COVID-19传播跟踪通过快速、大规模的早期废水监测预警系统

检测COVID-19爆发之前,他们可以帮助控制病毒蔓延,遏制新病例在一个社区。在本周mSystems,开放获取美国微生物学会杂志》上,加州大学圣地亚哥分校的研究人员描述早期大部分为自动警报系统,使用废水样品的高通量分析来确定建筑新COVID-19病例就感染者出现症状之前。

方法是快速,成本效益和足够灵敏检测COVID-19的一例建筑,近500人表示,加州大学圣地亚哥分校环境工程师和第一作者Smruthi Karthikeyan,博士领导的设计系统。“这真的让我们掌握新的暴发之前变得更糟,”她说。

之前的研究表明,分析污水中病毒的含量可以准确预测趋势提前一周在临床诊断。然而,传统的污水监测方法费力费时,Karthikeyan说。

为了解决这些瓶颈,她说,从头UCSD的团队设计了一个系统,自动化的分析。自动化可以快速得到结果,和系统已经在圣地亚哥看社区暴发,Karthikeyan说。每天早上10:30,UCSD的研究人员收集废水样本近100电台,代表每一个校园建设和当地医院。

回到实验室,一个机器人平台可以处理24个样品在短短40分钟。然后一个自动化,高通量工具从样品中提取RNA,并使用PCR搜索三个警示与SARS-CoV-2相关的基因。如果测序揭示所有3基因,样本被划分为积极的。下午早些时候,研究人员可以在一个在线更新数据仪表盘显示新病例出现。

这样的一个监测系统仅仅是有用的,如果它有一个快速的周转时间,Karthikeyan说,“没有办法我们可以完成这些样品在同一天,除非我们自动化。”And because every step is automated, she said, the process isn't vulnerable to human error.

积极的测试也会触发警报发送到大楼的居民样本收集,他们测试使用包从一个自动售货机。然后检测呈阳性的人隔离,这个过程被重复,Karthikeyan说,实验室的一位博士后研究员的微生物学家罗布·奈特博士的研究使用计算技术来研究身体的生态系统。

经过试点实验表明,该系统可靠地报道新病例在单独的建筑,该集团扩大并开始监视的超过200万人居住在圣地亚哥县。“加州南部有很多情况下,我们一定会看到污水,“Karthikeyan说。

在流行后的将来,Karthikeyan预测,成本效益和快速监测系统可以特别有用在跟踪病毒疫情脆弱社区医疗条件有限。