.

Конф. Л., 1970, с. 206-210.

20. Геликман Б.К., Славницкая И.В. К вопросу о длительности

поствакцинального иммунитета при кори. Актуальные вопросы

эпидемиол., диагност. птогенеза и иммунол. нфекц. блезней., М., 1985, с.

46-48.

21. Гордиенко Н.М., Яковлева Г.С., Соколова Т.М. Определение

условий, обеспечивающих стабильность свойств вируса кори штамма Л-16

В сб.: Научная конференция по проблеме стандартизации мед.

биологических препаратов М., 1974, с. 4-6.

22. Грачев В.П., М.П. Чумаков, В.Д. Попова и др. Изучение

генетической однородности штамма ЭШЧ вируса кори. В кн. Вопросы

общей вирусологии энтеровирусных инфекций. Корь. Материалы XIV

научной сессии Института полиомиелита и вирусных энцефалитов, 1969,

вып. 1., с. 267-268.

23. Долгополова М.Ф. Эпидемиология и иммунология кори в

условиях большого города. Дис. Канд. Мед. Наук. М., 1978, 198 с.

24. Деминг Э. Выход из кризиса: Пер. с англ. - Тверь: Альба, 1994. -

498 с.

25. Джуран Дж. У истоков статистического контроля качества //

Надежность и контроль качества. 1998. № 7. С. 50—54, № 8. С. 13—21.

203

26. Долгополова М.Ф. Эпидемиология и иммунология кори в

условиях большого города. Дис. канд. мед. наук. М., 1978, 198 с.

27. Дьяконов Л.П., Ситькова В.И. 2000. Животная клетка в культуре

(методы и применение в биотехнологии). М.: Компания Спутник. 400 с.

28. Журавлева Ю.Н., В.Ю. Луговцев, Н.Т. Тихонова и др.

Генетический анализ диких штаммов вируса кори, изолированных в

европейской части РФ. Вопр. Вирус., 2003, № 4 с. 29-35.

29. Зайцев И.З., Колышкин В.М., Сидоренко Е.С., Попов В.Ф.,

Юминова Н.В., Красильников И.В., Дорофеева Л.В. Способ получения

ассоциированной паротитно-коревой вакцины» Патент РФ № 2158134

10.03.2000 г.

30. Зверев В.В., Маркушин С.Г., Юминова Н.В. Корь. Молекулярная

генетика возбудителя, эпидемиология, специфическая профилактика. С.-

Петербургский университет 2004, 110 с.

31. Зверев В.В., С.Г.Маркушин, Н.В.Юминова. Корь. Молекулярная

генетика возбудителя, эпидемиология, специфическая профилактика.

С.Петербург, 2002 г., с.7

32. Зуев Е.Т. Система средств и методов обеспечения качества

безалкогольных напитков, Автореф. докт. дисс. Щелково, 2001.

33. Зуев Е.Т., Фомин Г.С. и др. Государственный контроль качества

минеральной воды и напитков ИПК, Издательство стандартов М., 2003

34. Иммамалиев О.Г., О.Г.Анджапаридзе, С.С.Унанов. Результаты

массовой вакцинопрофилактики кори в СССР и анализ ее эффективности.

Тезисы докл. Совм. Симпозиума ученых СССР и ГДР по проблеме

«Профилактика кори и паротита» М., 1981, с. 8-10.

35. Клячкин В.Н. Проблема многомерного статистического контроля

показателей качества в технологическом процессе http://quality.eup.ru/

DOCUM/pmsk.htm

36. Клячкин Владимир Николаевич. Модели и методы многомерного

статистического контроля технологического процесса : Дис. ... д-ра техн.

наук : 05.13.18 : Ульяновск, 2003 285 c. РГБ ОД, 71:05-5/179

37. Колышкин В.М., Юминова Н.В., Зайцев И.З. Новая отечественная

дивакцина против кори и эпидемического паротита в рамках

Национального календаря прививок России. Актуальные вопросы

вакцинно-сывороточного дела в XXI веке. Пермь, 2003. с. 25-27.

204

38. Конти Т. Возможности и риски при использовании моделей

делового совершенства // Стандарты и качество. - 2003. - № 1. - С. 76-81.

39. Корягин В.Н., Особенности течения капельных инфекций у

взрослых. Клин. мед., 1982 № 8, с. 76-80

40. Краснова В.П. Пути усовершенствования вакцинопрофилактики

кори. Автореферат дис., канд. мед. наук. М., 1989, 21 с.

41. Краснова В.П. Живые коревые вакцины. Вопр. вирусол., 1996, №

2, с. 76-79.

42. Лакин, Г.Ф. Биометрия. Учеб. пособие для студентов биол.

специальностей ун-тов и пед. ин-тов. М. : Высшая школа, 1968. - с. 43,65.

43. Лапидус В.А. Всеобщее качество (TQM) в российских компаниях /

Гос. ун-т управления; Нац. фонд подготовки кадров. М.: ОАО

«Типография Новости», 2000. 432 с.

44. Лемешко Б.Ю., Лемешко С.Б. Сравнительный анализ критериев

проверки отклонения распределения от нормального закона // Метрология.

2005. № 2. – С. 3-24.

45. Ливанова Л.В., Азарова С.Л., Тихонова Н.Т., Каторович Р.А.

Клинико-иммунологическая характеристика кори. Вопр. Охр. Мат. И дет.,

1979, № 2, с. 15-20

46. Ливанова Л.В., Азарова С.А., Долгополова М.Ф. и др. К

дифференциальной диагностике кори и кроаснухи. Педиатрия, 1978. № 1 с.

14-17.

47. Медуницын Н.В. Вакцинология М. Триада-Х, 1999.

48. Мешковский А.П. Расширение доступности и повышения качества

лекарственных средств // Новая аптека. Аптека и рынок. — 2002. — № 11.

- С. 14-17.

49. Михеева И.В. Эпидемический паротит: иммуно-эпидемиологичес-

кое обоснование системы управления эпидемическим процессом. Автореф.

дис. на соиск. уч. ст. докт. мед. наук , 1999, 48 с.

50. Насибов М.Н. Ассоциированная вакцинация против

эпидемического паротита, кори и краснухи. Автореф. дис. на соиск. уч. ст.

докт. мед. наук , 1969, Ленинград с. 177-178.

51. Нив Г. Р. Пространство доктора Деминга, книга 1. Тольятти:

"Качество - ХХI век", 1998.

52. Нив Г. Р. Пространство доктора Деминга, книга 2. М.: РИА

"Стандарты и качество", 2003.

205

53. Нифантьев О.Е. и др., Основные принципы инспектирования

систем качества на фармацевтических предприятиях. // Фарматека. - 2004. -

1 (37).

54. Нодельман В.А. Развитие теории управления комплексным

качеством. Вестник СПбГУ сер. 8 2004, Вып. 2 (№ 16) с. 70.

55. Общая и частная вирусология под ред. В.М. Жданова, С.Я.

Гайдамович, Москва, 1982, том 2, с. 186.

56. Полетаев А.И. Проточная цитометрия и сортировка в цитологии,

молекулярной биологии, биотехнологии и медицине. М., ВИНИТИ, 1989, 87 с.

57. Полянская Г.Г., Сизова Л.С., Ефремова Т.Н., Фридлянская И.И.

1994. Цитогенетическое исследование линии клеток легкого китайского

хомячка V-79, инфицированной микоплазмой Mycoplasma arginini и

деконтаминированной с помощью ципрофлоксацина. Цитология. 36 (8):

880-887.

58. Попов В.Ф. Корь. М., 1985, 263 с.

59. Попов В.Ф. Корь и коревая вакцина Л-16. М.: Триада-Х, 2002 г. с.

23-25.

60. Попов В.Ф., Зайцев И.З., Колышкин В.М., Сидоренко Е.С.,

Юнасова Т.Н., Михеева И.В., Лыткина И.Н., Шитикова О.Ю., Каплунова

О.П. Отечественная ассоциированная паротитно-коревая вакцина создана.

Научн-практ. Журнал «Биопрепараты», 2001 № 2 с.22

61. Попов В.Ф., Зайцев И.З., Колышкин В.М., Сидоренко Е.С. и др.

Разработка отечественной комбинированной вакцины против кори и

паротита. Эпидемиология и вакцинопрофилактика. 2002. №2 с. 31-34

62. Розно М., Практическое руководство. Применение прикладных

статистических методов при производстве продукции (для спенциалистов)

Н.Новгород: ООО «Приоритет», 2005 г.

63. Садыкова Д.К. Пути повышения эффективности вакцинопро-

филактики кори. Автореферат дис., канд. мед. наук. М., 1991, 21 с.

64. Сергиенко В.И., Бондарева И.Б. Математическая статистика в

клинических исследованиях. - М., 2000.

65. Симакова А.И. Клиника современного течения кори у взрослых.

Инфекц. патология в Приморском крае. Тез. докл. научн.-практич. нонф.

РАМН СО НИИ эпидемиолог. и микробиологии, Владивосток, 1994, с. 171

206

66. Смородинова И.П. Иммунологическая и клиническая

характеристика коревых заболеваний у детей, привитых живой коревой

вакциной. Автореферат дисс., канд. мед. наук, 1975, с 13-16.

67. Смородинцев А.А., Рыкушин Ю.П., Смородинцев Ал.А.

Эпидемиологические особенности кори в условиях массовой

вакцинопрофилактики и перспективы ее ликвидации. Эпидемиология и

профилактика инфекционных болезней. Л., 1982, с.10-16.

68. Смородинцев А.А., Бойчук Л.М., Шишкина Е.С. Опыт выделения

и изучения штаммов вируса кори. Вирусные инфекции, т.XVII, 1958, с.6-12

69. Смородинцев А.А., Тарос Л.Ю. История выделения, аттенуации и

испытаний коревого вакцинного штамма Л-16. Вирусные инфекции, С.Пб.,

1992. с. 86-102.

70. Тамм О.И., В.М. Болотовский, Л.К. Мартин и др. Актуальные

вопросы эпидемиологии. Таллинн, 1981, с. 118-121.

71. Тарос Л.Ю. Опыт непосредственного выделения вируса кори на

однослойных культурах почечной ткани морских свинок и фибробластов

куриных эмбрионов. Вопр. вирусол., 1963, № 3, с. 316-322.

72. Тарос Л.Ю. Реактогенные, иммуногенные свойства вакцинного

коревого штамма Л-16, ослабленного на почечной ткани морских свинок. .

Вопр. вирусол., 1963, № 4, с. 514-515.

73. Тейлор Ф.У. Менеджмент, М., 1992.

74. Тейлор Ф.У., Принцины научного менеджмента М., 1992.

75. Тихонова Н.Т., A.Г. Герасимова, Т.А. Мамаева. Программа

элиминации кори в Российской Федерации № 4 (22) Июль-август 2002 г.

76. Трайбус М. (1997) Вирусная теория менеджмента. - Пер. с англ.

Под ред. и с предисл. Ю.П.Адлера.- М.: ГП - Редакция журнала

"Стандарты и качество", 32 с.

77. Фейгенбаум, А. Контроль качества продукции; сокр. пер. с англ. /

А. Фейгенбаум. – М.: Экономика, 1986. – 471 с.

78. Хайдер А.М. Белки вируса кори, их функции и антигенная

изменчивость. Вопр. вирусол., 1996, № 2, с. 72-74.

79. Чумаков М.П., В.П. Грачев, С.Г. Дзагуров и др. Адаптация и

селекция высокоаттенуированного варианта вируса кори в первичных

почечных культурах. Вопр. Вирусол., 1967, № 4, с. 399-405.

80. В фундаментальной книге «История менеджмента качества» стр. 46.

207

81. Юминова Н.В. Научные основы совершенствования

вакцинопрофилактики кори и эпидемического паротита. Дис. Докт.

Биолог. Наук М., 1998, с. 15-17.

82. Юминова Н.В., Колышкин В.М., Россошанская Н.В., Наретя Н.Д.,

Юминова Е.О., Зверев В.В. Многолетняя пострегистрационная оценка

качества отечественных моно – и комбинированных паротитных вакцин из

штамма Ленинград – 3. // Журнал «Эпидемиология и Вакцинопро-

филактика»: № 6 (31) ноябрь М., 2006 г.- С. 8-10.

83. Юминова Н.В., Колышкин В.М., Сидоренко Е.С., Россошанская

Н.В., Суханова Л.Л. Качество отечественных коревых и паротитных

вакцин в Российской Федерации на современном этапе // Актуальные

проблемы эпидемиологии и профилактики инфекционных болезней в

России и странах ближнего зарубежья. Материалы всероссийской научно-

практической конференции с международным участием 23-26 мая 2006 г. –

Самара. – С. 6-7.

84. Юминова Н.В., Колышкин В.М., Россошанская Н.В., Сидоренко

Е.С., Александер С.К., Зверев В.В. Пятилетний мониторинг качества

отечественных коревой и паротитно-коревой вакцин //Теоретические и

практические аспекты элиминации кори. Сборник научных трудов –

Москва – 2005 г. – С. 160-162.

85. Afzal et al. 1997a, Orvell et al. 1997a, Takahashi et al. 2000

86. Afzal et al. 1997a,b, Orvell et. al. 1997a, Jin et al. 1999, Takahashi et

al. 2000, Tecle et al. 1998, 2001, 2002 из Orvell et al. 2002.

87. Afzal et al. 1997b, Kunkel et al. 1994, Gut et al. 1995, Kim et al. 2000,

Nojd et al. 2001 из Orvell et al. 2002

88. Afzal MA Evaluation of the neurovirulence test for mumps vaccines.

Biologicals. 1999 Mar; 27(1):43-9.2, 8, 27, 28].

89. Afzal, M. A., Buchanan, J., Dias, J. A., Cordeiro, M., Bentley, M. L.,

Shorrock, C. A. & Minor, P. D. RT–PCR based diagnosis and molecular

characterisation of mumps viruses derived from clinical specimens collected

during the 1996 mumps outbreak in Portugal. Journal of Medical Virology

1997b 52, 349-353

90. Amexis G. et al. Sequence diversity of Jeryl Lynn strain of mumps

virus: quantitative mutant analysis for vaccine quality control. Virology. 2002

Sep 1;300(2):171-9]

208

91. Amexis G, Fineschi N, Chumakov K. Correlation of genetic variability

with safety of mumps vaccine Urabe AM9 strain. Virology. 2001 15;

287(1):234-41]

92. Barnhard 1959. Цитировано по: http://quality.eup.ru/DOCUM2/

cardscontrolquality.html

93. Boriskin YS, Genetic evidence for variant selection in the course of

dilute passaging of mumps vaccine virus.Res Virol. 1992. 143(4):279-83].

94. Clements C., M.Strassburg, F. Cutts et al. – The epidemiology of

measles.World Health Statist. Quart., 1992, v.45, № 2-3, p.285-291

95. Crowley B, Afzal MA. Mumps virus reinfection-сlinical findings and

serological vagaries. Commun Dis Public Health. 2002. 5(4):311-3.].

96. Cusi MG, Fischer S, Sedlmeier R, Valassina M, Valensin PE, Donati

M, Neubert WJ Virus research, 2001, 74(1-2):133-7,

97. Da Cunha S.S. et al. 2002. Outbreak of aseptic meningitis and mumps

after mass vaccination with MMR vaccine using the Leningrad-Zagreb mumps

strain. Vaccine. 20, p. 1106-1112].

98. Da Silveira C.M. et al.. The risk of aseptic meningitis associated with

the Leningrad-Zagreb mumps vaccine strain following mass vaccination with

measles-mumps-rubella vaccine, Rio Grande do Sul, Brazil, 1997. Intern. J.

Epidemiol. 2002, 31, p. 978-982].

99. Davey H. Flow cytometry for clinical microbiology. CLI 2004; 2/3: 12-5.

100. Degree and length of viremia in adults with measles. D.N. Forthal, S.

Aaranes, J. Blanding et al., J. Infect. Dis., 1992, v.166, p. 421-424.

101. De los Rios Martin R. et al. Mumps in a urban area of the Community

of Madrid. Vaccination status, diagnosis and intervention measures Aten

Primaria. 2001 Jun 15;28(1):10-6].

102. Development and evaluation of the Moraten measles virus vaccine.

M.R.Hilliman, G.B.Buynak, R.K. Weibel et al. JAMA, 1968, v. 206, p. 587-590

103. Elango N., et al. 1988. Molecular cloning and characterization of six

genes, determination of gene order and intergenic sequences and leader

sequence of mumps virus. J. Gen. Virol. 69, 2893-2900).

104. Enders J.F., Peebls T.C. Propagation in tissue culture of

cytopathogenic agent from patients with measles. Proc. Soc. Exp. Biol. Med.,

1954, 86 p. 277-287.

105. Expanded Program on immunization. Epidemiological situation of

vaccine-preventable disease. WHO, 1996, № 97, p. 120-125.

209

106. Expanded Programme on Immunization. Measles Elimination. WHO,

1996, № 97, p. 120-125.

107. Expanded Programme on Immunization. Measles Elimination by the

Year 2000 in the Americas. WHO Wkly Epidemiol. Rec., 1995, v. 70 p.113-

116.

108. Expanded Program on immunization. Epidemiological situation of

vaccine-preventable disease. WHO, 1994, 69 №22, p. 163-164.

109. Fullerton K.E., Reef S.E. 2002. Commentary: Ongoing debate over

the safety of the different mumps vaccine strains impacts mumps disease

control. Intern. J. Epidemiol. 31, p. 983-984].

110. Fullerton K.E.; Reef S.E. Commentary: Ongoing debate over the

safety of the different mumps vaccine strains impacts mumps disease control.

International Journal of Epidemiology, Volume 31, Number 5, 2002 , pp. 983-

984(2).

111. Fullerton K.E., Reef S.E. 2002. Commentary: Ongoing debate over

the safety of the different mumps vaccine strains impacts mumps disease

control. Intern. J. Epidemiol. 31, p. 983-984].

112. Galazka AM, Robertson SE, KraigherA. Mumps and mumps vaccine:

a global review. Bull World Health Organ. 1999; 77(1):3-14.].

113. Gellin B.G., Katz S.L. Putting a stop serial killer: Measles. The J. of

Inf. Dis., 1994, v.170 (Suppl.) s.1-2

114. Grazia C. et al. M Nucleotide sequence at position 1081 of the

hemagglutinin-neuraminidasegene in wild-type strains of mumps virus is the

most relevant marker of virulence. J Clin Microbiol. 1998 Dec;36(12):3743-4].

