废水监测如何减轻健康爆发

去年夏天，研究人员南加州大学维特比工程学院包括亚当史密斯收到了在不同城市的研究废水作为一种预测测试数据前未来爆发的方式。基础概念：来自Covid-19病毒的RNA在粪便物质中，即使在无症状的患者中，也可以提前分享在人口中增加感染的时间趋势。

这个数据如果适当收集，可以帮助识别爆发的局面，并提醒卫生官员如此适当的措施，以防止进一步传播，说史密斯，这是一个副教授Sonny Astani民用环境工程系．在这个过程中国家科学基金会史密斯的资助学习发现，洛杉矶的废​​水处理设施范围 - 其中一些人每人提供三到四百万居民，使得难以根据收集的数据实施有针对性的行动。

史密斯说:“如果我们得到的数据显示，病毒的副本在增加，你对这些数据真的无能为力，因为核电站为这么多人服务。”“所以你需要获得更精确的空间分辨率。”

考虑到更有针对性的采样方法(如将下水道样本分解成5万或10万的亚群体)很难实现，Smith认为查看单个建筑级别的数据会很有用。10月，他的团队开始从南加州大学公园校区的三座建筑中取样废水。史密斯说，这些建筑覆盖30至100名居民，所以他们的工作样本量较小，目标明确，以便在如何实施和验证数据方面有更大的透明度。

“刚开始的时候，我们的校园样本都没有被检测到，这与当时洛杉矶县的趋势一致。但随着我们临近11月底(2020年)，我们开始看到样本中阳性检测的增加，”史密斯说。

该小组在每个采样点每周使用两次24小时复合样本。他们发现，他们的数据与学生的测试结果有很强的相关性，表明废水是该大楼COVID-19感染的良好指标。

然而，下一个障碍是弄清楚如何使数据有用。“学生们已经经常接受检测，所以废水数据在这一点上是多余的，”史密斯说。“我们将在秋季继续这项工作，并将其推广到校园的更多建筑中。我们提议的一件事是每周只对学生进行一次测试，并依靠废水数据来填写额外的信息。”

史密斯说，减少学生所需的Covid-19带家庭测试的数量将更方便，为学校省钱。但这并非没有挑战。需要检查额外的细微符号以使数据更可靠。例如，史密斯说，如果学生有Covid-19但是没有被搬到酒店或其他建筑物检疫，他们仍然会有助于废水数据。此外，由于Covid-19可以在某些情况下居住在我们的系统中，史密斯表示，了解数据是否反映新的或现有的Covid-19案件是很重要的。

史密斯持续努力，史密斯表示希望他们希望与USC的学生卫生部门更密切地协调，而不仅仅是Covid-19，而是在其他病毒中可以在近距离突破。该团队还在污水中看待变体，因此他们可以跟踪Covid-19的哪个版本在学生人口中蔓延。

“我们量化了所有的病毒RNA，”史密斯说。“RNA基因组上的核苷酸序列有一个特定的变化，可以让你识别不同的变异，比如英国菌株。我们正在研究单独识别这些变量的方法，这样我们就可以量化数据中的这些变量。”

史密斯表示，这可能有助于了解对抗变种的疫苗疗效。“其中一个担忧是疫苗对一些这些变体无效。当我们有更多的学生接种疫苗 - 希望在秋天 - 如果突然出现其他变体和疫苗没有变得有效，我们将能够在废水中看到这一点。“

- 由Chris Vavra，Web Content Manager编辑，控制工程，CFE媒体和技术，cvavra@cfemedia.com.．