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加州大学圣地亚哥分校的大多数COVID-19病例都是通过废水筛查早期发现的

作为该大学“回归学习”项目的一部分,废水筛查通过及早发现85%的病例,帮助预防了疫情的爆发,从而可以及时检测、追踪接触者和隔离

Smruthi Karthikeyan博士(左)和Rob Knight博士(右)在加州大学圣地亚哥分校的校园里从收集机器人那里收集废水样本。资料来源:埃里克·杰普森/加州大学圣地亚哥分校。

据了解,感染SARS-CoV-2(导致COVID-19的病毒)的人会通过粪便排出病毒,即使他们没有任何症状。考虑到这一点,加州大学圣地亚哥分校医学院的研究人员自2020年夏天以来一直在筛查校园建筑的废水,以寻找病毒的迹象,认为这些信息可能有助于防止疫情爆发。

现在他们有了数据来支持这一观点:在废水中筛查SARS-CoV-2时,该团队表明,他们甚至可以检测到一个在大型建筑中生活或工作的受感染、无症状的人。向废水呈阳性的每栋建筑的居住者发出的通知将COVID-19检测率提高了13倍。一旦一名乘员检测呈阳性,隔离和追踪接触者有助于防止病毒的进一步传播。

研究人员在2021年8月10日的《纽约时报》上报告说,这种方法使校园中85%的COVID-19病例得以早期发现mSystems.换句话说,在大多数个案诊断之前,废水样本检测呈阳性。

第一作者Smruthi Karthikeyan博士说:“大学校园尤其受益于废水监测,这是避免COVID-19爆发的一种手段,因为它们充满了大部分无症状人群,是潜在的传播热点,需要频繁的诊断检测。”加州大学圣地亚哥分校医学院环境工程师和博士后研究员。

学生的自行车

2020-2021学年,约有1万名学生住在加州大学圣地亚哥分校,由于“回归学习”项目的许多风险缓解、病毒检测和干预因素,COVID-19病例率很低。资料来源:埃里克·杰普森/加州大学圣地亚哥分校。

Karthikeyan和资深作者Rob Knight博士领导了这项研究,Rob Knight博士是加州大学圣地亚哥分校微生物组创新中心的教授和主任。

废水筛选是加州大学圣地亚哥分校的一个组成部分返回学习程序这是一种基于证据的方法,使得该大学能够在疫情期间提供校园住宿、现场授课和研究机会。

回归学习依赖于三个支柱:风险缓解、病毒检测和干预。在2020-2021学年期间,该校约有1万名学生,该计划的许多组成部分使COVID-19病例率远远低于周围社区和大多数大学校园,在此期间保持了不到1%的阳性率。包括废水测试在内的“重返学习”项目已经成为其他大学、K-12学区和地区的榜样。

每周七天,每天早上,一组学生和工作人员穿着配套的t恤,坐在高尔夫球车上,从126个监控350栋建筑的收集机器人那里收集污水样本。上午10点,他们回到奈特在医学院的实验室。

在那里,Karthikeyan和团队处理污水一种不同的机器人该公司利用磁性纳米颗粒浓缩病毒,然后从样本中提取RNA——构成SARS-CoV-2等病毒基因组的遗传物质。聚合酶链反应(PCR)检测用于寻找病毒的特征基因。

当检测到病毒时,会透过校园内的系统,向与受影响楼宇有关的人士(如学生、职员及教职员工)发送自动但有针对性的讯息,建议他们尽快接受病毒检测。数据被添加到一个公共指示板

Karthikeyan说,自成立以来,该团队一直在努力优化流程。目前的自动化方法已经显著地将样本到结果的周转时间缩短了20倍;96份样品需要5个小时。通过缩小样本,研究人员将每个样本的处理成本降低到13美元。奈特估计,这种方法的规模超过类似监控项目的10到100倍。他说,下一步将是部署实时检测SARS-CoV-2变种的快速方法,包括丁型病毒。

RTL仪表板

一个在线仪表盘跟踪加州大学圣地亚哥分校的covid - 19阳性废水检测,并向公众开放。来源:加州大学圣地亚哥分校。

奈特说:“这个系统展示了加州大学圣地亚哥分校的许多不同部分是如何协同工作的,作为一个系统来保证校园安全的。”“这项工作不仅需要病毒样本处理方面的进步,还需要后勤、环境健康和安全、校园和卫生系统IT、设施管理等团队,以及‘回归学习’项目的领导才能实现。”我们现在正在帮助其他校园和组织复制这一成功,这不仅有可能在未来治疗COVID-19,也有可能治疗包括流感在内的许多其他粪便传播病原体。”

合著者包括:Andrew Nguyen, Daniel McDonald, Yijian Zong, Nancy Ronquillo, Junting Ren,晶晶Zou, Sawyer Farmer, Greg Humphrey, Diana Henderson, Tara Javidi, Karen Messer, Cheryl Anderson, Robert Schooley, Natasha K. Martin,都来自加州大学圣地亚哥分校。

这项研究是由加州大学圣地亚哥分校“回归学习”项目资助的。


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