115. Griffin D.E., Ward B.J. Janregui E. et al. Natural killer cell activity

during measles. Clin. Exp. Immunol., 1990, v.81, p. 218-224.

116. Gubler J., Luthi R., Oels Os. Severe measles pneumonitis in adults.

Clin. Inf. Disease, 1995, v. 21 №4, p. 1060-1061 .

117. http://www.juse.or.jp/e/publications/

118. Ikis D. Vaccines produced in diploid cells lines. Nat. Cancer Inst.

Monogr., 1968, v. 29, p. 485-501.

119. Jin L. et al. 2004. Genetic diversity of mumps virus in oral fluid

specimens: application to mumps epidemiological study. J Infect Dis. 2004.

189(6), 1001-8.

120. Iuminova N.V. et al. Efficiency of revaccination against epidemic

parotitis and immunological safety Vopr Virusol. 2002 May-Jun;47(3):44-5.].

210

121. Kats S.L., Milovanovic M., Enders J.I. Propagation of measles virus in

culture of chick embrye cells. Pres. Sec. Exp. Biol.Med., 1958, v. 97, №1, p. 23-29.

122. Kats S.L. Summary of current status of measles and

recommendations. Rev. Infec. Diseases, 1983, v. 5 №3, p. 623-62417. Shewhart

W.A. Statistical Methods from the Viewpoint of Quality Control. 1939, The

Graduate School, U.S. Department of Agriculture, Washington D.S. 105 p.

123. Kazue U. et al. Characterization of F Gene of contemporary mumps

virus strains isolated in Japan. Microbiol. Immunol. , 2003, 47 (2), 167-172.

124. Kunkel, U., Schreier, E., Siegl, G. and Schultze, D. Molecular

characterization of mumps virus strains. Journal of infectious Diseases 1994,

169, 77-82.

125. Lim C.S. et al. Hemagglutinin-neuraminidase sequence and

phylogenetic analyses of mumps virus isolates from a vaccinated population in

Singapore. J Med Virol. 2003 Jun;70(2):287-92.].

126. Magdzik W, Zielinski A. Adverse effects following vaccinations and

effectiveness of different live vaccines against mumps. Przegl Epidemiol.

2002;56(3):377-89].

127. Maksimova O.A. et al. Comparative evaluation of neurovirulence of

domestic and foreign live mumps vaccine. Vopr Virusol. 2001. 46(5):31-5].

128. Measles in 1992. Weekly Epidemiol. Rec. WHO, 1993, v. 68, №33,

p. 241-243.

129. Nojd J, Mumps virus neutralizing antibodies do not protect against

reinfection with a heterologous mumps virus genotype. Vaccine. 2001. 8;19(13-

14):1727-31.]

130. Oliver C. Vaccination contre la rougeole: quelles limites. Infect. Et

immunol., 1994, v.1, №1, p. 16-20.

131. Ormerod M.G. (ed.) (1990). Flow cytometry; A practical approach.

IRL Press, Oxford.

132. Orvell C, The reactions of monoclonal antibodies with structural

proteins of mumps virus, J Immunol 132 (1984) (5), pp. 2622–2629.

133. Orvell, C., M. Kalantari, and B. Johansson. 1997. Characterization of

five conserved genotypes of the mumps virus small hydrophobic (SH) protein

gene. J. Gen. Virol. 78:91-95.

134. Orvell et al. 2002. Antigenic relationships between six genotypes of

the small hydrophobic protein gene of mumps virus. J. Gen. Virol. 83,

24892496.

211

135. Ramsay M.E.B., Moffatt D., O,Connor M. Measles vaccine: a 27-year

follw-up. Epidemiol. and Infec., 1994, 112, №2, p. 409-412.

136. Richard J.L. et al. Comparison of the effectiveness of two mumps

vaccines during an outbreak in Switzerland in 1999 and 2000: a case-cohort

study. Eur. J. Epidemiol. 2003; 18(6): 569-77].

137. Rubin S.A. et al. Changes in mumps virus gene sequence associated

with variability in neurovirulent phenotype. J. Virol. Vol., 2003, 77, N21,

p.11616-11624.

138. Rubin S.A. et al.. Changes in mumps virus gene sequence associated

with variability in neurovirulent phenotype. J. Virol. 2003, Vol. 77, N21,

p.11616-11624

139. Rubin, S. A., Pletnikov, M. & Carbone, K. M. Comparison of the

neurovirulence of a vaccine and a wild-type mumps virus strain in the

developing rat brain. Journal of Virology . (1998). 72, 8037-8042.

140. Rubin, S. A., Pletnikov, M., Taffs, R., Snoy, P. J., Kobasa, D., Brown,

E. G., Wright, K. E. & Carbone, K. M. Evaluation of a neonatal rat model for

prediction of mumps virus neurovirulence in humans. Journal of Virology 2000,

74, 5382-5384.

141. Rudnai O., F.Farcas, L.Csonka et al. Kanayara elleni elso to meges

vedoltasok magy arors Zagon. Oro. Het., 1969, v.110 № 38, p.2197-2200.

142. Saito, H., Takahashi, Y., Harata, S., Tanaka, K., Sano, T., Suto, T.,

Yamada, A., Yamazaki, S. & Morita, M. Isolation and characterization of

mumps virus strains in a mumps outbreak with a high incidence of aseptic

meningitis. Microbiology and Immunology 1996, 40, 271-275.

143. Saika S et al. Neurovirulence of mumps virus: intraspinal inoculation

test in marmosets. Biologicals. 2004 Sep;32(3):147-52].

144. Samuel D, Beard S, Yang H, Saunders N, Jin L. Genotyping of

measles and mumps virus strains using amplification refractory mutation system

analysis combined with enzyme immunoassay: a simple method for outbreak

investigations. J.Med.Virol. 2003 Feb;69(2):279-85].

145. Shapiro H.M. "Practical Flow Cytometry", Alan Liss, .N.Y., 1985.

146. Schwars A. Preliminary tests of highly attenuated measles vaccine.

Amer. J.Dis. Child., 1962, v.103, p. 386-388.

147. Shewhart W.A. Statistical Methods from the Viewpoint of Quality

Control. 1939, The Graduate School, U.S. Department of Agriculture,

Washington D.S. 105 p.

212

148. Schlegel M. et al. 1999. Comparative efficacy of three mumps

vaccines during disease outbreak in eastern Switzerland: cohort study. BMJ,

Vol. 319, p. 352-353].

149. Schwars A., Anderson J. Immunisation with a further attenuated live

measles vaccine. Int. Children,s Center Seminar on the Epidemiology and

Prevention of measles and Rubella, 1964, p. 15-17.

150. Strategies for Global Measles Control. Elimination. Recommendation

of the Meeting of WHO SAGE Sub-Committee on Measles. Geneva, 1995.

151. Ströhle, A., Bernasconi, C. & Germann, D. A new mumps virus

lineage found in the 1995 mumps outbreak in western Switzerland identified by

nucleotide sequence analysis of the SH gene. Archives of Virology,1996 141,

733-741.

152. Tecle T., Johansson B., Jejcic A. et al. 1998. Characterization of three

co-circulating genotypes of the small hydrophobic protein gene of mumps virus.

J Gen. Virol. 79, 2929-2937].

153. Tecle T., Bottiger B., Orvell C., Johansson B. et al. 2001.

Characterization of two decades of temporal co-circulation of four mumps virus

genotypes in Denmark: identification of a new genotype. J. Gen. Virol. 82,

2675-2680].

154. Tecle, T., A. Mickiene, B. Johansson, L. Lindquist, and C. Orvell..

Molecular characterisation of two mumps virus genotypes circulating during an

epidemic in Lithuania from 1998 to 2000. Arch. Virol. 2002, 147:243-253.

155. Uhlemann K. The molecular epidemiology of mumps virus Infect

Genet Evol. 2004. 4(3): 215-9.

156. Unanov S.S. et al. Results of studying a live mumps vaccine from

strain L-3 manufactured by the Moscow Research Institute of Viral

Preparations. The epidemiological effectiveness of the vaccine. Vopr Virusol.

1977;(1):59-61. Brazhdanov N.P. et al. Safety, antigenic activity, and

epidemiologic effectiveness of live mumps vaccine from strain L-3. II.

Antigenic activity and epidemiologic effectiveness Zh Mikrobiol Epidemiol

Immunobiol. 1981 Feb;(2):45-51].

157. Van Dilla M.A., Trujillo T.T., Mullaney P.F., CoulterJ.R. (1969).

Science, 163, 1213.

213

Приложение № 1

Результаты анализа данных по титрованию вируссодержащих сливов

для изготовления полуфабриката паротитной вакцины.

Таблица № 31

Биологическая активность отдельных сливов вируса паротита по

колбам и подколбам (lg ТЦД50/0,5 мл 2004 год).

№ колбы

Сводные данные

по колбе

Подколба А

1 cлив 2 слив Сводные данные

по подколбе

(n) M ± σ (n) M ± σ (n) M ± σ (n) M ± σ

0068 124 6,66±0,33 21 6,47±0,28 21 6,85±0,24 42 6,66±0,32

0069 126 6,61±0,35 21 6,24±0,29 21 6,76±0,25 42 6,50±0,37 0070 126 6,73±0,29 21 6,57±0,26 21 6,89±0,22 42 6,73±0,29 0072 126 6,58±0,31 21 6,52±0,26 21 6,69±0,28 42 6,60±0,28 0074 114 6,69±0,27 15 6,50±0,25 15 6,80±0,18 30 6,65±0,26 0077 126 6,71±0,28 21 6,71±0,28 21 6,85±0,26 42 6,78±0,27 0078 127 6,46±0,56 22 6,03±0,33 22 6,81±0,23 42 6,50±0,42 0079 126 6,48±0,31 21 6,39±0,17 21 6,71±0,26 42 6,55±0,27 0080 126 6,42±0,49 21 6,18±0,34 21 6,81±0,26 42 6,49±0,44 0081 126 6,68±0,28 21 6,59±0,26 21 6,80±0,24 42 6,69±0,27 0082 126 6,56±0,48 21 6,53±0,25 21 6,91±0,14 42 6,72±0,29

0083 126 6,78±0,31 21 6,66±0,18 21 7,01±0,19 42 6,84±0,25

0084 126 6,77±0,28 21 6,78±0,27 21 6,78±0,25 42 6,78±0,26 0085 126 6,64±0,32 21 6,46±0,29 21 6,76±0,24 42 6,61±0,30 0086 112 6,91±0,21 21 6,72±0,13 21 7,01±0,19 42 6,87±0,22 0087 126 6,71±0,31 21 6,75±0,30 21 6,81±0,23 42 6,78±0,27 0088 126 6,86±0,27 21 7,03±0,18 21 6,77±0,31 42 6,90±0,28 0089 126 6,79±0,33 21 6,57±0,27 21 7,05±0,20 42 6,81±0,34 0090 126 6,77±0,29 21 6,65±0,28 21 6,94±0,29 42 6,80±0,32 0091 126 6,78±0,26 21 6,71±0,23 21 6,81±0,26 42 6,76±0,25 0092 126 6,52±0,27 21 6,53±0,27 21 6,49±0,28 42 6,51±0,27 0093 126 6,57±0,30 21 6,45±0,27 21 6,74±0,29 42 6,59±0,31 0094 126 6,72±0,26 21 6,72±0,26 21 6,72±0,25 42 6,72±0,25 0095 126 6,63±0,24 21 6,65±0,13 21 6,60±0,34 42 6,63±0,25 0096 124 6,72±0,30 21 6,66±0,28 21 6,72±0,27 42 6,69±0,27 0097 84 6,59±0,25 21 6,65±0,23 21 6,57±0,27 42 6,61±0,25 0098 84 6,66±0,30 21 6,65±0,38 21 6,65±0,35 42 6,65±0,35 0099 84 6,66±0,32 21 6,75±0,32 21 6,63±0,31 42 6,69±0,32 0100 126 6,65±0,27 21 6,69±0,31 21 6,62±0,21 42 6,65±0,27 0101 126 6,59±0,26 21 6,63±0,29 21 6,60±0,26 42 6,62±0,27 0102 126 6,71±0,30 21 6,62±0,32 21 6,75±0,31 42 6,68±0,32 0103 126 6,72±0,28 21 6,66±0,30 21 6,69±0,31 42 6,68±0,30 0104 126 6,76±0,27 21 6,62±0,30 21 6,89±0,24 42 6,75±0,30 0105 126 6,79±0,31 21 6,91±0,36 21 6,71±0,31 42 6,81±0,35 0106 126 6,76±0,28 21 6,66±0,34 21 6,93±0,17 42 6,80±0,30

214

Подколба Б

№ колбы 1 cлив 2 слив Сводные данные по

подколбе

(n) M ± σ (n) M ± σ (n) M ± σ 0068 20 6,71±0,44 20 6,70±0,29 40 6,71±0,37

0069 21 6,40±0,28 21 6,78±0,30 42 6,59±0,34

0070 21 6,72±0,31 21 6,74±0,28 42 6,73±0,29

0072 21 6,43±0,32 21 6,68±032 42 6,55±0,34

0074 21 6,55±0,27 21 6,76±0,23 42 6,65±0,27

0077 21 6,62±0,24 21 6,88±0,25 42 6,75±0,28

0078 21 5,70±0,26 20 6,86±0,23 41 6,27±0,64

0079 21 6,25±0,19 21 6,68±0,23 42 6,46±0,30

0080 21 5,90±0,35 21 6,66±0,23 42 6,28±0,48

0081 21 6,58±0,29 21 6,85±0,24 42 6,72±0,30

0082 21 5,96±0,27 21 6,87±0,23 42 6,41±0,52

0083 21 6,80±0,30 21 6,90±0,24 42 6,85±0,28

0084 21 6,66±0,33 21 6,87±0,29 42 6,77±0,32

0085 21 6,50±0,29 21 6,87±0,23 42 6,68±0,32

0086 21 6,84±0,17 21 6,94±0,23 42 6,89±0,20

0087 21 6,53±0,35 21 6,91±0,24 42 6,72±0,35

0088 21 6,85±0,24 21 6,76±0,30 42 6,81±0,28

0089 21 6,66±0,28 21 6,88±0,35 42 6,77±0,33

0090 21 6,55±0,23 21 6,81±0,23 42 6,68±0,26

0091 21 6,72±0,34 21 6,88±0,24 42 6,82±0,30

0092 21 6,53±0,27 21 6,52±0,27 42 6,53±0,27

0093 21 6,52±0,27 21 6,49±0,30 42 6,50±0,28

0094 21 6,63±0,23 21 6,65±0,24 42 6,64±0,23

0095 21 6,72±0,19 21 6,59±0,23 42 6,66±0,22

0096 20 6,72±0,29 20 6,71±0,34 40 6,72±0,31

0097 21 6,57±0,20 21 6,57±0,30 42 6,57±0,25

0098 21 6,66±0,28 21 6,68±0,25 42 6,67±0,26

0099 21 6,78±0,31 21 6,50±0,30 42 6,64±0,33

0100 21 6,75±0,29 21 6,64±0,24 42 6,69±0,27

0101 21 6,55±0,24 21 6,57±0,27 42 6,56±0,25

0102 21 6,71±0,30 21 6,74±0,25 42 6,72±0,27

0103 21 6,84±0,27 21 6,74±0,25 42 6,79±0,26

0104 21 6,75±0,26 21 6,80±0,24 42 6,77±0,25

0105 21 6,95±0,28 21 6,68±0,28 42 6,81±0,31

0106 21 6,84±0,22 21 6,70±0,26 42 6,77±0,25

215

Подколба В №

колбы 1 cлив 2 слив

Сводные данные по

подколбе

(n) M ± σ (n) M ± σ (n) M ± σ

0068 21 6,47±0,24 21 6,75±0,28 42 6,61±0,29

0069 21 6,56±0,29 21 6,90±0,20 42 6,73±0,30

0070 21 6,55±0,24 21 6,89±0,27 42 6,72±0,31

0072 21 6,37±0,21 21 6,78±0,25 42 6,57±0,31

0074 21 6,62±0,23 21 6,91±0,24 42 6,77±0,28

0077 21 6,53±0,27 21 6,68±0,25 42 6,60±0,26

0078 21 6,15±0,39 21 7,08±0,15 42 6,62±0,55

0079 21 6,20±0,29 21 6,65±0,24 42 6,43±0,35

0080 21 6,16±0,53 21 6,78±0,30 42 6,47±0,53

0081 21 6,53±0,21 21 6,74±0,27 42 6,63±0,26

0082 21 6,09±0,42 21 6,97±0,24 42 6,53±0,56

0083 21 6,45±0,36 21 6,88±0,21 42 6,66±0,36

0084 21 6,80±0,27 21 6,75±0,28 42 6,77±0,27

0085 21 6,80±0,24 21 6,80±0,24 42 6,62±0,34

0086 7 6,84±0,20 21 7,03±0,16 28 6,99±0,19

0087 21 6,56±0,32 21 6,72±0,25 42 6,64±0,30

0088 21 6,96±0,22 21 6,77±0,27 42 6,87±0,24

0089 21 6,57±0,26 21 6,99±0,23 42 6,78±0,32

0090 21 6,75±0,29 21 6,90±0,23 42 6,82±0,27

0091 21 6,72±0,25 21 6,80±0,22 42 6,76±0,23

0092 21 6,46±0,29 21 6,60±0,27 42 6,53±0,28

0093 21 6,52±0,33 21 6,70±0,27 42 6,61±0,05

0094 21 6,68±0,25 21 6,89±0,27 42 6,78±0,28

0095 21 6,65±0,15 21 6,57±0,30 42 6,61±0,24

0096 21 6,68±0,27 21 6,82±0,36 42 6,75±0,32

0097 н/д н/д н/д н/д н/д н/д

0098 н/д н/д н/д н/д н/д н/д

0099 н/д н/д н/д н/д н/д н/д

0100 21 6,50±0,28 21 6,70±0,24 42 6,60±0,28

0101 21 6,59±0,27 21 6,60±0,28 42 6,60±0,27

0102 21 6,65±0,36 21 6,77±0,21 42 6,71±0,30

0103 21 6,62±0,23 21 6,77±0,23 42 6,69±0,27

0104 21 6,60±0,20 21 6,89±0,24 42 6,75±0,26

0105 21 6,77±0,26 21 6,74±0,28 42 6,75±0,27

0106 21 6,64±0,33 21 6,76±0,22 42 6,70±0,29

216

Таблица № 32.

