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追踪病毒行进的路线,成为污水的守望者

发布日期:2020-10-16 来源:净水技术
  导读
  为了服务更多水行业技术人员,《净水技术》杂志社以我国一线水行业技术工作者对最新科研成果与动态的求知需求为出发,针对最新科研成果与技术,将最新SCI文章进行翻译整理,力求为广大读者提供帮助。
  编者按
  世界各地的研究小组都在研究城市污水监测是否能被整合到SARS-CoV-2和其他病原体的监测系统中。作者Charles Schmidt梳理了疫情发生以来世界各国污水监测预警的情况,小编对本文进行了翻译,由于翻译能力有限,译文可能有误,请以原文为准。
  今年6月,美国各地对COVID-19解除封锁后,该国一些地区新增病例数突然开始增加。现在,休斯敦贝勒医学院的微生物学家Anthony Maresso提供技术支持,休斯顿的卫生官员正在该市庞大的下水道系统中追踪这种疾病的病原体SARS-CoV-2。他们每周都要在38个地方进行取样,同时发现在城市中病毒传播呈波状流动的活动模式:一个地区确诊病例可能减少,而它附近地区的确诊病例开始上升。”
  来自世界各地的研究表明,SARS-CoV-2的遗传痕迹与COVID-19疾病趋势相关。一项研究报道称从荷兰的阿默斯福特收集的污水样本,在该城市被诊断出COVID-19的六天前就呈阳性检测,表明”废水监测可以作为SARS-CoV-2社区传播的早期预警。”(SCI搬运工 | 污水流行病学(WBE)应用于COVID-19的全球经验)
  图片来源:STANCA SANDA / Alamy Stock Photo,Fred Mack / Alamy Stock Photo
  卫生官员依赖于病人的临床诊断来进行检测。这种方法忽略了未报告的病例,因此低估了实际发病率和未来的住院人数。水研究基金会的首席执行官彼得·格雷瓦特(Peter Grevatt)表示,迄今为止的证据表明,废水中的病毒信号与临床病例的趋势相关,这使得当时成为疾病流行的领先指标,并为COVID-19减少后可能再次出现的先兆。
  已知的未知数
  SARS-CoV-2在粪便和污水中仍具有传染性的程度仍不确定。该病毒可在表达其结合位点的血管内皮上皮细胞中高效复制-血管紧张素转化酶2受体。在2002年至2003年的SARS流行期间,在香港高层公寓的管道系统中被检测到SARS冠状病毒。据推测,某些感染可能是由于暴露于从浴室通风口和开放的地漏向空气中迁移的雾化病毒颗粒引起的。最近的一项研究表明,通过冲水的马桶向上抛出的雾化SARS-CoV-2可以在空中的云中盘旋数分钟,作者认为厕所可以促进病毒传播。科学家推测,新鲜粪便构成最大的暴露风险。同时也有专家表示,SARS-CoV-2可能无法在肠道细胞中正确复制,因此病毒后代可能无法感染其他人。此外,去污剂和pH值的变化可能会破坏病毒,因为它们在污水中传播时,同时稀释将其浓度降低至低于感染剂量的水平。
  图源:摄图网
  污水监测的历史
  检测污水中的病毒由来已久。在20世纪40年代,细胞培养方法被用于监测污水中的脊髓灰质炎和其他病毒病原体。在20世纪80年代采用了cDNA探针杂交技术来监测甲型肝炎病毒,在90年代科学家开始转向更敏感的聚合酶链反应(PCR)方法,这种方法至今仍在该领域广泛使用。
  污水监测项目
  世界各国目前正在启动污水监测项目,目的是预测疫情新爆发,加强防备,并为开放学校、餐馆和其他公共场所的计划提供信息。例如,西班牙的科学家已经宣布计划每周对250个污水处理厂进行两次取样。今年3月,以色列本古里安大学(Ben Gurion University)和卫生部的研究人员开始对污水进行常规取样,以检测SARS-CoV-2的踪迹。在美国, BioBot Analytics公司正在代表全国400多家污水处理厂进行样品分析。
  美国疾病控制和预防中心(CDC)的环境微生物学家艾米·柯比(Amy Kirby)说:“污水监测的科学仍在发展,但有证据表明,它可以成为一个特定社区流行趋势的有用指标。”Kirby补充说:“疾控中心目前正在评估污水监测的效用,以提供可靠和可操作的应对信息,并计划建立一个全国住房监测系统,并解读污水数据,为应对COVID-19提供信息。”
  现在还处于早期阶段,Kirby表示,不应仅将污水监测用于做出公共卫生决策,而应“与流行病趋势的其他临床指标相一致”。
  污水监测发展协议
  目前,制定检测未经处理的污水中SARS-CoV-2的标准实验室规程已成为该领域的优先事项。6月,水研究基金会开始组建一个专家小组,负责评估现有的实验室方法,并选择产生最可靠结果的方法。他们需要更好地了解不同实验室的方案,如何根据它们使用的PCR引物组以及浓缩和保存遗传信号的方法进行比较。
