Robôs de manuseio de líquidos para vigilância de águas residuais ajudam a prever casos de COVID-19 em San Diego

Nos primeiros dias da pandemia COVID-19, antes que o teste de diagnóstico estivesse amplamente disponível, era difícil para as autoridades de saúde pública acompanhar a propagação da infecção, ou prever onde os surtos eram prováveis ​​de ocorrer. As tentativas de se antecipar ao vírus ainda são complicadas pelo fato de que as pessoas podem ser infectadas e espalhar o vírus, mesmo sem apresentarem sintomas.

p Quando surgiram estudos mostrando que uma pessoa com teste positivo para COVID-19 -; se eram sintomáticos ou não -; espalhar o vírus em suas fezes, "o esgoto parecia o lugar 'acontecendo' para procurá-lo, "disse Smruthi Karthikeyan, PhD, engenheiro ambiental e pesquisador de pós-doutorado na Escola de Medicina da Universidade da Califórnia em San Diego.

p De julho a novembro de 2020, Karthikeyan e equipe, liderado por Rob Knight, PhD, professor e diretor do Center for Microbiome Innovation da UC San Diego, amostras de água de esgoto para ver se eles poderiam detectar SARS-CoV-2, o vírus que causa COVID-19. Eles poderiam. Mas concentrar as águas residuais provou ser um gargalo -; é um processo lento e trabalhoso de várias etapas.

p Agora, em um artigo publicado em 2 de março, 2021 dentro mSystems , os pesquisadores descrevem como automatizaram a concentração de águas residuais com a ajuda de robôs de manuseio de líquidos. Eles demonstraram a robustez de seu sistema comparando-o aos métodos existentes e mostrando que podem prever casos COVID-19 em San Diego em uma semana com excelente precisão, e três semanas com precisão razoável, usando apenas o esgoto da cidade.

p O condado de San Diego tem apenas uma estação primária de tratamento de águas residuais, localizado no litoral no bairro de Point Loma da cidade. Todos os excrementos levados pelos cerca de 2,3 milhões de residentes de San Diego, incluindo aqueles no campus da UC San Diego, acaba aí.

p Sete dias por semana, Karthikeyan ou um colega dirigiu até a estação de tratamento para coletar amostras de águas residuais que haviam sido coletadas e armazenadas para eles por técnicos de laboratório no local. Eles trouxeram as amostras para o laboratório de Knight no campus da Escola de Medicina da Universidade de San Diego em La Jolla.

p Infelizmente, não podemos simplesmente testar amostras de águas residuais diretamente da maneira como faríamos com amostras de cotonetes nasais de pacientes. Isso ocorre porque as amostras que obtemos são altamente diluídas -; basta pensar no número de pessoas que contribuem para o fluxo de resíduos, além de todo o lixo que é despejado e chega ao sistema de esgoto. "

Smruthi Karthikeyan, PhD, Pesquisador pós-doutorado, Escola de Medicina de San Diego da Universidade da Califórnia

p De volta ao laboratório, os pesquisadores processam o esgoto usando sua plataforma robótica. O sistema extrai RNA -; o material genético que compõe os genomas de vírus como o SARS-CoV-2 -; das amostras, e executa a reação em cadeia da polimerase (PCR) para pesquisar os genes de assinatura do vírus. O automatizado, o sistema de alto rendimento pode processar 24 amostras a cada 40 minutos. Mais tarde no mesmo dia, Karthikeyan adiciona os dados a um painel digital que rastreia novos casos positivos.

p De acordo com Knight, a técnica é mais rápida, mais barato e mais sensível do que outras abordagens para vigilância de águas residuais. A equipe é capaz de identificar um único caso COVID-19 em um prédio de aproximadamente 500 pessoas.

Monitoramento de águas residuais chave para o programa Return to Learn da UC San Diego

p Os pesquisadores e alunos do laboratório de Knight não são estranhos ao lidar com amostras de fezes. A equipe é conhecida por seus estudos do microbioma intestinal -; as comunidades únicas de micróbios que vivem em nosso trato gastrointestinal. Pessoas de todo o mundo participam de seu programa de pesquisa, A Iniciativa Microsetta (apropriadamente abreviada como "TMI"), enviando seus esfregaços fecais para o laboratório da Universidade Knight em San Diego. O projeto crowdsourced permitiu à equipe estudar os muitos fatores que podem influenciar a composição do microbioma intestinal de uma pessoa, e as muitas maneiras pelas quais influencia nossa saúde.

p Na primavera de 2020, A equipe de Knight rapidamente mudou seu foco para procurar um micróbio em particular:SARS-CoV-2. Logo a equipe passou a fazer parte do programa Return to Learn da UC San Diego, uma abordagem baseada em evidências que permitiu à universidade continuar a oferecer hospedagem no campus e aulas presenciais e oportunidades de pesquisa. Com aproximadamente 10, 000 alunos no campus, os muitos componentes do programa mantiveram as taxas de casos COVID-19 muito mais baixas do que a comunidade circundante e a maioria dos campi universitários, mantendo uma taxa de positividade de menos de 1 por cento.

p Return to Learn depende de três pilares:mitigação de risco, detecção e intervenção viral. A equipe de Knight e seus colaboradores desempenham um grande papel na detecção de vírus no campus. Eles ajudam a rastrear a presença assintomática de SARS-CoV-2 em alunos e funcionários (muitas vezes auto-coletados usando kits de teste disponíveis em máquinas de venda automática), em superfícies e em águas residuais.

p A equipe continua a coletar amostras diariamente de mais de 100 amostradores de águas residuais no campus da UC San Diego, que cobrem mais de 300 edifícios. Aproximadamente um mês após o sistema de detecção do campus ficar online no verão de 2020, um caso positivo foi detectado na área do Revelle College em uma tarde de sexta-feira. A comunidade do campus foi notificada em 14 horas e mensagens direcionadas foram enviadas às pessoas associadas aos edifícios afetados, recomendando que sejam testados para o vírus o mais rápido possível. Mais de 650 pessoas foram testadas para COVID-19 naquele fim de semana.

p Como resultado, dois indivíduos assintomáticos foram identificados como positivos para COVID-19. Depois que o campus os notificou imediatamente, eles se isolaram antes que um surto pudesse ocorrer. Agora, Os resultados da triagem de águas residuais estão disponíveis em um painel público e as amostras positivas estão sendo sequenciadas para rastrear o surgimento de novas variantes do SARS-CoV-2. O programa Return to Learn, incluindo teste de águas residuais, tornou-se um modelo para outras universidades, Distritos e regiões escolares K-12.

p "À medida que a barreira de entrada e operação continua caindo, esperamos que a epidemiologia baseada em águas residuais seja mais amplamente adotada, "Knight disse." Rápido, sistemas de alerta precoce de doenças infecciosas em grande escala podem ser particularmente úteis para a vigilância da comunidade em populações vulneráveis ​​e comunidades com menos acesso a testes de diagnóstico e menos oportunidades de distanciar e isolar -; durante esta pandemia, e o próximo. "

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