Основные статистики по сливам ВСЖ паротита за 2004 год. Часть 1 № колбы

Показатели 0068 0069 0070 0072 0074 0077 0078 0079 0080

Количество

сливов 124 126 126 126 114 126 127 126 126

Среднее 6,66 6,61 6,73 6,58 6,69 6,71 6,46 6,48 6,42

Доверит. -

95,00% 6,60 6,54 6,67 6,52 6,64 6,66 6,36 6,42 6,33

Доверит.

+95,00% 6,72 6,67 6,78 6,63 6,74 6,76 6,56 6,53 6,50

Медиана 6,70 6,70 6,70 6,45 6,70 6,70 6,45 6,45 6,45

Сумма 825,80 832,45 847,45 828,70 763,05 845,70 820,65 816,45 808,45

Минимум 5,95 5,7 6,2 5,45 6,2 6,2 5,2 5,7 5,2

Максимум 7,20 7,20 7,20 7,20 7,20 7,20 7,20 7,20 7,20

Нижняя

квартиль 6,45 6,45 6,45 6,45 6,45 6,45 5,95 6,2 5,95

Верхняя

квартиль 6,95 6,95 6,95 6,7 6,95 6,95 6,95 6,7 6,95

Размах 1,25 1,50 1,00 1,75 1,00 1,00 2,00 1,50 2,00

Квартиль

размах 0,50 0,50 0,50 0,25 0,50 0,50 1,00 0,50 1,00

Дисперсия 0,108 0,125 0,087 0,097 0,076 0,079 0,311 0,097 0,239

Стандартное

отклонение 0,329 0,353 0,295 0,311 0,275 0,281 0,558 0,311 0,489

Ст. ошибка 0,030 0,031 0,026 0,028 0,026 0,025 0,050 0,028 0,044

Асимметрия -0,002 -0,402 0,095 -0,082 -0,109 -0,164 -0,369 0,101 -0,400

Ст. ошибка

асимметрии 0,217 0,216 0,216 0,216 0,226 0,216 0,215 0,216 0,216

Эксцесс -0,774 -0,485 -1,038 0,477 -0,699 -0,578 -1,010 -0,336 -0,683

Ст. ошибка

эксцесса 0,431 0,428 0,428 0,428 0,449 0,428 0,427 0,428 0,428

Часть 2 № колбы

Показатели 0081 0082 0083 0084 0085 0086 0087 0088 0089

Количество

сливов 126 126 126 126 126 112 126 126 126

Среднее 6,68 6,56 6,78 6,77 6,64 6,91 6,71 6,86 6,79

Доверит. -

95,00% 6,33 6,47 6,73 6,72 6,58 6,87 6,66 6,81 6,73

Доверит.

+95,00% 6,73 6,64 6,84 6,82 6,69 6,94 6,77 6,91 6,84

Медиана 6,70 6,70 6,70 6,70 6,70 6,95 6,70 6,95 6,82

Сумма 841,95 826,20 854,70 853,45 836,20 773,40 845,95 864,20 854,95

Минимум 5,95 5,45 5,7 6,2 5,95 6,45 5,7 6,2 6,2

Максимум 7,20 7,20 7,20 7,20 7,20 7,20 7,20 7,20 7,20

Нижняя 6,45 6,2 6,7 6,45 6,45 6,7 6,45 6,7 6,45

217

Часть 2 № колбы

Показатели 0081 0082 0083 0084 0085 0086 0087 0088 0089

квартиль

Верхняя

квартиль 6,95 6,95 6,95 6,95 6,95 6,95 6,95 6,95 6,95

Размах 1,25 1,75 1,50 1,00 1,25 0,75 1,50 1,00 1,00

Квартиль

размах 0,50 0,75 0,25 0,50 0,50 0,25 0,50 0,25 0,50

Дисперсия 0,076 0,233 0,097 0,080 0,103 0,044 0,096 0,072 0,107

Ст.

отклонение 0,276 0,483 0,311 0,283 0,321 0,210 0,310 0,268 0,327

Ст. ошибка 0,025 0,043 0,028 0,025 0,029 0,020 0,028 0,024 0,029

Асимметрия -0,219 -0,606 -0,583 -0,130 -0,066 -0,113 -0,311 -0,458 -0,288

Ст. ош.

асимметрии 0,216 0,216 0,216 0,216 0,216 0,228 0,216 0,216 0,216

Эксцесс -0,396 -0,622 0,474 -0,769 -0,856 -0,766 -0,225 -0,449 -1,069

Ст. ош.

эксцесса 0,428 0,428 0,428 0,428 0,428 0,453 0,428 0,428 0,428

Часть 3 № колбы

Показатели 0090 0091 0092 0093 0094 0095 0096 0097 0098 0099

Количество

сливов 126 126 126 126 126 126 124 84 84 84

Среднее 6,77 6,78 6,52 6,57 6,72 6,63 6,72 6,59 6,66 6,66

Доверит. -

95,00% 6,71 6,73 6,48 6,52 6,67 6,59 6,67 6,54 6,59 6,59

Доверит.

+95,00% 6,82 6,83 6,57 6,62 6,76 6,67 6,77 6,64 6,73 6,73

Медиана 6,70 6,70 6,45 6,70 6,70 6,70 6,70 6,45 6,70 6,70

Сумма 852,45 854,20 821,95 827,70 846,20 835,70 833,30 553,55 559,55 559,80

Минимум 6,20 6,20 5,95 5,95 6,20 6,20 6,20 6,20 5,95 6,20

Максимум 7,20 7,20 7,20 7,20 7,20 7,20 7,20 7,20 7,20 7,20

Нижняя

квартиль 6,45 6,70 6,20 6,45 6,45 6,45 6,45 6,45 6,45 6,45

Верхняя

квартиль

6,95

6,95

6,70

6,70

6,95

6,70

6,95

6,70

6,95

6,95

Размах 1,00 1,00 1,25 1,25 1,00 1,00 1,00 1,00 1,25 1,00

Квартиль

размах 0,50 0,50 0,50 0,25 0,50 0,25 0,50 0,25 0,50 0,50

Дисперсия 0,084 0,069 0,074 0,093 0,068 0,056 0,091 0,064 0,094 0,106

Ст.

отклонение 0,290 0,262 0,272 0,304 0,260 0,238 0,302 0,253 0,307 0,325

Ст. ошибка 0,026 0,023 0,024 0,027 0,023 0,021 0,027 0,028 0,033 0,035

Асимметрия -0,154 -0,119 0,487 0,124 0,088 0,055 -0,016 0,408 0,022 0,238

Ст. ош.

асимметрии 0,216 0,216 0,216 0,216 0,216 0,216 0,217 0,263 0,263 0,263

Эксцесс -0,880 -0,548 -0,332 -0,560 -0,519 -0,165 -0,975 -0,583 -0,764 -1,076

Ст. ош.

эксцесса 0,428 0,428 0,428 0,428 0,428 0,428 0,431 0,520 0,520 0,520

218

Часть 4 № колбы

Показатели 0100 0101 0102 0103 0105 0106

Количество

сливов 126 126 126 126 126 126

Среднее 6,65 6,59 6,71 6,72 6,79 6,76

Доверит. -

95,00% 6,60 6,54 6,65 6,67 6,74 6,71

Доверит.

+95,00% 6,70 6,64 6,76 6,77 6,85 6,80

Медиана 6,70 6,70 6,70 6,70 6,70 6,70

Сумма 837,70 830,45 844,95 846,70 855,95 851,20

Минимум 5,95 6,20 5,95 6,20 6,20 5,95

Максимум 7,20 7,20 7,20 7,20 7,20 7,20

Нижняя

квартиль 6,45 6,45 6,45 6,45 6,45 6,70

Верхняя

квартиль 6,95 6,70 6,95 6,95 7,20 6,95

Размах 1,25 1,00 1,25 1,00 1,00 1,25

Квартиль

размах 0,50 0,25 0,50 0,50 0,75 0,25

Дисперсия 0,073 0,069 0,087 0,080 0,097 0,078

Ст. отклонение 0,271 0,264 0,296 0,282 0,311 0,279

Ст. ошибка 0,024 0,023 0,026 0,025 0,028 0,025

Асимметрия -0,078 0,246 -0,341 -0,022 -0,135 -0,346

Ст. ош.

асимметрии 0,216 0,216 0,216 0,216 0,216 0,216

Эксцесс -0,315 -0,456 -0,652 -0,656 -1,059 -0,024

Ст. ош.

эксцесса 0,428 0,428 0,428 0,428 0,428 0,428

219

Таблица № 33.

Суммарные данные по основным статистикам активности сливов

паротитной вакцины за 2003 и 2004 годы.

2003 год 2004 год

слив 1 слив 2 слив 3 слив 1 слив 2

N наблюдений 1845 1841 158 2121 2134

Среднее 6,50 6,62 5,99 6,58 6,77

Доверит. -95,00% 6,48 6,60 5,94 6,56 6,76

Доверит. +95,00% 6,51 6,64 6,05 6,59 6,78

Стандартное отклонение 0,35 0,42 0,36 0,35 0,28

-3σ 5,45 5,36 4,91 5,53 5,93

+3σ 7,55 7,88 7,07 7,63 7,61

Медиана 6,45 6,7 5,95 6,7 6,7

Мода 6,45 6,7 5,95 6,7 6,7

Сумма 11990 12186,17 946,85 13954,45 14447,3

Минимум 5,2 4,7 5,2 5,2 5,95

Максимум 7,2 7,2 7,2 7,2 7,2

Размах 2 2,5 2 2 1,25

Асимметрия -0,21 -0,86 -0,02 -0,46 -0,21

Эксцесс 0,11 1,08 0,13 0,45 -0,71

Коэффициент

вариации(%) 5,38% 6,28% 6,05% 5,34% 4,20%

Анализ специфической активности при сборе ВСЖ паротитной

вакцины за период с 2003 по 2005 год.

Таблица № 34.

Сводные данные «Основных статистик» по отдельным сливам вируса

паротита за 2003 год.

Показатели 2003 г.

слив 1 слив 2 слив 3

N наблюдений 1845 1841 158

Среднее 6,50 6,62 5,99

Доверит. -95,00% 6,48 6,60 5,94

Доверит. +95,00% 6,51 6,64 6,05

Медиана 6,45 6,7 5,95

220

Показатели 2003 г.

слив 1 слив 2 слив 3

Сумма 11990 12186,17 946,85

Минимум 5,2 4,7 5,2

Максимум 7,2 7,2 7,2

Нижняя квартиль 6,2 6,45 5,7

Верхняя квартиль 6,7 6,95 6,2

Размах 2 2,5 2

Квартиль размах 0,5 0,5 0,5

Дисперсия 0,12 0,17 0,13

Стд. отклонение 0,35 0,42 0,36

Станд. ошибка 0,01 0,01 0,03

Асимметрия -0,21 -0,86 -0,02

Стд. ош.асимметрии 0,06 0,06 0,19

Эксцесс 0,11 1,08 0,13

Стд. ош.эксцесса 0,11 0,11 0,38

Коэфф. вариации (%) 5,38% 6,28% 6,05%

Таблица № 35.

Сводные данные «Основных статистик»

по отдельным сливам вируса паротита за 2004 год.

Показатели 2004 г.

слив 1 слив 2

N наблюдений 2121 2134

Среднее 6,58 6,77

Доверит. -95,00% 6,56 6,76

Доверит. +95,00% 6,59 6,78

Медиана 6,7 6,7

Сумма 13954,45 14447,3

Минимум 5,2 5,95

Максимум 7,2 7,2

Нижняя квартиль 6,45 6,45

Верхняя квартиль 6,7 6,95

Размах 2 1,25

Квартиль размах 0,25 0,5

Дисперсия 0,12 0,08

Стд. Отклонение 0,35 0,28

Станд. Ошибка 0,01 0,01

Асимметрия -0,46 -0,21

Стд. ош.асимметрии 0,05 0,05

Эксцесс 0,45 -0,71

Стд. ош.эксцесса 0,11 0,11

Коэфф. вариации(%) 5,34% 4,20%

221

Таблица № 36.

Сводные данные «Основных статистик»

по отдельным сливам вируса паротита за 2005 год.

Показатели 2005

слив 1 слив 2

N наблюдений 1499 1490

Среднее 6,58 6,42

Доверит. -95,00% 6,56 6,40

Доверит. +95,00% 6,60 6,44

Медиана 6,7 6,45

Сумма 9860,3 9568,25

Минимум 5,2 4,95

Максимум 7,2 7,2

Нижняя квартиль 6,45 6,2

Верхняя квартиль 6,7 6,7

Размах 2 2,25

Квартиль размах 0,25 0,5

Дисперсия 0,12 0,15

Стд. Отклонение 0,35 0,38

Станд. Ошибка 0,01 0,01

Асимметрия -0,45 -0,24

Стд. ош.асимметрии 0,06 0,06

Эксцесс 0,33 0,31

Стд. ош.эксцесса 0,13 0,13

Коэфф. вариации(%) 5,29% 5,94%

Таблица № 37.

Специфическая активность сливов вируса паротита в зависимости

от номера слива по годам.

Параметр 2003 г. 2004 г. 2005 г.

слив 1 слив 2 слив 3 слив 1 слив 2 слив 1 Слив 2

N наблюдений 1845 1841 158 2121 2134 1499 1490

Среднее 6,50 6,62 5,99 6,58 6,77 6,58 6,42

Доверит. -

-95,00% 6,48 6,60 5,94 6,56 6,76 6,56 6,40

Доверит. -

+95,00% 6,51 6,64 6,05 6,59 6,78 6,60 6,44

Стандартное

отклонение 0,35 0,42 0,36 0,35 0,28 0,35 0,38

Коэффициент

вариации(%) 5,38% 6,28% 6,05% 5,34% 4,20% 5,29% 5,94%

222

Гистограмма частотного распределния значений специфической активности

Паротит 2005 год слив 1

Специфическая активность

Числ

о н

абл

юд

ений

-3сигма среднее +3сигма

0

27

54

81

108

135

162

189

216

243

270

297

324

351

378

405

(4,8

;5,]

(5;5

,2]

(5,2

;5,4

]

(5,4

;5,6

]

(5,6

;5,8

]

(5,8

;6,]

(6;6

,2]

(6,2

;6,4

]

(6,4

;6,6

]

(6,6

;6,8

]

(6,8

;7,]

(7;7

,2]

(7,2

;7,4

]

(7,4

;7,6

]

(7,6

;7,8

]

Рис. № 78. Гистограмма частотного распределения пакетов 1 слива

паротитной вакцины по значению специфической активности за 2005

год.

Нормальный вероятностный график для значений специфической активности 1 слива па

Наблюдаемое значение

Ожи

даем

ое н

орма

льно

е зн

ачен

ие

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

5,0 5,4 5,8 6,2 6,6 7,0 7,4

Рис. № 79. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности 1 слива паротитной вакцины за 2005 год.

223

Гистограмма частотного распределенря значений спеуифической активности

Паротит 2005 слив 2

Специфическая активность

Чис

ло

набл

юд

ений

-3сигма среднее +3сигма

0

29

58

87

116

145

174

203

232

261

290

319

348

377

406

435

(4,8

;5]

(5;5

,2]

(5,2

;5,4

]

(5,4

;5,6

]

(5,6

;5,8

]

(5,8

;6,]

(6;6

,2]

(6,2

;6,4

]

(6,4

;6,6

]

(6,6

;6,8

]

(6,8

;7,]

(7;7

,2]

(7,2

;7,4

]

(7,4

;7,6

]

(7,6

;7,8

]

Рис. № 80. Гистограмма частотного распределения пакетов 2 слива

паротитной вакцины по значению специфической активности за 2005

год.

Нормальный вероятностный график для значений специфичнеской активности 2 слива

паротитной вакцины за 2005 год

Наблюдаемое значение

Ож

ид

аем

ое н

орм

ал

ьное з

начение

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4,6 5,0 5,4 5,8 6,2 6,6 7,0 7,4

Рис. № 81. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности 2 слива паротитной вакцины за 2005 год.

224

Таблица № 38.

Сводные данные «Основных статистик» по отдельным сливам

отдельно по подколбам (А, Б, В) вируса паротита за 2005 год.

Показатели Подколба А Подколба Б Подколба В

Слив 1 Слив 2 Слив 1 Слив 2 Слив 1 Слив 2

N наблюдений 596 593 550 547 353 350

Среднее 6,58 6,46 6,57 6,41 6,57 6,37

Доверит. -95,00% 6,56 6,43 6,54 6,38 6,54 6,33

Доверит. +95,00% 6,61 6,49 6,60 6,44 6,61 6,42

Медиана 6,7 6,45 6,7 6,45 6,7 6,45

Сумма 3924 3831,85 3615,25 3505,4 2320,85 2231

Минимум 5,45 5,2 5,45 5,2 5,2 4,95

Максимум 7,2 7,2 7,2 7,2 7,2 7,2

Нижняя квартиль 6,45 6,2 6,45 6,2 6,45 6,2

Верхняя квартиль 6,95 6,7 6,7 6,7 6,7 6,7

Размах 1,75 2 1,75 2 2 2,25

Квартиль размах 0,5 0,5 0,25 0,5 0,25 0,5

Дисперсия 0,12 0,14 0,12 0,14 0,13 0,16

Стд. отклонение 0,34 0,38 0,34 0,37 0,36 0,40

Станд. ошибка 0,01 0,02 0,01 0,02 0,02 0,02

Асимметрия -0,39 -0,12 -0,37 -0,47 -0,62 -0,10

Стд. ош.асимметрии 0,10 0,10 0,10 0,10 0,13 0,13

Эксцесс 0,07 0,34 0,23 0,37 0,81 0,15

Стд. ош.эксцесса 0,20 0,20 0,21 0,21 0,26 0,26

Коэфф. вариации(%) 5,23% 5,85% 5,21% 5,77% 5,54% 6,24%

225

Таблица № 39.

Массив данных по множественности заражения культур клеток

вирусом паротита в 2003 г.

№ №

колб

Дата Множ.

заражения

А

Множ.

заражения

Б

Множ.