  污水样本一般从流入污水处理厂的未经处理的污水中采集,或在某些情况下从下水道、泵站或个别建筑物(如医院)的管道系统中采集。有机物含量、工业废料、腐殖酸、温度、降雨、海水和其他变量可以抑制、延缓或改变病毒信号,而病毒信号在一天中不断变化。基于这个原因,在多个小时内采集的复合样本比在单一时间点采集的样本更具代表性。
  SARS-CoV-2病毒在污水中被高度稀释,因此将其浓缩成较小的液体量对分析过程至关重要。有些实验室使用静电过滤器来浓缩病毒,带负电荷的病毒会吸附到静电过滤器上。基于尺寸排除的超滤是另一种选择,如聚乙二醇沉淀。
  上述方法在环境病毒学中有着悠久的历史,但它们是为诺如病毒、甲型肝炎病毒等无包膜肠道病毒而发展起来的。相比之下,SARS-CoV-2是一种包膜病毒,这意味着外部的脂膜保护着它的RNA基因组。风险在于目前的方法过于苛刻,以至于病毒在浓缩过程中分解,其中一部分RNA在被检测到之前就丢失了。
  用于病毒检测的逆转录和PCR (RT-PCR)引物组也可能是这样。目前,大多数实验室都使用CDC为临床诊断目的而选择的引物——特别是针对SARS-CoV-2核衣壳蛋白1 (N1)和2 (N2)基因的引物,这两个基因是病毒基因组的保守区域。根据Kirby的说法,N1和N2引物对SARS-CoV-2具有高度特异性。
  污水监测与诊断结果呈平行的趋势
  到目前为止,污水取样结果和诊断趋势之间的相关性看起来很强。对从事COVID-19污水监测工作的人来说,最令人鼓舞的是,独立小组的数量能够证明临床确诊病例数量与相应下水道中RNA信号强度之间高质量相关性。
  汉普顿公路环卫区(HRSD)已经对污水中的肠道病原体进行了多年的监测, HRSD的化学家在3月初发现了SARS-CoV-2信号,当时该地区只有两例COVID-19确诊病例。到目前为止,分析趋势“似乎与弗吉尼亚州卫生部提供的诊断信息相吻合。”他补充道。此外,基因信号强度的趋势因不同服务区的特征而不同,有些国家拥有更多的工业和医院。
  由亚利桑那州坦佩市发起的污水监测项目还显示了污水中的病毒载量如何随人口的性质而变化,瓜达卢佩的COVID-19发病率比周围的马里科帕县高出4倍以上。此外,瓜达卢佩的污水中的病毒载量一直在升高,尽管在市政府官员于4月和5月实施封锁期间,坦佩较富裕地区的污水水平有所下降。
  BioBot的Matus将污水监测描述为监测高危地区的一种有效的“热点定位工具”,并补充说,通过在街道或建筑层面采样,科学家可以更细致地了解当地的疾病趋势。取样显示,污水中的病毒浓度因社区的不同而不同,这取决于家庭的平均收入和获得医疗保健的机会。有专家表示,如果想部署资源抗击COVID-19,我们需要把重点放在服务不足的社区。
  污水监测的数据
  Alm和Matus表示,他们的模型现在已经超出了趋势估计的范围,无法推断出特定地区的感染人数。6月23日,BioBot团队及其合作者在medRxiv发布了一份研究报告,该报告指出,马萨诸塞州城市污水处理厂的病毒载量在服务总计225万人飙升的诊断病例激增。该病毒在3月3日从该水厂的样本中首次检测到的,当时服务区域中只有两个人被诊断出患有COVID-19。四天后,新冠肺炎的临床报告达到了相应的高度,这符合从感染到症状出现的典型的4~5 d潜伏期。
  通过将污水中的病毒滴度与经过诊断的病例数进行数学拟合,可以推断出与感染数量相对应的粪便排便率。在感染初期,脱落功能在患者出现症状和接受检测之前就出现了一个巨大的峰值。在那之后,它就呈指数级下降。基因信号的突然增强反映疾病的发病率——实际上是未来将报告的新病例数量。
  然而,另一些专家则持怀疑态度,他们认为,考虑到建模的不确定性,特别是在排污率方面,污水监测目前更适合于对特定地区的疾病发病率是下降还是上升进行更有限的评估。
  马萨诸塞州公共卫生部传染病和实验室科学局的医学主任劳伦斯·马多夫(Lawrence Madoff)说,污水监测不能取代其他监测方法,他认为所有这些方法都是互补的。但他补充说,到目前为止,污水监测的证据是令人鼓舞的和可操作的。这可以促使工作者通过观察其他信号(如检测或住院数据),来更仔细地观察特定区域的情况。
  特拉华州纽卡斯尔的县长马修·迈耶(Matthew Meyer)表示,污水监测已经在他所管辖区(大约有56万居民)的大流行应对措施中提供了信息。县政府官员每周都要从该地区的11个污水处理分站获取最新的采样数据,据迈耶(Meyer)说,其覆盖范围远远超过了临床测试的可行性。
  加州大学圣地亚哥分校的微生物学家罗布·奈特(Rob Knight)说,对COVID-19的污水监测显示出巨大的潜力。他的团队计划监测食堂、宿舍和其他校园建筑中的污水样本,这是作为该校“重返校园”计划的一部分,该计划还包括对SARS-CoV-2检测呈阳性的学生进行联系追踪和隔离居住。但奈特说,仍然需要从不同人群获得更多数据,特别是关于流失率以及其控制因素的数据。
 
  本文作者:Charles Schmidt      Portland, ME, USA.