Het nauwkeurig identificeren van veranderingen in COVID-19-infecties in de gemeenschap door middel van afvalwatertoezicht komt dichter bij de realiteit. Een nieuwe studie, gepubliceerd in Milieuwetenschap en -technologie , identificeert een methode die niet alleen het virus in afvalwatermonsters detecteert, maar ook bijhoudt of de infectiepercentages stijgen of dalen.

Het testen van afvalwater – een robuuste bron van COVID-19 omdat de geïnfecteerden het virus in hun ontlasting kwijtraken – zou kunnen worden gebruikt voor meer responsieve tracking en aanvullende informatie waarop volksgezondheidsfunctionarissen vertrouwen bij het evalueren van inspanningen om het virus in te dammen, zoals verbeterde volksgezondheidsmaatregelen en zelfs vaccins wanneer deze beschikbaar komen.

De test werkt door het identificeren en meten van genetisch materiaal in de vorm van RNA van SARS-COV-2, het virus dat COVID-19 veroorzaakt. "Dit werk bevestigt dat trends in concentraties van SARS-CoV-2-RNA in afvalwater sporen met trends van nieuwe COVID-19-infecties in de gemeenschap. Afvalwatergegevens vormen een aanvulling op de gegevens van klinische tests en kunnen extra inzicht geven in COVID-19-infecties binnen gemeenschappen , " zei co-senior auteur Alexandria Boehm, een Stanford-hoogleraar civiele en milieutechniek.

Terwijl de VS worstelen met recordbrekende dagelijkse transmissiesnelheden, het verkrijgen van meer informatie om pieken op te sporen en het volksgezondheidsbeleid in lokale gemeenschappen te informeren, blijft de sleutel tot het beheersen van het dodelijke virus. COVID-19 kan bijzonder moeilijk te volgen zijn, met veel asymptomatische of milde gevallen die onopgemerkt blijven. Degenen die wel worden getest, kunnen de infectie nog steeds verspreiden voordat ze de testresultaten ontvangen, het belemmeren van snelle identificatie, behandeling en isolatie om de verspreiding te vertragen. Snellere identificatie van pieken in gevallen zou lokale functionarissen in staat kunnen stellen sneller te handelen voordat de ziekte een cruciaal kantelpunt bereikt waar overdracht moeilijk te beheersen wordt en ziekenhuisopnames het lokale gezondheidssysteem overweldigen.

Het volgen van COVID-19 door middel van afvalwaterbewaking van RNA wint in het hele land aan kracht en zou besluitvormers kunnen waarschuwen voor mogelijke uitbraken, dagen voordat individuen symptomen van het virus herkennen. Het virale RNA kan worden geïsoleerd uit afvalwater in afvalwaterzuiveringsinstallaties en worden geïdentificeerd via een ingewikkeld en zeer technisch herstelproces, waarbij de relatieve hoeveelheden in afvalwater correleren met het aantal gevallen. Iedereen met een toilet aangesloten op het riool zou deze biologische monsters regelmatig kunnen deponeren, het maken van afvalwatermonsters een inclusieve bron van informatie over COVID-19 in een gemeenschap.

Met dit in gedachten, de onderzoekers probeerden de effectiviteit en nauwkeurigheid van afvalwaterbewaking voor COVID-19 te verbeteren door het vermogen om het virus te detecteren in twee vormen van afvalwater te vergelijken:een overwegend vloeibaar influent of een bezonken vaste stof (sediment dat zich in een tank heeft afgezet). Het meeste huidige onderzoek richt zich op influentmonsters; echter, het team merkt op dat veel virussen affiniteit hebben voor vaste stoffen en verwachtten hogere concentraties van het virus in deze monsters, die de detectie en consistentie zouden kunnen verbeteren.

De onderzoekers ontdekten dat de bezonken vaste monsters hogere concentraties hadden en een betere detectie van SARS-CoV-2 hadden in vergelijking met de vloeibare versies. "Deze resultaten bevestigden onze vroege gedachte dat het richten op de vaste stoffen in afvalwater zou leiden tot gevoelige en reproduceerbare metingen van COVID-19 in een gemeenschap. Dit betekent dat we opwaartse trends kunnen volgen wanneer de gevallen nog relatief laag zijn, " zei mede-senior auteur Krista Wigginton, een universitair hoofddocent civiele en milieutechniek aan de Universiteit van Michigan. Wigginton en Boehm leiden het onderzoek samen.

De onderzoekers testten vervolgens ongeveer 100 bezonken vaste monsters van de San Jose-Santa Clara Regional Wastewater Facility van half maart tot half juli 2020, het tellen van dagelijkse concentratiegetallen. Met behulp van statistische modellen vergeleken ze deze concentraties met door de provincie verstrekte COVID-19-bevestigde gevallen. Hun resultaten volgden de trend van de gevallen van de provincie, afnemend in zowel mei als juni en een piek in juli.

Het onderzoek biedt een mogelijke manier om nieuwe uitbraken te identificeren, vind hotspots, de daling van het aantal gevallen bevestigen en volksgezondheidsinterventies informeren. Nu de scholen weer opengaan, de technologie zou door districten kunnen worden geïmplementeerd om vast te stellen of de verspreiding van virussen in de gemeenschap afneemt. Het heeft ook het potentieel om te worden gebruikt in gebieden die niet over de middelen beschikken voor robuuste individuele klinische tests, zoals testlocaties in Illinois die naar verluidt vroeg zijn gesloten nadat de tests op waren.

Er zijn nog steeds stukjes informatie nodig om de beperkingen van het testen van afvalwater beter te begrijpen en te verbeteren wat kan worden verzameld, merken de onderzoekers op. De mate van verval van het virus in afvalwater, de omvang en tijdlijn van virale RNA-uitscheiding bij ziekte en wisselende operaties van verschillende afvalwaterinstallaties hebben allemaal de potentie om de resultaten te beïnvloeden. Toekomstige studies over deze factoren zouden kunnen leiden tot betere inzichten over case-trends.

Het team lanceert deze maand een nieuwe pilot om dagelijks tot acht afvalwaterzuiveringsinstallaties in Californië te bemonsteren. met een doorlooptijd van 24 uur. De pilot is bedoeld om beter te begrijpen welke soorten bijna realtime gegevens nuttig zijn voor volksgezondheidsfunctionarissen. Het implementeren van de door het team ontwikkelde methoden en het kader en de pilotstudie kunnen in de toekomst ook worden gebruikt om afvalwater te controleren op ziekteverwekkers die verder gaan dan COVID-19 die binnen gemeenschappen circuleren.