заражения

В

1. 0035 10.01.03 0,00012 - -

2. 0036 17.01.03 0,00013 0,00014 -

3. 0037 17.01.03 0,00025 - -

4. 0038 24.01.03 0,00012 0,00012 -

5. 0039 31.01.03 0,00033 0,00035 -

6. 0040 07.02.03 0,0004 0,00039 -

7. 0041 14.02.03 0,00016 0,00017 0,00018

8. 0042 21.02.03 0,0002 0,00023 0,00022

9. 0043 28.02.03 0,0002 0,0002 0,0002

10. 0044 07.03.03 0,00097 0,0010 0,00099

11. 0045 14.03.03 0,00078 0,00084 0,00082

12. 0046 21.03.03 0,0078 0,00075 0,00075

13. 0047 28.03.03 0,0010 0,0010 0,0010

14. 0048 04.04.03 0,00069 0,00072 0,00071

15. 0049 11.03.03 0,0003 0,00034 0,00038

16. 0050 18.04.03 0,0012 0,0012 0,0012

17. 0051 25.04.03 0,00037 0,00039 0,00038

18. 0052 16.05.03 0,0012 0,0012 0,0014

19. 0053 23.05.03 0,0009 0,0009 0,001

20. 0054 30.05.03 0,0012 0,0013 0,0013

21. 0055 06.06.03 0,0006 0,00059 0,0006

22. 0056 13.06.03 0,0006 0,0006 0,0006

23. 0057 20.06.03 0,0009 0,0009 0,0009

24. 0058 12.09.03 0,00057 0,0006 -

25. 0059 19.09.03 0,00056 0,0006 0,00054

26. 0060 26.09.03 0,0006 0,0006 -

27. 0061 03.10.03 0,00056 0,00058 0,00057

28. 0062 10.10.03 0,00052 0,00059 0,00057

29. 0063 17.10.03 0,00057 0,00058 0,00059

30. 0064 24.10.03 0,00084 0,00087 0,00086

31. 0065 31.10.03 0,00056 0,00056 0,00057

32. 0066 07.11.03 0,0011 0,0011 0,0011

33. 0067 14.11.03 0,00089 0,0009 0,00089

226

Таблица № 40.

Массив данных по множественности заражения культур клеток

вирусом паротита в 2004 г.

№

п/п

№

Колб

Дата

Множ.

заражения

А

Множ.

заражения

Б

Множ.

заражения

В

1 0068 16.01.04 0,00066 0,00065 0,00068 2 0069 23.01.04 0,00061 0,00061 0,00059 3 0070 30.01.04 0,0013 0,0013 0,0013 4 0071 06.02.04 0,0004 0,0004 0,0004 5 0072 13.02.04 0,00059 0,00059 0,00061 6 0073 20.02.04 0,00043 0,00042 0,00041 7 0074 27.02.04 0,00065 0,00062 0,00062 8 0075 11.03.04 0,00061 0,00061 - 9 0076 12.03.04 0,00057 0,00057 0,00059

10 0077 19.03.04 0,00059 0,00057 0,00058 11 0078 25.03.04 0,00063 0,00064 0,00071 12 0080 01.04.04 0,00042 0,00043 0,00048 13 0081 02.04.04 0,00126 0,00125 0,00127 14 0082 08.04.04 0,00086 0,00089 0,00093 15 0083 09.04.04 0,00084 0,00084 0,00085 16 0084 15.04.04 0,00026 0,00028 0,00028 17 0085 16.04.04 0,00057 0,00057 0,00057 18 0086 22.04.04 0,00083 0,00079 0,00079 19 0087 23.04.04 0,0019 0,0019 0,0019 20 0088 07.05.04 0,0012 0,0012 0,0012 21 0089 14.05.04 0,0013 0,0013 0,0013 22 0090 21.05.04 0,0004 0,00041 0,00041 23 0091 28.05.04 0,0009 0,0009 0,0008 24 0092 04.06.04 0,00066 0,00066 0,00066 25 0093 11.06.04 0,0019 0,0019 0,0019 26 0094 18.06.04 0,00064 0,0006 0,0006 27 0095 03.09.04 0,0006 0,0006 0,0006 28 0096 10.09.04 0,0008 0,0008 0,0008 29 0097 17.09.04 0,00058 0,00058 - 30 0098 24.09.04 0,00062 0,00062 - 31 0099 01.10.04 0,00064 0,00064 - 32 0100 08.10.04 0,00039 0,00039 0,00039 33 0101 15.10.04 0,00083 0,00083 0,00084 34 0102 22.10.04 0,00059 0,00058 0,00059 35 0103 29.10.04 0,00083 0,00082 0,00083 36 0104 12.11.04 0,00063 0,00063 0,00064 37 0105 19.11.04 0,0006 0,0006 0,0006 38 0106 26.11.04 0,00038 0,00038 0,00038

227

Гистограмма частотного распределения пакетов по значнию специфической активности

слив 1 пок А Паротит 2005

Специфическая активность

Числ

о п

аке

тов

-3сигма среднее +3сигма

0

12

24

36

48

60

72

84

96

108

120

132

144

156

168

(4,8

;5]

(5;5

,2]

(5,2

;5,4

]

(5,4

;5,6

]

(5,6

;5,8

]

(5,8

;6,]

(6;6

,2]

(6,2

;6,4

]

(6,4

;6,6

]

(6,6

;6,8

]

(6,8

;7,]

(7;7

,2]

(7,2

;7,4

]

(7,4

;7,6

]

(7,6

;7,8

]

Рис. № 82. Гистограмма частотного распределения пакетов по

значению специфической активности 1 слива подколбы А вируса

паротита за 2005 год.

Нормальный вероятностный график для значений специфическлй активности

слива 1 подколба А Пароит 2005

Наблюдаемое значение

Ож

идае

мое

нор

мал

ьное

зна

чени

е

-3,5

-2,5

-1,5

-0,5

0,5

1,5

2,5

5,2 5,6 6,0 6,4 6,8 7,2 7,6

Рис. № 83. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности 1 слива подколбы А вируса паротита за

2005 год.

228

X Сред: 6,58423 (6,58423) Сигма: ,266240 (,340000) n: 1

5,564228

6,584228

7,604228

1 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550

Гистограмма наблюдений

5,0

5,5

6,0

6,5

7,0

7,5

8,0

0 50 100 150 200 250 300

Скольз.R Сред: ,300420 (,383649) Сигма: ,226971 (,226971) n: 1

0,000000

,3836489

1,064561

1 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550

Гистограмма размахов

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

0 50 100 150 200 250

Рис. № 84. Контрольная карта Шухарта для индивидуальных

значений специфической активности по 1 сливу подколбы А за 2005

год, где 0,34 6,58,x .

CUSUM-КАРТА Сред=6,5842 (6,5842) Сигма проц:,34425 (,34425) n=1

Пакет

Спеиф

ическ

ая а

ктивност

ь (

Нако

пл

енная с

умм

а о

ткл

онений)

-45

-40

-35

-30

-25

-20

-15

-10

-5

0

5

10

15

-45

-40

-35

-30

-25

-20

-15

-10

-5

0

5

10

15

1 100 200 300 400 500

Рис. № 85. КУСУМ карта для значений специфической активности 1

слива подколбы А за 2005 год.

229

Гистограмма частотного распределения пакетов по значению спеуцифической активнос

подк А слив 2 паротит 2005

Специфическая активность

Числ

о п

аке

тов

-3сигма среднее +3сигма

0

11

22

33

44

55

66

77

88

99

110

121

132

143

154

165

(4,8

;5]

(5;5

,2]

(5,2

;5,4

]

(5,4

;5,6

]

(5,6

;5,8

]

(5,8

;6,]

(6;6

,2]

(6,2

;6,4

]

(6,4

;6,6

]

(6,6

;6,8

]

(6,8

;7,]

(7;7

,2]

(7,2

;7,4

]

(7,4

;7,6

]

(7,6

;7,8

]

Рис. № 86. Гистограмма частотного распределения пакетов по

значению специфической активности 2 слива подколбы А вируса

паротита за 2005 год.

Нормальный вероятностный график для значений специфической активности

2 слива подколбы А в паротит 2005 год

Наблюдаемое значение

Ож

идае

мое

нор

мал

ьное

зна

чени

е

-3,5

-2,5

-1,5

-0,5

0,5

1,5

2,5

5,0 5,4 5,8 6,2 6,6 7,0 7,4

Рис. № 87. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности 2 слива подколбы А вируса паротита за

2005 год.

230

Гистограмма частотного распределения пакетов по значению специфической активно

подклоба Б слив 1 паротит 2005 год

Специфическая активность

Числ

о п

аке

тов

-3сигма среднее +3сигма

0

11

22

33

44

55

66

77

88

99

110

121

132

143

154

165

(4,8

;5]

(5;5

,2]

(5,2

;5,4

]

(5,4

;5,6

]

(5,6

;5,8

]

(5,8

;6,]

(6;6

,2]

(6,2

;6,4

]

(6,4

;6,6

]

(6,6

;6,8

]

(6,8

;7,]

(7;7

,2]

(7,2

;7,4

]

(7,4

;7,6

]

(7,6

;7,8

]

Рис. № 88. Гистограмма частотного распределения пакетов по

значению специфической активности 1 слива подколбы Б вируса

паротита за 2005 год.

Нормальный вероятностный график для значений специфической активности

подколба Б слив 1 паротит 2005 год

Наблюдаемое значение

Ож

идае

мое

нор

мал

ьное

зна

чени

е

-3

-2

-1

0

1

2

3

5,2 5,6 6,0 6,4 6,8 7,2 7,6

Рис. № 89. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности 1 слива подколбы Б вируса паротита за

2005 год.

231

Гистограмма частотного распределения пакетов по значению специфической активноос

подколба Б слив 2 паротит 2005 год

Специфическая активность

Числ

о п

аке

тов

-3сигма среднее +3сигма

0

11

22

33

44

55

66

77

88

99

110

121

132

143

154

(4,8

;5]

(5;5

,2]

(5,2

;5,4

]

(5,4

;5,6

]

(5,6

;5,8

]

(5,8

;6,]

(6;6

,2]

(6,2

;6,4

]

(6,4

;6,6

]

(6,6

;6,8

]

(6,8

;7,]

(7;7

,2]

(7,2

;7,4

]

(7,4

;7,6

]

(7,6

;7,8

]

Рис. № 90. Гистограмма частотного распределения пакетов по

значению специфической активности 2 слива подколбы Б вируса

паротита за 2005 год.

Нормальный вероятностный график для значений специфичесой активности

паротит подколба Б слив 2 2005 год

Наблюдаемое значение

Ож

ид

аем

ое н

орм

ал

ьное з

начение

-3,5

-2,5

-1,5

-0,5

0,5

1,5

2,5

3,5

5,0 5,4 5,8 6,2 6,6 7,0 7,4

Рис. № 91. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности 2 слива подколбы Б вируса паротита за

2005 год.

232

Гистограмма (частотного распределения пакетов по значению специфической активнос

подколба В слив 1 паротит 2005 год

Специфическая активность

Числ

о п

аке

тов

-3сигма среднее +3сигма

0

7

14

21

28

35

42

49

56

63

70

77

84

91

98

105

(4,8

;5]

(5;5

,2]

(5,2

;5,4

]

(5,4

;5,6

]

(5,6

;5,8

]

(5,8

;6,]

(6;6

,2]

(6,2

;6,4

]

(6,4

;6,6

]

(6,6

;6,8

]

(6,8

;7,]

(7;7

,2]

(7,2

;7,4

]

(7,4

;7,6

]

(7,6

;7,8

]

Рис. № 92. Гистограмма частотного распределения пакетов по

значению специфической активности 1 слива подколбы В вируса

паротита за 2005 год.

Нормальный вероятностный график для значений специфической активности

1 слив подеолба В паротит 2005 год

Наблюдаемое значение

Ож

ид

аем

ое н

орм

ал

ьное з

начение

-3,5

-2,5

-1,5

-0,5

0,5

1,5

2,5

3,5

5,0 5,4 5,8 6,2 6,6 7,0 7,4

Рис. № 93. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности 1 слива подколбы В вируса паротита за

2005 год.

233

Гистограмма частотного распределения пакетов по значению специфической активност

подколба В 2 слив 2005 паротит

Специфическая активность

Числ

о п

аке

тов

-3сигма среднее +3сигма

0

7

14

21

28

35

42

49

56

63

70

77

84

91

(4,8

;5,]

(5;5

,2]

(5,2

;5,4

]

(5,4

;5,6

]

(5,6

;5,8

]

(5,8

;6,]

(6;6

,2]

(6,2

;6,4

]

(6,4

;6,6

]

(6,6

;6,8

]

(6,8

;7,]

(7;7

,2]

(7,2

;7,4

]

(7,4

;7,6

]

(7,6

;7,8

]

Рис. № 94. Гистограмма частотного распределения пакетов по

значению специфической активности 2 слива подколбы В вируса

паротита за 2005 год.

Нормальный вероятностный график для значений специфической активности

слив 2 подколба В паротит 2005 год

Наблюдаемое значение

Ож

ид

аем

ое н

орм

ал

ьное з

начение

-3,5

-2,5

-1,5

-0,5

0,5

1,5

2,5

3,5

4,6 5,0 5,4 5,8 6,2 6,6 7,0 7,4

Рис. № 95. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности 2 слива подколбы В вируса паротита за

2005 год.

234

Приложение № 2.

Результаты статистической обработки параметров качества

паротитной вакцины за 2003 и 2004 гг.

Таблица № 42.

Массив значений показателей качества готового продукта паротитной

живой сухой вакцины изготовленной из полуфабриката,

приготовленного в 2003 году.

№

п/п

Дата

трипсин

изации

№

кол

бы

Дата

изгот

овле

ния

№

сери

и

Кол-

во

белка

(мг/

доза)

pH

Остат

очный

кисло

род

(%)

Потер

я в

массе

при

высуш

ивании

(%)

Колич

ество

антиб

иотик

ов

(мкг/

мл)

Точно

сть

розли

ва (%)

Спец.

активность

сухого п/ф

(lg

ТЦД50/0,5

мл)

1

24.01.03 0038

13.08.03 0123

0,6

7,48 0,18 1,4 4,25 0,72 4,64

2 0124 7,49 0,255 1,5 4,6 0,98 4,67

3 14.08.03

0125 7,5 0,206 1,4 4,25 0,29 4,97

4 0126 7,48 0,1 1,5 4,25 0,95 4,97

5

14.02.03 0041

25.04.03 0103

0,5

7,47 0,211 1,3 4 0,92 4,87

6 23.05.03 0118 7,58 0,31 0,9 3,7 0,55 4,9

7 21.08.03

0132 7,45 0,283 1 4,5 1,04 5,1

8 0133 7,42 0,205 1,7 4,37 0,89 5,04

9 11.04.03 0049 29.08.03

0134 0,4

7,38 0,24 1,2 4 0,44 4,9

10 0135 7,38 0,226 1 4,25 1,08 4,87

11 18.04.03

0050

29.08.03 0136

0,4

7,43 0,242 1,5 4 0,52 4,84

12

18.04.03

01.09.06 0137 7,44 0,205 1,8 3,5 0,75 5,07

13 0138 7,47 0,184 1,5 3,9 0,67 5,14

14 02.09.06 0139 7,37 0,233 1,9 4 1,54 4,94

15 20.10.06

0143 7,43 0,289 1,1 4 0,5 4,94

16 0144 7,43 0,277 1,5 4 0,64 5,07

17 21.10.06

0145 7,42 0,253 1,1 3,75 0,94 4,9

18 0146 7,43 0,223 1,2 4 0,74 5,2

19 22.10.06 0147 7,38 0,267 0,8 4 0,79 4,94

20 24.04.03 0051 17.10.03 0141 0,2 7,45 0,213 0,7 4,1 0,74 5

21 16.05.03 0052 17.10.03 0142 0,6 7,41 0,28 0,9 3,9 0,84 4,8

22

30.05.03 0054

22.10.03 0148

0,35

7,27 0,256 0,9 4,15 0,44 4,67

23 23.12.03

0149 7,38 0,275 1,2 4 1,08 5,17

24 0150 7,36 0,291 1,6 4 0,74 5,27

25

06.06.03 0055 06.01.04

0151

0,4

7,41 0,303 1 3,75 0,56 5,17

26 0152 7,47 0,326 1,5 4,5 0,78 5,2

27 0153 7,41 0,319 1,2 4,6 0,49 5,2

28 0154 7,43 0,284 0,9 4,6 0,84 4,97

29 12.09.03 0058 15.01.04

0155 0,5

7,33 0,365 1 4 0,57 5,27

30 0156 7,31 0,364 0,8 2,5 0,92 4,93

235

№

п/п

Дата

трипсин

изации

№

кол

бы

Дата

изгот

овле

ния

№

сери

и

Кол-

во

белка

(мг/

доза)

pH

Остат

очный

кисло

род

(%)

Потер

я в

массе

при

высуш

ивании

(%)

Колич

ество

антиб

иотик

ов

(мкг/

мл)

Точно

сть

розли

ва (%)

Спец.

