Smruthi Karthikeyan, PhD (links) en Rob Knight, PhD (rechts) haalt afvalwatermonsters op van verzamelrobots op de campus van UC San Diego. Krediet:Erik Jepsen/UC San Diego.
Nu hebben ze gegevens om het te staven:screening op SARS-CoV-2 in afvalwater, het team toonde aan dat ze zelfs een enkele geïnfecteerde kunnen detecteren, asymptomatische persoon die in een groot gebouw woont of werkt. Kennisgeving aan de bewoners van elk gebouw met positief afvalwater verhoogde de COVID-19-testpercentages met maar liefst 13 keer. Zodra een bewoner positief testte, isolatie en contactopsporing hielpen verdere verspreiding van het virus te voorkomen.
De aanpak maakte vroege detectie van 85 procent van de COVID-19-gevallen op de campus mogelijk, onderzoekers meldden in de 10 augustus, uitgave van 2021 mSystemen . Met andere woorden, afvalwatermonsters testten positief vóór de meeste individuele diagnoses.
Vooral universiteitscampussen profiteren van afvalwatertoezicht als middel om COVID-19-uitbraken te voorkomen, omdat ze vol zitten met grotendeels asymptomatische populaties, en zijn potentiële hotspots voor overdracht die frequente diagnostische tests vereisen."
Smruthi Karthikeyan, doctoraat, eerste auteur, milieu-ingenieur en postdoctoraal onderzoeker aan de UC San Diego School of Medicine
Karthikeyan leidde de studie met senior auteur Rob Knight, doctoraat, professor en directeur van het Center for Microbiome Innovation aan de UC San Diego.
ongeveer 10, 000 studenten woonden op de UC San Diego-campus tijdens het academiejaar 2020-2021, met lage COVID-19-gevallen dankzij de vele risicobeperkingen, virale detectie- en interventie-elementen die deel uitmaken van het Return to Learn-programma. Krediet:Erik Jepsen/UC San Diego.
Afvalwaterscreening is een integraal onderdeel van het Return to Learn-programma van UC San Diego, een empirisch onderbouwde aanpak die de universiteit in staat heeft gesteld om gedurende het grootste deel van de pandemie huisvesting op de campus en persoonlijke lessen en onderzoeksmogelijkheden aan te bieden.
Return to Learn steunt op drie pijlers:risicobeperking, virale detectie en interventie. Met ongeveer 10 000 studenten op de campus tijdens het academiejaar 2020-2021, de vele componenten van het programma hielden het aantal gevallen van COVID-19 veel lager dan in de omringende gemeenschap en vergeleken met de meeste universiteitscampussen, het handhaven van een positiviteitspercentage van minder dan 1 procent gedurende die tijd. Het Return to Learn-programma, inclusief het testen van afvalwater, een voorbeeld is geworden voor andere universiteiten, K-12 schooldistricten en regio's.
Elke ochtend, zeven dagen per week, een team van studenten en medewerkers in bijpassende t-shirts zet zich over de campus in op golfkarretjes om afvalwatermonsters te verzamelen van 126 verzamelrobots die zijn opgesteld om 350 gebouwen te bewaken. Tegen 10 uur, ze keren terug naar het laboratorium van Knight's aan de School of Medicine.
Daar, Karthikeyan en team verwerken het afvalwater met een ander soort robot, die het virus concentreert met behulp van magnetische nanodeeltjes, haalt vervolgens RNA - het genetische materiaal waaruit het genoom van virussen zoals SARS-CoV-2 bestaat - uit de monsters. Polymerasekettingreactie (PCR) -tests worden gebruikt om te zoeken naar de kenmerkende genen van het virus.
Wanneer het virus wordt gedetecteerd, geautomatiseerde maar gerichte berichten worden via een campusbreed systeem verzonden naar personen die betrokken zijn bij getroffen gebouwen, zoals studenten, personeel en docenten, aan te bevelen dat ze zo snel mogelijk op het virus worden getest. De gegevens worden toegevoegd aan een openbaar dashboard.
Een online dashboard volgt COVID-positieve afvalwaterdetectie op de UC San Diego-campus en maakt het beschikbaar voor het publiek. Krediet:UC San Diego.
Sinds haar oprichting, het team heeft constant gewerkt om het proces te optimaliseren, zei Karthikeyan. De huidige geautomatiseerde aanpak heeft de doorlooptijd van monster tot resultaat met een factor 20 drastisch verminderd; nu vijf uur voor 96 monsters. Door de monsters te miniaturiseren, de onderzoekers hebben de verwerkingskosten teruggebracht tot $ 13 per monster. Knight schat dat de aanpak de schaal van vergelijkbare surveillanceprogramma's 10 tot 100 keer overtreft. De volgende stap, hij zei, zal zijn om snelle methoden in te zetten om te testen op SARS-CoV-2-varianten, inclusief delta, live.
"Dit systeem laat zien hoe de vele verschillende onderdelen van UC San Diego kunnen samenwerken als een systeem om de campus veilig te houden, Knight zei. "Dit werk vereiste niet alleen vooruitgang in de verwerking van virale monsters, maar teams waaronder Logistiek, Omgevingsgezondheid en-veiligheid, campus en gezondheidssysteem IT, Facility Management, en vele anderen, evenals leiderschap van het Return to Learn-programma om dit mogelijk te maken. We helpen nu andere campussen en organisaties dit succes te herhalen, die niet alleen potentieel heeft voor COVID-19, maar voor veel andere door ontlasting overgedragen pathogenen, inclusief griep, in de toekomst."