активность

сухого п/ф

(lg

ТЦД50/0,5

мл)

31 16.01.04

0157 7,29 0,386 0,9 4 0,77 5,23

32 0158 7,26 0,399 1,3 4,75 0,54 5,27

33 19.01.04

0159 7,4 0,372 1 4,25 0,44 5,34

34 0160 7,4 0,38 1,2 4,25 0,24 5,34

35 19.09.03 0059

28.01.04 0161

0,6

7,51 0,291 1,3 4,5 0,54 5,47

36 0162 7,5 0,26 0,7 4,6 0,52 5,24

37 10.02.04 0171 7,49 0,323 1 3,3 0,88 5,27

38 26.09.03 0060 02.04.04 0205 0,35 7,27 0,32 1 1,9 0,61 4,87

39 03.10.03 0061 03.04.04 0163 0,5 7,55 0,34 1,2 3,65 0,43 5,17

40

10.10.03 0062

03.04.04 0164

0,4

7,45 0,352 1,4 4,1 1,07 5,34

41 0165 7,5 0,37 1,3 4,1 0,75 5,24

42 04.04.06

0166 7,52 0,302 0,8 3,75 1,36 5,1

43 0167 7,5 0,301 0,9 4,1 0,51 5,27

44 0168 7,48 0,287 0,9 3,75 0,51 5,2

45 05.04.06

0169 7,53 0,281 0,8 2,9 0,44 5,2

46 0170 7,6 0,281 0,9 2,7 0,42 5,27

47

17.02.04

0172 7,53 0,316 1,1 3,65 1,29 5,27

48 0173 7,47 0,333 1,5 4 0,88 5,37

49 0174 7,47 0,32 1,3 4 0,63 5,37

50

17.10.03 0063

26.02.04

0175

0,3

7,4 0,373 1,2 3,5 1,089 5,3

51 0176 7,47 0,372 0,8 3,5 0,89 5,27

52 0177 7,48 0,362 1 3,75 0,63 5,14

53 27.02.04 0178 7,44 0,365 1 4 0,62 5,23

54 01.03.04

0179 7,46 0,347 0,7 3,5 0,95 5,1

55 0180 7,44 0,344 1,1 3,75 0,35 5,3

56 0181 7,27 0,336 1,4 3,5 0,69 5,24

57 02.03.04

0182 7,31 0,402 0,9 3,5 0,39 5,17

58 0183 7,42 0,369 0,9 4 0,37 5,2

59

24.10.03 0064

10.03.04

0184

0,6

7,41 0,35 0,9 4,5 0,76 5,17

60 0185 7,43 0,34 1,1 4,5 0,64 5,27

61 0186 7,46 0,426 0,8 4,5 0,64 5,04

62

11.03.04

0187 7,4 0,329 1,2 4,5 0,55 5,27

63 0188 7,45 0,329 1 4,5 0,67 5,24

64 0189 7,4 0,317 0,8 4,5 0,69 5,2

65

17.03.04

0190 7,35 0,336 0,9 4 0,51 4,9

66 0191 7,23 0,325 1,4 4 0,39 4,94

67 0192 7,24 0,321 0,9 4 0,28 4,87

68 29.03.04 0202 7,54 0,314 1 4,5 0,49 5,24

69

31.10.03 0065

18.03.04

0193

0,2

7,23 0,323 1,4 3,1 1,22 4,87

70 0194 7,26 0,322 1,1 3,1 0,47 4,9

71 0195 7,22 0,346 0,9 3,1 0,39 4,77

72 25.03.04

0196 0,4

7,44 0,304 1 4 0,56 5,2

73 0197 7,2 0,303 0,9 4 0,49 4,87

236

№

п/п

Дата

трипсин

изации

№

кол

бы

Дата

изгот

овле

ния

№

сери

и

Кол-

во

белка

(мг/

доза)

pH

Остат

очный

кисло

род

(%)

Потер

я в

массе

при

высуш

ивании

(%)

Колич

ество

антиб

иотик

ов

(мкг/

мл)

Точно

сть

розли

ва (%)

Спец.

активность

сухого п/ф

(lg

ТЦД50/0,5

мл)

74 0198 7,22 0,332 0,8 2,3 0,62 4,87

75

26.03.04

0199 7,29 0,285 1,5 2,3 0,42 4,9

76 0200 7,47 0,319 0,9 4 0,6 5,17

77 0201 7,47 0,338 1,1 4 0,7 5,2

78

07.11.03 0066

29.03.04 0203

0,4

7,29 0,355 1,7 1,8 0,79 4,94

79 0204 7,29 0,334 1,4 1,8 0,48 4,87

80

05.04.04

0206 7,28 0,352 1,4 1,8 0,77 4,9

81 0207 7,51 0,311 1,1 3,25 0,27 5,2

82 0208 7,28 0,329 1,8 1,8 0,55 4,87

83 09.04.04

0210 7,41 0,248 1,4 3,25 0,62 5,24

84 0211 7,42 0,25 0,7 3,25 0,46 5

85 19.04.04

0212 7,49 0,279 1,5 3,25 0,52 5,23

86 0213 7,49 0,279 1,4 3,25 0,48 5,2

87

14.11.03 0067

06.04.04 0209

0,6

7,45 0,31 1,1 3,6 0,4 5,04

88 19.04.04 0214 7,47 0,306 1 3,6 0,89 5,13

89

23.04.04

0215 7,47 0,336 0,6 3,6 0,38 5,2

90 0216 7,51 0,353 0,8 3,25 0,38 5,27

91 0217 7,49 0,361 1,1 3,25 0,64 5,27

92 26.04.04

0218 7,47 0,329 1,4 3,25 0,46 5,23

93 0219 7,52 0,35 1,3 3,25 0,6 5,17

Таблица № 43.

Основные описательные статистики для каждого из показателей

готового продукта паротитной вакцины (2003 г).

Белок

(мг/м) рН

Остаточный

кислород %

Поте-

ря

массы

%

Количество

антибиоти

ка

(мкг/мл0

Точ-

ность

розлива

%

Спец.

актив-

ность

N набл. 19 93 93 93 93 93 93

Среднее 0,44 7,42 0,31 1,14 3,73 0,66 5,10

Стандартное

отклонение 0,13 0,09 0,06 0,29 0,69 0,25 0,18

Медиана 0,4 7,43 0,32 1,1 4 0,62 5,17

Мода 0,4 7,47 0,33 0,9 4 составн. составн.

Минимум 0,2 7,2 0,1 0,6 1,8 0,24 4,64

Максимум 0,6 7,6 0,43 1,9 4,75 1,54 5,47

Размах 0,4 0,4 0,33 1,3 2,95 1,3 0,83

Асимметрия -0,24 -0,66 -0,83 0,48 -1,23 0,97 -0,48

Эксцесс -0,66 -0,32 1,19 -0,46 1,40 1,06 -0,67

Коэффициент

вариации (%) 29,51 1,23 18,22 25,39 18,50 38,20 3,58

237

Гистограмма частотного распределения серий по значению белка

Паротит 2003 год

Белок

Числ

о с

ерий

0

1

2

3

4

5

6

7

<= ,2 (,2;,25] (,25;,3] (,3;,35] (,35;,4] (,4;,45] (,45;,5] (,5;,55] (,55;,6] > ,6

Рис. № 96. Гистограмма частотного распределения серий по значению

белка.

Нормальный вероятностный график для значений белка

Паротит 2003 год

Наблюдаемое значение

Ож

ид

аем

ое н

орм

ал

ьное з

начение

-2

-1

0

1

2

3

0,15 0,25 0,35 0,45 0,55 0,65

Рис. № 97. Нормальный вероятностный график для значений белка.

238

X Сред: ,436842 (,436842) Сигма: ,147704 (,130000) n: 1

,0468421

,4368421

,8268421

1 2 4 6 8 10 12 14 16 18

Гистограмма наблюдений

-0,1

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

0 5 10

Скольз.R Сред: ,166667 (,146689) Сигма: ,125918 (,125918) n: 1

0,000000

,1466893

,5244446

1 2 4 6 8 10 12 14 16 18

Гистограмма размахов

-0,1

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0 5 10

Рис. № 98. Контрольная карта Шухарта для индивидуальных

значений белка, где 0,13 0,44,x .

CUSUM-КАРТА Сред=,43684 (,43684) Сигма проц:,12893 (,12893) n=1

Серия

Бел

ок

(Нако

пл

енная с

умм

а о

ткл

онений)

-0,25

-0,20

-0,15

-0,10

-0,05

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

-0,25

-0,20

-0,15

-0,10

-0,05

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

1 5 10 15

Рис. № 99. КУСУМ - карта для значений белка.

239

Гистограмма частотного распределения серий по значению pH

Паротит 2003 год

pH

Числ

о с

ерий

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

<= 7,2(7,2;7,25]

(7,25;7,3](7,3;7,35]

(7,35;7,4](7,4;7,45]

(7,45;7,5](7,5;7,55]

(7,55;7,6]> 7,6

Рис. № 100. Гистограмма частотного распределения серий по

значению pH.

Нормальный вероятностный график для значений pH

Паротит 2003 год

Наблюдаемое значение

Ож

ид

аем

ое н

орм

ал

ьное з

начение

-3

-2

-1

0

1

2

3

7,15 7,25 7,35 7,45 7,55 7,65

Рис. № 101. Нормальный вероятностный график для значений pH.

240

X Сред: 7,41527 (7,41527) Сигма: ,058375 (,090000) n: 1

7,145269

7,415269

7,685269

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Гистограмма наблюдений

7,00

7,10

7,20

7,30

7,40

7,50

7,60

7,70

7,80

0 10 20 30 40 50 60

Скольз.R Сред: ,065870 (,101554) Сигма: ,049765 (,049765) n: 1

0,000000

,1015541

,2508496

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Гистограмма размахов

-0,05

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,35

0 10 20 30 40 50

Рис. № 102. Контрольная карта Шухарта для индивидуальных

значений pH, где 0,09 7,42,x .

CUSUM-КАРТА Сред=7,4153 (7,4153) Сигма проц:,09139 (,09139) n=1

Серия

pH

(Нако

пл

енная с

умм

а о

ткл

онений)

-1,0

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

1,6

-1,0

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

1,6

1 20 40 60 80

Рис. 103. КУСУМ - карта для значений pH.

241

Гистограмма частотного распределения серий по значению остаточного кислорода

паротит 2003 год

Остаточный кислород

Числ

о с

ерий

0

3

6

9

12

15

18

21

24

27

30

33

36

39

42

<= ,1 (,1;,15] (,15;,2] (,2;,25] (,25;,3] (,3;,35] (,35;,4] (,4;,45] > ,45

Рис. № 104. Гистограмма частотного распределения серий

по значению остаточного кислорода.

Нормальный вероятностный график для значений остаточного кислорода

Паротит 2003 год

Наблюдаемое значение

Ож

ид

аем

ое н

орм

ал

ьное з

начение

-3

-2

-1

0

1

2

3

0,05 0,10 0,15 0,20 0,25 0,30 0,35 0,40 0,45

Рис. № 105. Нормальный вероятностный график для значений

остаточного кислорода.

242

X Сред: ,306344 (,306344) Сигма: ,026182 (,060000) n: 1

,1263441

,3063441

,4863441

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Гистограмма наблюдений

0,00

0,10

0,20

0,30

0,40

0,50

0,60

0 10 20 30 40 50 60

Скольз.R Сред: ,029543 (,067703) Сигма: ,022320 (,022320) n: 1

,7415E-3

,0677028

,1346640

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Гистограмма размахов

-0,02

0,00

0,02

0,04

0,06

0,08

0,10

0,12

0,14

0,16

0 10 20 30 40 50

Рис. № 106. Контрольная карта Шухарта для индивидуальных

значений остаточного кислорода, где 0,06 ,31,0x .

CUSUM-КАРТА Сред=,30634 (,30634) Сигма проц:,05583 (,05583) n=1

Серия

Ост

аточны

й к

исл

ород

(Н

ако

пл

енная с

умм

а о

ткл

онений)

-2,0

-1,8

-1,6

-1,4

-1,2

-1,0

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0,0

0,2

-2,0

-1,8

-1,6

-1,4

-1,2

-1,0

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0,0

0,2

1 20 40 60 80

Рис. № 107. КУСУМ - карта для значений остаточной кислорода.

243

Гистограмма частотного распределения серий по значению остаточной влажности

паротит 2003 год

Остаточная влажность

Числ

о с

ерий

0

3

6

9

12

15

18

21

24

27

30

<= ,6 (,6;,8] (,8;1,] (1;1,2] (1,2;1,4] (1,4;1,6] (1,6;1,8] (1,8;2,] > 2

Рис. № 108. Гистограмма частотного распределения серий по

значению остаточной влажности.

Нормальный вероятностный график для значений остаточной влажности

паротит 2003 год

Наблюдаемое значение

Ож

ид

аем

ое н

орм

ал

ьное з

начение

-3

-2

-1

0

1

2

3

0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0

Рис. № 109. Нормальный вероятностный график для значений

остаточной влажности.

244

X Сред: 1,13763 (1,13763) Сигма: ,251419 (,290000) n: 1

,2676344

1,137634

2,007634

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Гистограмма наблюдений

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

1,6

1,8

2,0

2,2

0 5 10 15 20 25 30

Скольз.R Сред: ,283696 (,327230) Сигма: ,214335 (,214335) n: 1

0,000000

,3272300

,9702352

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Гистограмма размахов

-0,10,00,10,20,30,40,50,60,70,80,91,01,1

0 5 10 15 20 25

Рис. № 110. Контрольная карта Шухарта для индивидуальных

значений остаточной влажности, где 0,29 ,14,1x .

CUSUM-КАРТА Сред=1,1376 (1,1376) Сигма проц:,28889 (,28889) n=1

Серия

Ост

ато

чная в

лаж

ност

ь (

Нако

пл

енная с

умм

а о

ткл

онений)

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

1 20 40 60 80

Рис. № 111. КУСУМ - карта для значений остаточной влажности.

245

Гистограмма частотного распределения серий по количеству антибиотика

паротит 2003 год

Количество антибиотика

Числ

о с

ерий

0

3

6

9

12

15

18

21

24

27

30

33

36

39

<= 2 (2;2,5] (2,5;3] (3;3,5] (3,5;4] (4;4,5] (4,5;5] > 5

Рис. № 112. Гистограмма частотного распределения серий по

значению количества антибиотика.

Нормальный вероятностный график для значений количества антибиотика

Паротит 2003 год

Наблюдаемое значение

Ож

ид

аем

ое н

орм

ал

ьное з

начение

-2,5

-1,5

-0,5

0,5

1,5

2,5

3,5

1,4 2,0 2,6 3,2 3,8 4,4 5,0

Рис. № 113. Нормальный вероятностный график

для значений количества антибиотика.

246

X Сред: 3,73462 (3,73462) Сигма: ,354491 (,690000) n: 1

1,664624

3,734624

5,804624

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Гистограмма наблюдений

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

4,5

5,0

5,5

6,0

6,5

0 10 20 30 40

Скольз.R Сред: ,400000 (,778582) Сигма: ,302204 (,302204) n: 1

0,000000

,7785816

1,685194

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Гистограмма размахов

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

0 10 20 30 40 50

Рис. № 114. Контрольная карта Шухарта для индивидуальных

значений количества антибиотика, где 0,69 ,73,3x .

CUSUM-КАРТА Сред=3,7346 (3,7346) Сигма проц:,69093 (,69093) n=1

Серия

Кол

ичест

во а

ети

биоти

ка (

Нако

пл

енная с

умм

а о

ткл

онений)

-2

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

-2

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

1 20 40 60 80

Рис. № 115. КУСУМ - карта для значений количества антибиотика.

247

Гистограмма частотного распределения серий по значению точности розлива

Паротит 2003 год

Точность розлива

Числ

о с

ерий

0

3

6

9

12

15

18

21

24

27

30

33

<= ,2 (,2;,4] (,4;,6] (,6;,8] (,8;1,] (1;1,2] (1,2;1,4] (1,4;1,6] > 1,6

Рис. № 116. Гистограмма частотного распределения серий по

значению точности розлива.

Нормальный вероятностный график для значений точности розлива

Паротит 2003 год

Наблюдаемое значение

Ож

ид

аем

ое н

орм

ал

ьное з

начение

-3

-2

-1

0

1

2

3

0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8

Рис. № 117 - Нормальный вероятностный график для значений

точности розлива.

248

X Сред: ,661710 (,661710) Сигма: ,250436 (,250000) n: 1

-,088290

,6617097

1,411710

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Гистограмма наблюдений

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

1,6

1,8

0 10 20 30 40

Скольз.R Сред: ,282587 (,282095) Сигма: ,213497 (,213497) n: 1

0,000000

,2820948

,9225871

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Гистограмма размахов

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

0 10 20 30 40 50

Рис. № 118. Контрольная карта Шухарта для индивидуальных

значений точности розлива, где 0,25 ,66,0x .

CUSUM-КАРТА Сред=,66171 (,66171) Сигма проц:,25279 (,25279) n=1

Серия

Точност

ь р

озл

ива (

Нако

пл

енная с

умм

а о

ткл

онений)

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

4,5

5,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

4,5

5,0

1 20 40 60 80

Рис. № 119. КУСУМ - карта для значений точности розлива.

249

Гистограмма частотного распределения срий по значению специфической ативности

паротит 2003 год

Специфическая активность

Числ

о с

ерий

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

<= 4,6(4,6;4,7]

(4,7;4,8](4,8;4,9]

(4,9;5,](5;5,1]

(5,1;5,2](5,2;5,3]

(5,3;5,4](5,4;5,5]

> 5,5

Рис. № 120. Гистограмма частотного распределения серий по

значению специфической активности.

Нормальный вероятностный график для значений спеифической активности

Паротит 2003 год

Наблюдаемое значение

Ож

ид

аем

ое н

орм

ал

ьное з

начение

-3

-2

-1

0

1

2

3

4,5 4,7 4,9 5,1 5,3 5,5 5,7

Рис. № 121. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности.

250

X Сред: 5,09731 (5,09731) Сигма: ,123397 (,180000) n: 1

4,557312

5,097312

5,637312

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Гистограмма наблюдений

4,4

4,6

4,8

5,0

5,2

5,4

5,6

5,8

0 10 20 30 40

Скольз.R Сред: ,139239 (,203108) Сигма: ,105197 (,105197) n: 1

0,000000

,2031083

,5186982

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Гистограмма размахов

-0,1

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0 10 20 30 40 50

Рис. № 122. Контрольная карта Шухарта для индивидуальных

значений специфической активности, где 0,18 ,1,5x .

CUSUM-КАРТА Сред=5,0973 (5,0973) Сигма проц:,18266 (,18266) n=1

Серия

Спе

ц. а

ктив

ност

ь (Н

акоп

лен

ная

сум

ма

откл

онен

ий)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

1 20 40 60 80

Рис. № 123. КУСУМ - карта для значений специфической

активности.

Затем была построена контрольная карта Хотеллинга Т2 по семи

показателям готового продукта вакцины паротитной культуральной живой

сухой.

251

T2 карта: ВКП: p=,05000 F(7,86)=2,1180 T2=15,860

n=93

Серия

T2 Х

оте

лл

инга

15,8603

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90

Рис. № 124. Контрольная карта Хотеллинга по семи показателям

готового продукта.

Как видно из карты, «выбросами» являются серии под порядковыми

номерами: 2, 4, 14.

252

Таблица № 44

Массив значений контроля готового продукта вакцины паротитной культуральной живой сухой изготовленной из

полуфабриката приготовленного в 2004 году.

п/п

Дата

трипси

низаци

и

Дата изготовления

№ колбы

№

серии

Количеств

о белка

(мг/доза)

pH

Остаточн

ый

кислород

(%)

Потеря в

массе при

высушива

нии (%)

Количество

антибиоти

ков

(мкг/мл)

Точность

розлива

(%)

Спец.

активность

сухого п/ф (lg

ТЦД50/0,5 мл)

1 23.01.0

4 26.04.04 0069 0220 0,4 7,54 0,357 0,8 3,75 0,76 5,14

2

30.01.0

4

27.05.04

0070

0222

0,4

7,36 0,229 0,9 3,5 0,37 4,97

3 0223 7,30 0,224 1,3 3,5 0,52 4,94

4 28.05.04

0224 7,46 0,214 0,9 5,0 0,22 5,2

5 0226 7,51 0,226 0,6 4,8 0,32 5,1

6 31.05.04 0227 7,40 0,245 1,4 4,8 0,47 5,23

7 13.02.0

4 03.06.04 0072 0230 0,5 7,39 0,240 1,4 4,2 0,34 5,2

8

19.03.0

4

31.05.04

0077

0228

0,63

7,41 0,249 1,3 4,2 0,40 5,13

9 0229 7,40 0,255 1,1 4,2 0,97 5,04

10 04.06.04

0231 7,39 0,260 1,3 4,9 0,38 5,24

11 0232 7,44 0,265 1,5 4,9 0,68 5,04

12

07.06.04

0233 7,43 0,267 0,8 4,9 0,90 5,07

13 0234 7,38 0,260 1,4 5,0 0,40 5,1

14 0235 7,36 0,220 1,3 5,0 0,81 5,2

15 0236 7,33 0,256 1,4 5,0 1,11 5,17

16 11.06.04 0237 7,38 0,281 1,1 5,0 0,22 5,0

17

26.03.0

4

11.06.04

0079

0238

0,65

7,30 0,212 0,8 4,1 0,35 5,2

18 0239 7,31 0,221 1,2 4,1 0,96 5,1

19

18.08.04

0240 7,50 0,278 0,9 4,1 0,34 4,94

20 0241 7,45 0,280 1,7 4,1 0,98 5,03

21 0242 7,49 0,264 0,5 4,1 1,27 4,9

253

п/п

Дата

трипси

низаци

и

Дата изготовления

№ колбы

№

серии

Количеств

о белка

(мг/доза)

pH

Остаточн

ый

кислород

(%)

Потеря в

массе при

высушива

нии (%)

Количество

антибиоти

ков

(мкг/мл)

Точность

розлива

(%)

Спец.

активность

сухого п/ф (lg

ТЦД50/0,5 мл)

22

27.08.04

0243 7,43 0,229 1,5 4,1 0,33 5,04

23 0244 7,41 0,242 1,4 4,1 0,39 5,14

24 0245 7,42 0,220 1,6 4,1 1,51 4,9

25 02.09.04

0246 7,50 0,257 1,9 5,7 0,94 5,17

26 0247 7,53 0,236 1,4 5,7 0,46 4,94

27

01.04.0

4

27.09.04

0080

0258

0,4

7,56 0,169 1,5 4,0 0,49 4,94

28

28.09.04

0259 7,52 0,206 1,1 4,0 0,62 5

29 0260 7,47 0,200 1,3 4,0 0,39 5

30 0261 7,46 0,229 1,2 4,0 1,07 4,94

31 08.10.04

0262 7,46 0,220 1,1 4,0 1,05 5,1

32 0263 7,49 0,182 0,9 4,0 1,58 5,04

33

11.10.04

0264 7,49 0,200 1,4 4,0 0,39 5,04

34 0265 7,50 0,216 1,2 4,0 0,41 5,07

35 0266 7,49 0,177 1,2 4,0 0,86 5,07

36

02.04.0

4

09.09.04

0081

0248

0,33

7,47 0,238 1,5 5,75 0,27 5,1

37 0249 7,44 0,238 1,5 5,75 0,78 5,14

38 0250 7,44 0,215 1,0 5,75 1,11 5,17

39 10.09.04 0251 7,48 0,268 1,4 5,75 1,13 5,1

40 15.09.04 0253 7,54 0,242 1,0 5,75 0,32 5,04

41

16.09.04

0254 7,54 0,242 1,0 5,75 0,32 5,04

42 0255 7,48 0,235 1,8 5,0 1,47 5,14

43 0256 7,53 0,239 1,0 5,0 0,67 5,07

44 27.09.04 0257 7,54 0,172 1,6 5,0 0,65 5,2

45 08.04.0

4 10.11.04 0082 0277 0,43 7,44 0,282 1,0 5,5 1,09 5,2

46 09.04.0

4 14.10.04 0083

0267

0,36

7,51 0,234 1,0 4,75 0,36 5,17

47 0268 7,45 0,185 1,5 4,75 0,85 5,2

48 0269 7,49 0,185 0,7 4,75 0,37 4,7

254

п/п

Дата

трипси

низаци

и

Дата изготовления

№ колбы

№

серии

Количеств

о белка

(мг/доза)

pH

Остаточн

ый

кислород

(%)

Потеря в

массе при

высушива

нии (%)

Количество

антибиоти

ков

(мкг/мл)

Точность

розлива

(%)

Спец.

активность

сухого п/ф (lg

ТЦД50/0,5 мл)

49 03.11.04

0270 7,40 0,320 1,4 4,75 0,59 4,7

50 0271 7,44 0,302 0,9 4,75 0,89 4,94

51 04.11.04

0272 7,48 0,295 0,9 4,75 1,39 4,94

52 0273 7,45 0,286 0,9 4,75 1,72 5,2

53 05.11.04 0274 7,46 0,212 1,0 4,75 0,48 5,1

54 10.11.04 0276 7,50 0,300 0,9 4,75 0,86 5,07

55

15.04.0

4

13.01.04

0084

0288

0,7

7,48 0,212 1,3 3,75 0,53 5,3

56 0289 7,45 0,236 1,1 3,75 0,41 5,2

57 0290 7,53 0,201 1,1 3,75 1,45 5,2

58 21.01.04 0291 7,48 0,218 1 3,75 0,5 5,27

59 28.01.04

0293 7,46 0,298 1 6 0,75 5,27

60 0294 7,44 0,254 1 6 0,88 5,30

61 31.01.04

0295 7,39 0,307 1,2 6 1,99 5,27

62 0296 7,44 0,262 1,1 6 1,76 5,17

63 01.02.04 0297 7,45 0,298 1,3 6 0,62 5,24

64

16.04.0

4

23.11.04

0085

0278

0,48

7,47 0,293 0,9 5,5 0,9 5,2

65 01.12.04

0279 7,45 0,287 1,2 4,5 1,85 5,27

66 0280 7,50 0,281 0,9 4,25 0,41 5,17

67 11.12.04 0281 7,50 0,226 1,0 4,25 1,47 5,17

68 15.12.04 0282 7,55 0,309 1,1 4,25 0,38 5,14

69 16.12.04 0283 7,55 0,288 0,8 4,25 0,18 5,07

70 11.01.05

0284 7,58 0,248 1,1 3,8 1,35 5,23

71 0285 7,61 0,253 1,3 3,8 1,35 5,24

72 12.01.05

0286 7,57 0,267 1,3 3,8 0,99 5,27

73 0287 7,52 0,199 1,8 3,8 0,51 5,23

74 06.05.2

004 25.02.05 0086

0308

0,49

7,43 0,246 1,1 7,25 0,6 5,30

75 0309 7,44 0,245 1,2 7,25 1,52 5,37

76 0310 7,42 0,222 1,0 7,25 1,35 5,30

255

п/п

Дата

трипси

низаци

и

Дата изготовления

№ колбы

№

серии

Количеств

о белка

(мг/доза)

pH

Остаточн

ый

кислород

(%)

Потеря в

массе при

высушива

нии (%)

Количество

антибиоти

ков

(мкг/мл)

Точность

розлива

(%)

Спец.

активность

сухого п/ф (lg

ТЦД50/0,5 мл)

77

28.02.05

0311 7,43 0,222 1,8 7,25 1,23 5,30

78 0312 7,38 0,261 1,2 7,25 1,68 5,23

79 0313 7,47 0,345 0,7 7,25 1,83 5,24

80

03.03.05

0314 7,44 0,296 1,4 7,25 1,25 5,40

81 0315 7,42 0,279 1,3 7,25 1,16 5,40

82 0316 7,47 0,290 1,1 7,25 2,3 5,44

83 04.03.05 0317 7,36 0,291 1,0 7,25 1,12 5,34

84

06.05.2

004

01.02.05

0087

0298

0,42

7,44 0,297 1,5 5,5 1,32 5,30

85 0299 7,47 0,318 1,1 5,5 1,44 5,17

86

02.02.05

0300 7,45 0,265 1,0 5,5 0,35 5,30

87 0301 7,26 0,261 1,2 3,5 1,68 4,87

88 0302 7,24 0,230 0,9 3,5 0,91 4,90

89

03.02.05

0303 7,29 0,273 1,2 3,5 0,43 4,97

90 0304 7,27 0,264 0,6 3,5 0,8 4,97

91 0305 7,2 0,264 1,2 3,5 1,45 5,07

92 24.02.05

0306 7,27 0,231 0,7 3,5 0,63 4,84

93 0307 7,25 0,223 0,9 3,5 1,67 4,74

94

27.05.2

004

04.03.05

0089

0318

0,39

7,4 0,269 0,9 5,75 1,82 5,37

95 0319 7,35 0,250 1,6 5,75 1,75 5,37

96 05.03.05

0320 7,36 0,282 1,5 5,75 0,76 5,37

97 0321 7,35 0,248 1,3 5,75 1,43 5,30

98

17.03.05

0322 7,36 0,235 1,6 5,75 1,28 5,37

99 0323 7,42 0,247 0,9 5,75 1,96 5,34

100 0324 7,45 0,224 0,8 5,75 1,72 5,40

101

21.03.05

0325 7,42 0,231 1,5 5,75 0,7 5,34

102 0326 7,43 0,239 1,2 5,75 1,03 5,37

103 0327 7,37 0,226 1,2 5,75 1,69 5,34

104 10.06.2 24.03.05 0091 0330 0,71 7,36 0,212 1,3 6,25 1,28 5,30

256

п/п

Дата

трипси

низаци

и

Дата изготовления

№ колбы

№

серии

Количеств

о белка

(мг/доза)

pH

Остаточн

ый

кислород

(%)

Потеря в

массе при

высушива

нии (%)

Количество

антибиоти

ков

(мкг/мл)

Точность

розлива

(%)

Спец.

активность

сухого п/ф (lg

ТЦД50/0,5 мл)

105 004 0331 7,43 0,201 1,6 6,25 0,78 5,30

106 0332 7,38 0,188 1,2 6,25 1,09 5,14

107

06.04.05

0333 7,41 0,230 0,9 6,25 0,52 5,14

108 0334 7,43 0,320 1,1 6,25 1,03 5,14

109 0336 7,41 0,181 1,0 6,25 1,23 5,30

110 07.04.05 0337 7,39 0,221 1,0 6,25 1,91 5,07

111

08.04.05

0328 7,39 0,263 1,2 6,25 0,65 5,27

112 0329 7,37 0,230 1,4 6,25 1,49 5,34

113 24.06.2

004 0093

0338 0,51

7,42 0,201 1,1 5,25 1,39 5,17

114

11.04.05

0339 7,38 0,215 1,5 5,30 1,18 5,27

115 30.06.2

004 0094

0340 0,35

7,38 0,20 1,40 5,10 1,64 5,37

116 0341 7,36 0,23 1,30 5,00 1,23 5,37

117

16.09.2

004

14.04.05

0095

0342

0,57

7,41 0,21 0,60 5,50 0,84 5,17

118 0343 7,4 0,22 1,50 5,50 1,62 5,34

119 0344 7,46 0,22 1,10 5,40 1,45 5,14

120

15.04.05

0345 7,36 0,20 1,40 5,50 0,98 5,27

121 0346 7,41 0,28 1,00 5,50 1,43 5,30

122 0347 7,41 0,22 1,40 5,50 0,96 5,34

123

18.04.05

0348 7,43 0,21 1,00 5,50 0,71 5,27

124 0349 7,4 0,23 0,90 5,50 1,80 5,30

125 0350 7,46 0,21 1,00 5,50 1,79 5,30

126 21.04.05 0351 7,42 0,23 1,00 5,50 0,82 5,04

127

23.09.2

004

29.04.05

0096

0352

1,03

7,42 0,23 1,30 5,75 0,96 5,20

128 04.05.05

0353 7,39 0,21 0,90 5,75 0,31 5,04

129 0354 7,42 0,18 1,20 5,75 1,09 5,27

130

05.05.05

0355 7,38 0,19 1,30 5,75 0,66 5,24

131 0356 7,38 0,24 1,10 5,75 1,59 5,00

132 0357 7,4 0,20 1,10 5,75 1,62 5,00

257

п/п

Дата

трипси

низаци

и

Дата изготовления

№ колбы

№

серии

Количеств

о белка

(мг/доза)

pH

Остаточн

ый

кислород

(%)

Потеря в

массе при

высушива

нии (%)

Количество

антибиоти

ков

(мкг/мл)

Точность

розлива

(%)

Спец.

активность

сухого п/ф (lg

ТЦД50/0,5 мл)

133

06.05.05

0358 7,4 0,27 1,20 5,75 0,83 5,07

134 0359 7,34 0,22 1,30 5,75 1,78 5,20

135 0360 7,41 0,26 1,00 5,75 1,24 4,81

136

30.09.2

004

12.05.05

0097

0363

1,14

7,34 0,27 1,20 5,55 1,66 5,27

137 20.05.05

0364 7,56 0,24 1,40 5,55 1,34 5,04

138 0365 7,53 0,24 1,10 5,55 1,36 5,04

139 29.08.05 0374 7,4 0,28 1,60 5,55 1,94 5,30

140

02.06.05

0366 7,54 0,31 0,90 5,55 0,69 5,07

141

14.10.2

004 0098

0367

0,99

7,47 0,28 1,10 6,60 1,38 5,17

142 0368 7,42 0,27 1,20 6,60 1,43 5,00

143 03.06.05 0369 7,47 0,24 1,10 6,60 0,71 5,34

144 09.06.05 0370 7,49 0,21 1,20 6,60 0,94 5,14

145

10.06.05

0371 7,46 0,25 1,30 6,60 0,49 5,27

146 0372 7,42 0,29 1,30 6,60 0,54 5,04

147 0373 7,46 0,26 1,30 6,60 0,96 5,14

148

14.10.2

004

29.08.04

0099

0375

1,26

7,42 0,25 1,20 3,50 1,57 5,14

149

30.08.04

0376 7,43 0,31 1,80 3,50 0,87 5,10

150 0377 7,39 0,23 1,30 3,50 1,43 5,30

151 0378 7,4 0,26 1,30 3,50 1,35 5,11

152

31.08.04

0379 7,42 0,26 1,20 3,50 0,89 5,34

153 0380 7,39 0,26 0,80 3,50 1,46 5,30

154 0381 7,41 0,20 1,40 3,50 1,35 5,24

155

21.10.2

004

01.09.04

0100

0383

0,91

7,43 0,25 1,30 4 0,62 5,37

156 16.09.04

0384 7,31 0,26 0,70 4 0,57 4,77

157 0385 7,31 0,28 1,00 4 1,4 4,87

158 07.10.04 0386 7,45 0,27 1,00 4 0,56 5,34

159 13.10.04 0387 7,44 0,27 1,20 4 0,46 5,34

160 14.10.04 0388 7,47 0,32 0,80 4 1,61 5,30

258

п/п

Дата

трипси

низаци

и

Дата изготовления

№ колбы

№

серии

Количеств

о белка

(мг/доза)

pH

Остаточн

ый

кислород

(%)

Потеря в

массе при

высушива

нии (%)

Количество

антибиоти

ков

(мкг/мл)

Точность

розлива

(%)

Спец.

активность

сухого п/ф (lg

ТЦД50/0,5 мл)

161 25.10.04 0389 7,45 0,24 1,20 4 1,42 5,30

162 20.01.04

0390 724 0,27 0,80 3,25 0,54 5,07

163 0391 7,25 0,23 1,50 3,25 0,59 5,14

164

28.10.2

004

23.01.04

0101

0392

0,95

7,39 0,22 1,50 3,60 0,56 5,34

165 26.01.04

0394 7,40 0,21 1,30 3,60 0,45 5,40

166 0395 7,50 0,22 1,40 3,60 1,10 5,34

167 27.01.04

0396 7,40 0,28 1,10 3,60 0,72 4,94

168 0397 7,40 0,22 0,80 3,60 0,50 4,57

169 30.01.04

0398 7,40 0,22 1,00 3,60 0,30 4,84

170 0399 7,40 0,25 1,10 3,75 0,40 4,67

171 01.02.04

0400 7,40 0,25 1,00 3,75 0,50 4,94

172 0401 7,30 0,24 1,00 3,75 0,70 5,00

173 02.02.04

0402 7,30 0,21 1,40 3,75 1,62 4,90

174

04.11.2

004 0102

0403

0,81

7,4 0,205 1,0 6 1,04 5,20

175 03.02.04

0404 7,4 0,185 1,2 6 1,52 5,27

176 0405 7,52 0,235 1,0 6 1,49 5,14

177 06.02.04

0406 7,47 0,255 1,1 6 1,52 5,04

178 0407 7,43 0,266 1,3 6 1,4 5,00

179 27.02.04

0408 7,5 0,285 1,0 6 0,64 5,14

180 0409 7,5 0,264 1,3 6 0,84 5,24

181 28.02.04

0410 7,5 0,274 1,2 6 0,61 4,90

182 0411 7,4 0,265 1,1 3,75 1,33 4,74

183 17.03.04

0412 7,4 0,300 1,1 6 0,6 5,14

184

11.11.2

004 0103

0413

1,12

7,3 0,250 1,2 3,1 1,5 4,77

185 20.03.04

0414 7,3 0,230 1,4 3,1 0,7 4,84

186 0415 7,3 0,250 1,4 3,1 0,3 4,60

187 28.03.04

0416 7,4 0,240 1,1 3,1 0,7 4,80

188 0417 7,5 0,220 1,5 3,1 0,4 5,20

259

п/п

Дата

трипси

низаци

и

Дата изготовления

№ колбы

№

серии

Количеств

о белка

(мг/доза)

pH

Остаточн

ый

кислород

(%)

Потеря в

массе при

высушива

нии (%)

Количество

антибиоти

ков

(мкг/мл)

Точность

розлива

(%)

Спец.

активность

сухого п/ф (lg

ТЦД50/0,5 мл)

189 30.03.04 0418 7,4 0,200 1,2 3,1 0,6 4,74

190 31.03.04

0419 7,5 0,100 1,3 3,1 0,8 5,27

191 0420 7,5 0,100 1,0 3,1 0,7 5,14

192 03.04.04

0421 7,5 0,100 1,2 3,1 1 5,30

193 0422 7,5 0,100 1,0 3,1 0,7 5,07

194 02.12.2

004

05.04.04 0105

0423

0,81

7,5 0,10 1,4 7 0,7 5,17

195 0424 7,5 0,10 1,1 7 0,42 5,14

196 17.04.04 0425 7,41 0,10 1,2 7 0,94 5,40

260

Таблица № 44

Основные описательные статистики для каждого из показателей готового продукта (2004 г.).

Белок

(мг/мл) рН

Остаточный

кислород %

Потеря

массы

%

Количество

антибиотика

(мкг/мл)

Точность

розлива

%

Спец.

активность

lg

ТЦД50/0,5мл

N набл. 27 196 196 196 196 196 196

Среднее 0,66 7,43 0,24 1,17 4,96 0,97 5,14

Стандартное отклонение 0,28 0,07 0,04 0,25 1,17 0,48 0,18

Медиана 0,57 7,43 0,24 1,2 5 0,9 5,17

Мода 0,4 7,4 0,1 1 5,75 0,7 5,302

Минимум 0,33 7,2 0,1 0,5 3,10 0,18 4,57

Максимум 1,26 7,61 0,357 1,9 7,25 2,30 5,44

Размах 0,93 0,41 0,257 1,4 4,15 2,12 0,868

Асимметрия 0,69 -0,43 -0,80 0,16 0,14 0,34 -0,78

Эксцесс -0,78 0,41 2,19 0,08 -1,05 -0,95 0,33

Коэффициент

вариации (%) 42,66% 0,97% 18,21% 21,59% 23,63% 49,49% 3,43%

261

Гистограмма частотного распределения серий по значению количества белка

Паротит 2004 год

Белок

Числ

о с

ерий

0

1

2

3

4

5

6

7

8

<= ,3(,3;,4]

(,4;,5](,5;,6]

(,6;,7](,7;,8]

(,8;,9](,9;1,]

(1;1,1](1,1;1,2]

(1,2;1,3]> 1,3

Рис. № 125. Гистограмма частотного распределения серий по значению

белка 2004 г.

Нормальный вероятностный график для значений белка

Паротит 2004 год

Наблюдаемое значение

Ож

ид

аем

ое н

орм

ал

ьное з

начение

-2,5

-1,5

-0,5

0,5

1,5

2,5

3,5

0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4

Рис. № 126. Нормальный вероятностный график для значений белка,

2004 г.

262

X Сред: ,657037 (,657037) Сигма: ,151681 (,280000) n: 1

-,182963

,6570370

1,497037

1 5 10 15 20 25

Гистограмма наблюдений

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

1,6

1,8

0 5 10

Скольз.R Сред: ,171154 (,315946) Сигма: ,129309 (,129309) n: 1

0,000000

,3159462

,7038718

1 5 10 15 20 25

Гистограмма размахов

-0,1

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0 5 10

Рис. № 127. Контрольная карта Шухарта для индивидуальных значений

белка, где 0,28 0,66x .

CUSUM-КАРТА Сред=,65704 (,65704) Сигма проц:,28031 (,28031) n=1

Серия

Бел

ок (

Нак

опл

енна

я су

мм

а от

клон

ений

)

-3,5

-3,0

-2,5

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

-3,5

-3,0

-2,5

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1 5 10 15 20 25

Рис. № 128. КУСУМ - карта для значений белка.

263

Гистограмма частотногораспределения серий по значению рН

Паротит 2004 год

рН

Числ

о с

ерий

0

4

8

12

16

20

24

28

32

36

40

44

48

52

56

<= 7,2(7,2;7,25]

(7,25;7,3](7,3;7,35]

(7,35;7,4](7,4;7,45]

(7,45;7,5](7,5;7,55]

(7,55;7,6](7,6;7,65]

> 7,65

Рис. № 129. Гистограмма частотного распределения серий по значению рH.

Нормальный вероятностный график для значений рН

Паротит 2004 год

Наблюдаемое значение

Ож

ид

аем

ое н

орм

ал

ьное з

начение

-3,5

-2,5

-1,5

-0,5

0,5

1,5

2,5

3,5

7,15 7,25 7,35 7,45 7,55 7,65

Рис. № 130. Нормальный вероятностный график для значений pH.

264

X Сред: 7,42689 (7,42689) Сигма: ,039130 (,070000) n: 1

7,216888

7,426888

7,636888

1 50 100 150

Гистограмма наблюдений

7,10

7,20

7,30

7,40

7,50

7,60

7,70

0 50 100 150

Скольз.R Сред: ,044154 (,078987) Сигма: ,033359 (,033359) n: 1

0,000000

,0789865

,1790626

1 50 100 150

Гистограмма размахов

-0,05

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0 50 100 150

Рис. № 131. Контрольная карта Шухарта для индивидуальных значений

pH, где 0,07 7,43,x .

CUSUM-КАРТА Сред=7,4269 (7,4269) Сигма проц:,07216 (,07216) n=1

Серия

рН

(Н

акопл

енная с

умм

а о

ткл

онений)

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

1 50 100 150

Рис. № 132. КУСУМ - карта для значений pH.

265

Гистограмма частотного распределения серий по значению остаточного кислорода

Паротит 2004 год

Остаточный кислород

Числ

о с

ерий

0

7

14

21

28

35

42

49

56

63

70

77

84

91

98

<= ,1 (,1;,15] (,15;,2] (,2;,25] (,25;,3] (,3;,35] > ,35

Рис. № 133. Гистограмма частотного распределения серий по значению

остаточного кислорода.

Нормальный вероятностный график для значений кислорода

Паротит 2004 год

Наблюдаемое значение

Ож

ид

аем

ое н

орм

ал

ьное з

начение

-2,5

-1,5

-0,5

0,5

1,5

2,5

3,5

0,08 0,14 0,20 0,26 0,32 0,38

Рис. № 134. Нормальный вероятностный график для значений

остаточного кислорода.

266

X Сред: ,240148 (,240148) Сигма: ,025528 (,040000) n: 1

,1201480

,2401480

,3601480

1 50 100 150

Гистограмма наблюдений

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,35

0,40

0 20 40 60 80 100

Скольз.R Сред: ,028805 (,045135) Сигма: ,021763 (,021763) n: 1

0,000000

,0451352

,1104229

1 50 100 150

Гистограмма размахов

-0,02

0,00

0,02

0,04

0,06

0,08

0,10

0,12

0,14

0,16

0 20 40 60 80 100

Рис. № 135. Контрольная карта Шухарта для индивидуальных значений

остаточного кислорода, где 0,04 ,24,0x .

CUSUM-КАРТА Сред=,24015 (,24015) Сигма проц:,04373 (,04373) n=1

Серия

Ост

ато

чны

й к

исл

ород

(Н

ако

пл

енная с

умм

а о

ткл

онений)

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1 50 100 150

Рис. № 136. КУСУМ - карта для значений остаточного кислорода.

267

Гистограмма сатотного распределния серий по значению остаточнй влажности

Паротит 2004 год

Остаточная влажность

Числ

о с

ерий

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

60

65

<= ,4 (,4;,6] (,6;,8] (,8;1,] (1;1,2] (1,2;1,4] (1,4;1,6] (1,6;1,8] (1,8;2,] > 2

Рис. № 137. Гистограмма частотного распределения серий по значению

остаточной влажности.

Нормальный вероятностный график для значений остаточной влажности

Паротит 2004 год

Наблюдаемое значение

Ож

ид

аем

ое н

орм

ал

ьное з

начение

-3,5

-2,5

-1,5

-0,5

0,5

1,5

2,5

3,5

0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0

Рис. № 138. Нормальный вероятностный график для значений

остаточной влажности.

268

X Сред: 1,17245 (1,17245) Сигма: ,252688 (,252688) n: 1

,4143841

1,172449

1,930514

1 50 100 150

Гистограмма наблюдений

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

1,6

1,8

2,0

2,2

0 20 40 60 80

Скольз.R Сред: ,285128 (,285128) Сигма: ,215417 (,215417) n: 1

0,000000

,2851282

,9313804

1 50 100 150

Гистограмма размахов

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

0 20 40 60 80

Рис. № 139. Контрольная карта Шухарта для индивидуальных значений

остаточной влажности, где 0,25 ,17,1x .

CUSUM-КАРТА Сред=1,1724 (1,1724) Сигма проц:,25310 (,25310) n=1

Серия

Ост

аточная в

лаж

ност

ь (

Нако

пл

енная с

умм

а о

ткл

онений)

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

1 50 100 150

Рис. № 140. КУСУМ - карта для значений остаточной влажности.

269

Гистограмма частотного распределения серий по значению количества антибиотика

Паротит 2004 год

Кроличество антибиотика

Числ

о с

ерий

0

4

8

12

16

20

24

28

32

36

40

44

48

<= 3 (3;3,5] (3,5;4] (4;4,5] (4,5;5] (5;5,5] (5,5;6] (6;6,5] (6,5;7] (7;7,5] > 7,5

Рис. № 141. Гистограмма частотного распределения серий по значению

количества антибиотика.

Нормальный вероятностный график для значений количества антибиотикаПаротит 2004

y=-4,015+0,81*x+eps

Наблюдаемое значение

Ож

ид

аем

ое н

орм

ал

ьное з

начение

-2,5

-1,5

-0,5

0,5

1,5

2,5

2,5 3,5 4,5 5,5 6,5 7,5 8,5

Рис. № 142. Нормальный вероятностный график для значений

количества антибиотика.

270

X Сред: 4,95740 (4,95740) Сигма: ,221102 (1,17000) n: 1

1,447398

4,957398

8,467398

1 50 100 150

Гистограмма наблюдений

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

0 20 40 60 80

Скольз.R Сред: ,249487 (1,32020) Сигма: ,188490 (,188490) n: 1

,7547330

1,320204

1,885674

1 50 100 150

Гистограмма размахов

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

3,5

4,0

4,5

0 5 10 15 20

Рис. № 143. Контрольная карта Шухарта для индивидуальных значений

количества антибиотика, где 17,1 96,4x .

CUSUM-КАРТА Сред=4,9574 (4,9574) Сигма проц:1,1714 (1,1714) n=1

Серия

Кол

ичест

во а

нти

биоти

ка (

Нако

пл

енная с

умм

а о

ткл

онений)

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

50

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

50

1 50 100 150

Рис. № 144. КУСУМ - карта для значений количества антибиотика.

271

Гистограмма частотного распределения серий по значению точности розлива

Паротит 2004 год

Точность розлива

Числ

о с

ерий

0

3

6

9

12

15

18

21

24

27

30

33

<= 0(0;,2]

(,2;,4](,4;,6]

(,6;,8](,8;1,]

(1,;1,2](1,2;1,4]

(1,4;1,6](1,6;1,8]

(1,8;2,](2,;2,2]

(2,2;2,4]> 2,4

Рис. № 145. Гистограмма частотного распределения серий по значению

точности розлива.

Нормальный вероятностный график для точности розлива

Паротит 2004 год

Наблюдаемое значение

Ож

ид

аем

ое н

орм

ал

ьное з

начение

-3,5

-2,5

-1,5

-0,5

0,5

1,5

2,5

3,5

0,0 0,4 0,8 1,2 1,6 2,0 2,4 2,8

Рис. № 146. Нормальный вероятностный график для значений точности

розлива.

272

X Сред: ,974745 (,974745) Сигма: ,425116 (,480000) n: 1

-,465255

,9747449

2,414745

1 50 100 150

Гистограмма наблюдений

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

0 20 40 60 80

Скольз.R Сред: ,479692 (,541622) Сигма: ,362413 (,362413) n: 1

0,000000

,5416220

1,628860

1 50 100 150

Гистограмма размахов

-0,20

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

1,00

1,20

1,40

1,60

1,80

0 10 20 30 40 50 60

Рис. № 147. Контрольная карта Шухарта для индивидуальных значений

точности розлива, где 0,48 ,97,0x .

CUSUM-КАРТА Сред=,97474 (,97474) Сигма проц:,48245 (,48245) n=1

Серия

Точность

розл

ива (

Накопл

енная с

умм

а о

ткл

онений)

-20

-15

-10

-5

0

5

10

-20

-15

-10

-5

0

5

10

1 50 100 150

Рис. № 148. КУСУМ - карта для значений точности розлива.

273

Гистограмма частотного распределения серий по значению специфической активности

Паротит 2004 год

Специфическая ативность

Числ

о с

ерий

0

4

8

12

16

20

24

28

32

36

40

44

48

<= 4,5(4,5;4,6]

(4,6;4,7](4,7;4,8]

(4,8;4,9](4,9;5,]

(5;5,1](5,1;5,2]

(5,2;5,3](5,3;5,4]

(5,4;5,5]> 5,5

Рис. № 149. Гистограмма частотного распределения серий по значению

специфической активности.

Нормальный вероятностный график для значений специфической активности

Паротит 2004 год

Наблюдаемое значение

Ож

ид

аем

ое н

орм

ал

ьное з

начение

-3,5

-2,5

-1,5

-0,5

0,5

1,5

2,5

3,5

4,5 4,7 4,9 5,1 5,3 5,5

Рис. № 150. Нормальный вероятностный график для значений

специфической активности.

274

X Сред: 5,13900 (5,13900) Сигма: ,113655 (,180000) n: 1

4,599000

5,139000

5,679000

1 50 100 150

Гистограмма наблюдений

4,4

4,6

4,8

5,0

5,2

5,4

5,6

5,8

0 20 40 60 80 100

Скольз.R Сред: ,128246 (,203108) Сигма: ,096891 (,096891) n: 1

0,000000

,2031083

,4937822

1 50 100 150

Гистограмма размахов

-0,1

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0 20 40 60 80 100

Рис. № 151. Контрольная карта Шухарта для индивидуальных значений

специфической активности, где 0,18 ,1,5x .

CUSUM-КАРТА Сред=5,1390 (5,1390) Сигма проц:,17652 (,17652) n=1

Серия

Спеф

ическ

ая а

ктивност

ь (

Нако

пл

енная с

умм

а о

ткл

онений)

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

1 50 100 150

Рис. № 152. КУСУМ - карта для значений специфической активности.

275

T2 карта: ВКП: p=,05000 F(7,189)=2,0583 T2=14,865

n=196

Серия

T2 Х

оте

лл

инга

14,8655

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

1 50 100 150

Рис. № 153. Контрольная карта Хотеллинга по семи показателям

готового продукта вакцины паротитной за 2004 год.

276

Приложение № 3

Результаты статистической обработки значений различных параметров

ассоциированной паротитно-коревой вакцины в 2003-2005 гг.

Таблица № 49.

Содержание коревого и паротитного компонентов в моновакцинах

против кори и паротита и в АПКВ.

Год Вакцина Коревой компонент Паротитный компонент

n M ± σ Min-max N M ± σ Min-max

2003 моно 118 3,92±0,23 3,34–4,57 93 5,10±0,18 4,64–5,47

АПКВ 122 3,87±0,21 3,37–4,44 122 5,01±0,18 4,60–5,37

2004 моно 65 4,16±0,13 3,70–4,37 196 5,14± 0,18 4,57–5,44

АПКВ 108 3,74±0,19 3,27– 4,23 108 5,07±0,13 4,77–5,37

2005 моно 191 4,25±0,31 3,64–4,90 41 4,93±0,17 4,61–5,44

АПКВ 113 3,96±0,25 3,34–4,37 113 5,02±0,19 4,44–5,37

Таблица № 50.

Соотношение компонентов корь /паротит в паротитно-коревой

вакцине культурной живой сухой (АПКВ) 2003 год.

№п/п Серия Число Корь Паротит П/К 1. 00202 09.03 3,74 4,8 1,06

2. 00203 09.03 3,54 4,74 1,20

3. 00204 09.03 3,74 5,0 1,26

4. 00205 09.03 3,57 4,77 1,20

5. 00206 09.03 3,8 5,04 1,24

6. 00207 09.03 3,77 4,7 0,93

7. 00208 09.03 3,64 4,7 1,06

8. 00209 10.03 3,84 4,94 1,10

9. 00210 10.03 3,84 5,0 1,16

10. 00211 10.03 3,5 4,77 1,27

11. 00212 10.03 3,54 4,8 1,26

12. 00213 10.03 3,47 4,84 1,37

13. 00214 10.03 3,44 4,94 1,50

277

№п/п Серия Число Корь Паротит П/К 14. 00215 10.03 3,83 4,94 1,11

15. 00216 10.03 3,6 4,84 1,24

16. 00217 10.03 3,4 4,77 1,37

17. 00218 10.03 3,4 4,83 1,43

18. 00219 10.03 3,89 5,0 1,11

19. 00220 10.03 3,57 5,07 1,50

20. 00221 10.03 3,67 5,04 1,37

21. 00222 10.03 3,64 5,17 1,53

22. 00223 10.03 3,54 5,3 1,76

23. 00225 10.03 3,6 5,07 1,47

24. 00226 10.03 3,7 5,2 1,50

25. 00227 10.03 3,9 5,24 1,34

26. 00228 10.03 4,0 5,17 1,17

27. 00229 11.03 4,0 5,2 1,20

28. 00230 11.03 4,04 5,1 1,06

29. 00231 11.03 4,04 5,14 1,10

30. 00232 11.03 3,97 5,0 1,03

31. 00233 11.03 4,27 5,17 0,90

32. 00234 11.03 4,1 5,0 0,90

33. 00235 12.03 3,84 5,2 1,36

34. 00236 12.03 3,9 5,23 1,33

35. 00237 12.03 3,97 5,2 1,23

36. 00238 12.03 3,9 4,87 0,97

КОРЬ

Чис

ло н

абл.

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

<= 3,3 (3,3;3,5] (3,5;3,7] (3,7;3,9] (3,9;4,1] (4,1;4,3] (4,3;4,5] > 4,5

Рис. № 160. Гистограмма распределения значений специфической

активности коревого компонента в АПКВ за 2003 год.

278

Таблица № 51.

Основные описательные статистики коревого компонента в АПКВ за

2003 год.

№ п/п № п/п

1 N набл. 36 11 Размах 0,87

2 Среднее 3,76 12 Квартиль

Размах 0,33

3 Доверит.-

95% 3,68 13 Дисперс. 0,05

4 Доверит.

+95% 3,83 14 Стд.откл 0,22

5 Медиана 3,755 15 Станд.

Ошибка 0,04

6 Сумма 135,2 16 Асимметр 0,21

7 Минимум 3,4 17 Стд.ош.

Асимметр 0,39

8 Максимум 4,27 18 Эксцесс. -0,66

9

Нижняя

Квартиль 3,57 19

Стд.ош.

Эксцесс. 0,77

10 Верхняя

Квартиль 3,9 20

Коэффиц.

вариации,(%) 5,8

279

X- карта; Среднее: 3,75556 (3,75556) Сигма: ,142781 (,142781) n: 2

3,452671

3,755556

4,058440

1 2 4 6 8 10 12 14 16 18

Х-карта

Размах Сред: ,161111 (,161111) Сигма: ,121721 (,121721) n: 2

0,000000

,1611111

,5262746

1 2 4 6 8 10 12 14 16 18

R – карта

Рис. № 161, 162. Контрольная карта Шухарта для специфической

активности коревого компонента в АПКВ за 2003 г. при n=2.

280

Гистограмма средних; КОРЬ

0

1

2

3

4

5

6

7

8

3,3 3,4 3,5 3,6 3,7 3,8 3,9 4,0 4,1 4,2 4,3

Рис. № 163. Гистограмма распределения средних коревого

компонента в АПКВ за 2003 год при n=2.

CUSUM-КАРТА Сред=3,7556 (3,7556) Сигма проц:,21777 (,21777) n=1

Выборки

КО

РЬ

(Нако

пл

енная с

ум

ма о

ткл

онений)

-3,5

-3,0

-2,5

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

-3,5

-3,0

-2,5

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1 5 10 15 20 25 30 35

Рис. № 164. Контрольные карты Кумулятивных сумм для

специфической активности паротитно-коревой вакцины.

281

ПАРОТИТ

Числ

о н

абл

.

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

<= 4,6(4,6;4,7]

(4,7;4,8](4,8;4,9]

(4,9;5](5;5,1]

(5,1;5,2](5,2;5,3]

(5,3;5,4]> 5,4

Рис. № 165. Гистограмма распределения значений специфической

активности паротитного компонента в АПКВ за 2003 год.

Таблица № 52.

Основные описательные статистики паротитного компонента в

АПКВ за 2003 год.

№

п/п

№

п/п

1 N набл. 36 11 Размах 0,6

2 Среднее 4,99 12 Квартиль Размах 0,335

3 Доверит.-95% 4,93 13 Дисперс. 0,03

4 Доверит. +95% 5,05 14 Стд.откл 0,18

5 Медиана 5 15 Станд. Ошибка 0,03

6 Сумма 179,79 16 Асимметр -0,09

7 Минимум 4,7 17 Стд.ош. Асимметр 0,39

8 Максимум 5,3 18 Эксцесс. -1,22

9 Нижняя Квартиль 4,835 19 Стд.ош. Эксцесс. 0,77

10 Верхняя Квартиль 5,17 20 Коэф вариации (%) 3,52

282

X- карта; Среднее: 4,99417 (4,99417) Сигма: ,123579 (,123579) n: 2

4,732015

4,994167

5,256318

1 2 4 6 8 10 12 14 16 18

X – карта.

Размах Сред: ,139444 (,139444) Сигма: ,105352 (,105352) n: 2

0,000000

,1394444

,4554997

1 2 4 6 8 10 12 14 16 18

R – карта.

Рис. № 166, 167. Контрольная карта Шухарта для специфической

активности паротитного компонента АПКВ за 2003 год при n=2.

283

Гистограмма средних; ПАРОТИТ

0

1

2

3

4

4,65 4,70 4,75 4,80 4,85 4,90 4,95 5,00 5,05 5,10 5,15 5,20 5,25 5,30

Рис. № 168. Гистограмма распределения средних при n=2.

CUSUM-КАРТА Сред=4,9942 (4,9942) Сигма проц:,17588 (,17588) n=1

Выборки

ПА

РО

ТИ

Т(Н

ако

пл

енная с

умм

а о

ткл

онений)

-3,0

-2,5

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

-3,0

-2,5

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1 5 10 15 20 25 30 35

Рис. № 169. Контрольные карты Кумулятивных сумм для

специфической активности паротитного компонента АПКВ за 2003 год .

284

ПКВ

Числ

о н

абл

.

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

<= ,8 (,8;1] (1;1,2] (1,2;1,4] (1,4;1,6] (1,6;1,8] > 1,8

Рис. № 170. Гистограмма распределения соотношения значений

специфической активности паротитно - коревой вакцины за 2003 год.

Таблица № 53.

Основные описательные статистики соотношения компонентов АПКВ.

№№ №№

1 N набл. 36 11 Размах 0,86

2 Среднее 1,24 12 Квартиль Размах 0,27

3 Доверит.-95% 1,17 13 Дисперс. 0,04

4 Доверит. +95% 1,31 14 Стд.откл 0,20

5 Медиана 1,24 15 Станд. ошибка 0,03

6 Сумма 44,59 16 Асимметр 0,34

7 Минимум 0,9 17

Станд.ошибка.

асимметр 0,39

8 Максимум 1,76 18 Эксцесс. 0,03

9 Нижняя квартиль 1,1 19 Стд.ош. эксцесс. 0,77

10 Верхняя Квартиль 1,37 20 Коэфф. Вариации,% 15,93

285

X- карта; Среднее: 1,23861 (1,23861) Сигма: ,131457 (,131457) n: 2

,9597487

1,238611

1,517474

1 2 4 6 8 10 12 14 16 18

X – карта

Размах Сред: ,148333 (,148333) Сигма: ,112067 (,112067) n: 2

0,000000

,1483333

,4845356

1 2 4 6 8 10 12 14 16 18

R – карта

Рис. № 171, 172. Контрольная карта Шухарта для значений соотношения

специфической активности паротитного и коревого компонента АПКВ

при n=2.

Гистограмма средних; ПКВ

0

1

2

3

4

5

0,7 0,8 0,9 1,0 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 1,8

Рис. № 173. Гистограмма распределения средних при n=2.

286

CUSUM-КАРТА Сред=1,2386 (1,2386) Сигма проц:,13146 (,13146) n=2

Выборки

ПКВ

(Нако

пл

енная с

умм

а о

ткл

онений)

-0,6

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1 5 10 15

Рис. № 174. Контрольные карты кумулятивных сумм для

специфической активности паротитно-коревой вакцины.

Таблица № 54.

Соотношение компонентов паротит/корь в паротитно-коревой

вакцине культурной живой сухой (АПКВ) 2004 год.

№ п/п Серия Число Корь (К) Паротит(П) П/К

1 00239 02.04 3,67 5,17 1,50

2 00240 02.04 3,67 5,14 1,47

3 00241 02.04 3,87 5,07 1,20

4 00242 02.04 3,74 5,07 1,33

5 00243 01.04 3,67 5,04 1,37

6 00244 02.04 3,77 5,04 1,27

7 00245 02.04 3,94 5,24 1,30

8 00246 02.04 3,77 5,00 1,23

9 00247 02.04 3,64 4,97 1,33

10 00248 02.04 3,77 5,37 1,60

11 00249 02.04 3,84 5,14 1,30

12 00250 02.04 3,67 5,07 1,40

13 00251 02.04 3,77 5,04 1,27

287

№ п/п Серия Число Корь (К) Паротит(П) П/К

14 00252 03.04 3,64 5,17 1,53

15 00253 03.04 3,87 5,04 1,17

16 00254 03.04 3,7 4,94 1,24

17 00255 03.04 3,3 5,2 1,90

18 00256 03.04 3,43 5,24 1,81

19 00258 03.04 3,6 5,14 1,54

20 00259 03.04 3,7 5,27 1,57

21 00260 03.04 3,47 5,24 1,77

22 00261 03.04 3,94 5,17 1,23

23 00262 03.04 3,97 5,24 1,27

24 00263 03.04 3,7 4,87 1,17

25 00264 03.04 3,64 5,14 1,50

26 00265 03.04 3,74 5,14 1,40

27 00266 03.04 3,54 4,8 1,26

28 00267 03.04 3,67 5,04 1,37

29 00268 03.04 3,74 5,17 1,43

30 00269 04.04 3,57 5,27 1,70

31 00270 04.04 3,47 5,24 1,77

32 00271 04.04 4,04 5,27 1,23

33 00272 04.04 3,6 5,1 1,50

34 00273 04.04 3,97 5,24 1,27

35 00274 04.04 3,74 5,14 1,40

36 00275 05.04 3,67 5,17 1,50

37 00276 05.04 3,77 5,24 1,47

38 00277 05.04 3,67 5,2 1,53

39 00278 05.04 3,6 5,1 1,50

40 00279 05.04 3,7 5,27 1,57

41 00280 05.04 3,64 5,2 1,56

42 00281 05.04 3,64 5,27 1,63

43 00282 05.04 3,6 5,2 1,60

44 00283 05.04 3,57 5,17 1,60

45 00284 05.04 3,64 5,1 1,46

46 00285 05.04 3,6 5,07 1,47

47 00286 05.04 3,64 5,1 1,46

48 00287 05.04 3,64 5,14 1,50

49 00288 05.04 3,67 5,04 1,37

50 00289 05.04 3,6 5,07 1,47

51 00290 05.04 3,44 5,07 1,63

52 00291 05.04 3,44 5 1,56

53 00292 05.04 3,27 4,9 1,63

54 00293 05.04 3,3 5 1,70

55 00294 06.04 3,87 4,94 1,07

288

№ п/п Серия Число Корь (К) Паротит(П) П/К

56 00295 06.04 4 5,17 1,17

57 00296 06.04 4 5,14 1,14

58 00297 07.04 3,84 5,17 1,33

59 00298 07.04 3,84 4,94 1,10

60 00299 07.04 3,64 5,07 1,43

61 00300 07.04 3,5 5 1,50

КОРЬ

Числ

о н

абл

.

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

<= 3,2(3,2;3,3]

(3,3;3,4](3,4;3,5]

(3,5;3,6](3,6;3,7]

(3,7;3,8](3,8;3,9]

(3,9;4](4;4,1]

> 4,1

Рис. № 175. Гистограмма распределения значений специфической

активности коревого компонента АПКВ за 2004 год.

289

Таблица № 55.

Основные описательные статистики значений специфической

активности коревого компонента АПКВ за 2004 год.

№

№

№

№

1 N наблюдений 61 11 Размах 0,77

2 Среднее значение 3,68 12 Квартиль Размах 0,17

3 Доверит.интерв.-95% 3,64 13 Дисперсия 0,03

4 Доверит.интерв. +95% 3,73 14 Стандарт.отклонение 0,17

5 Медиана 3,67 15 Стандартная ошибка 0,02

6 Сумма 224,62 16 Асимметрия -0,12

7 Минимум 3,27 17 Станд.ошибка ассимметрии 0,31

8 Максимум 4,04 18 Эксцесс 0,25

9 Нижняя квартиль 3,6 19 Станд.ошибка Эксцесса 0,60

10 Верхняя квартиль 3,77 20 Коэффициент вариации (%) 4,61

X- карта; Среднее: 3,68533 (3,68533) Сигма: ,125253 (,125253) n: 2

3,419631

3,685333

3,951036

1 5 10 15 20 25 30

Рис. № 176. Контрольная карта Шухарта для специфической

активности коревого компонента АПКВ при n=2 X – карта.

290

Размах Сред: ,141333 (,141333) Сигма: ,106779 (,106779) n: 2

0,000000

,1413333

,4616698

1 5 10 15 20 25 30

Рис. № 177. Контрольная карта Шухарта для специфической активности

коревого компонента АПКВ при n=2 R – карта.

Гистограмма средних; КОРЬ

0

2

4

6

8

10

12

3,1 3,2 3,3 3,4 3,5 3,6 3,7 3,8 3,9 4,0

Рис. № 178. Гистограмма распределения средних при n=2.

291

CUSUM-КАРТА Сред=3,6823 (3,6823) Сигма проц:,16989 (,16989) n=1

Выборки

КО

РЬ

(Нак

опл

енна

я су

мм

а от

клон

ений

)

-1,2

-1,0

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

-1,2

-1,0

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

1 10 20 30 40 50 60

Рис. № 179. Контрольные карты кумулятивных сумм для

специфической активности коревого компонента вакцины.

ПАРОТИТ

Чи

сл

о н

аб

л.

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

<= 4,6(4,6;4,7]

(4,7;4,8](4,8;4,9]

(4,9;5](5;5,1]

(5,1;5,2](5,2;5,3]

(5,3;5,4](5,4;5,5]

> 5,5

Рис. № 180. Гистограмма распределения значений специфической

активности паротитного компонента АПКВ за 2004 год.

292

Таблица № 56.

Основные описательные статистики значений специфической

активности коревого компонента АПКВ за 2004 год.

№

№

№

№

1 N наблюдений 61 11 Размах 0,57

2 Среднее значение 5,12 12 Квартиль Размах 0,16

3 Доверит.интерв.-95% 5,09 13 Дисперсия 0,01

4 Доверит.интерв. +95% 5,15 14 Стандарт.отклонение 0,11

5 Медиана 5,14 15 Стандартная ошибка 0,01

6 Сумма 312,17 16 Асимметрия -0,44

7 Минимум 4,8 17 Станд.ошибка ассимметрии 0,31

8 Максимум 5,37 18 Эксцесс 0,09

9 Нижняя квартиль 5,04 19 Станд.ошибка Эксцесса 0,60

10 Верхняя квартиль 5,2 20 Коэффициент вариации (%) 2,22

X- карта; Среднее: 5,11950 (5,11950) Сигма: ,091281 (,091281) n: 2

4,925863

5,119500

5,313137

1 5 10 15 20 25 30

Рис. № 181. Контрольная карта Шухарта для специфической

активности паротитного компонента АПКВ в 2004 г. при n=2 X –

карта.

293

Размах Сред: ,103000 (,103000) Сигма: ,077818 (,077818) n: 2

0,000000

,1030000

,3364528

1 5 10 15 20 25 30

Рис. № 182. Контрольная карта Шухарта для специфической

активности паротитного компонента АПКВ в 2004 г. при n=2 R –

карта.

Гистограмма средних; ПАРОТИТ

0

1

2

3

4

5

6

7

8

4,80 4,85 4,90 4,95 5,00 5,05 5,10 5,15 5,20 5,25 5,30

Рис. № 183. Гистограмма распределения средних при n=2.

294

CUSUM-КАРТА Сред=5,1175 (5,1175) Сигма проц:,11346 (,11346) n=1

Выборки

ПА

РО

ТИ

Т(Н

ако

пл

енная с

умм

а о

ткл

онений)

-0,6

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

-0,6

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

1 10 20 30 40 50 60

Рис. № 184. Контрольные карты Кумулятивных сумм для

специфической активности паротитно-коревой вакцины.

ПКВ

Чис

ло

набл

.

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

<= 1 (1;1,2] (1,2;1,4] (1,4;1,6] (1,6;1,8] (1,8;2] > 2

Рис. № 185. Гистограмма распределения соотношения значений

специфической активности компонентов паротитно-коревой вакцины

за 2004 год.

295

Таблица № 57.

Основные описательные статистики соотношения значений

специфической активности компонентов паротитно-коревой вакцины

за 2004 год.

№

№

№

№

1 N наблюдений 61 11 Размах 0,83

2 Среднее значение 1,44 12 Квартиль Размах 0,29

3 Доверит.интерв.-95% 1,39 13 Дисперсия 0,03

4 Доверит.интерв. +95% 1,48 14 Стандарт.отклонение 0,18

5 Медиана 1,46 15 Стандартная ошибка 0,02

6 Сумма 87,55 16 Асимметрия 0,18

7 Минимум 1,07 17 Станд.ошибка ассимметрии 0,31

8 Максимум 1,9 18 Эксцесс -0,33

9 Нижняя квартиль 1,27 19 Станд.ошибка Эксцесса 0,60

10 Верхняя квартиль 1,56 20 Коэффициент вариации (%) 12,84

X- карта; Среднее: 1,43417 (1,43417) Сигма: ,125549 (,125549) n: 2

1,167837

1,434167

1,700496

1 5 10 15 20 25 30

Рис. № 186. Контрольная карта Шухарта для специфической

активности паротитно-коревой вакцины при n=2 X – карта.

296

Размах Сред: ,141667 (,141667) Сигма: ,107031 (,107031) n: 2

0,000000

,1416667

,4627587

1 5 10 15 20 25 30

Рис. № 187. Контрольная карта Шухарта для специфической активности

паротитно-коревой вакцины при n=2. R – карта.

Гистограмма средних; ПКВ

0

2

4

6

8

10

12

0,9 1,0 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 1,8 1,9 2,0

Рис. № 188. Гистограмма распределения средних при n=2.

297

CUSUM-КАРТА Сред=1,4352 (1,4352) Сигма проц:,18430 (,18430) n=1

Выборки

ПКВ

(Нако

пл

енная с

умм

а о

ткл

онений)

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

1 10 20 30 40 50 60

Рис. № 189. Контрольные карты Кумулятивных сумм для

специфической активности паротитно-коревой вакцины.

Далее приведем многомерные карты Хотеллинга (рис. № 190 - 192),

интегрально показывающие стабильность процесса производства АПКВ.

T2 карта: ВКП: p=,05000 F(8,114)=2,0206 T2=17,157

n=122

Серия

T2

Хот

елл

инга

17,1574

0

10

20

30

40

50

60

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120

T2 карта: ВКП: p=,05000 F(8,100)=2,0323 T2=17,397

n=108

Серия

T2 Х

отел

линг

а

17,3967

0

5

10

15

20

25

1 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Рис № 190. карта Хотелинга 2003 г. Рис. № 191. карта Хотеллинга 2004 г.

298

T2 карта: ВКП: p=,05000 F(6,107)=2,1845 T2=13,719

n=113

Выборки

T2 Х

отел

линга

13,72

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

60

65

70

1 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 105 110

Рис. № 192. карта Хотеллинга 2005 г.

299

300

301

302

303

304

305

306

307

308

309

310

311

312

313

314

315

316

317

318

319

320

321

322

323

324

325

326

327