Skip to content
Home » Milieutoezicht op SARS-CoV-2 kan COVID-19-gevallen voorspellen

Milieutoezicht op SARS-CoV-2 kan COVID-19-gevallen voorspellen

    Study: Predicting COVID-19 cases using SARS-CoV-2 RNA in air, surface swab and wastewater samples. Image Credit: DedMityay/Shutterstock

    Een recente studie gepubliceerd in Wetenschap van de totale omgeving meldde dat gevallen van coronavirusziekte 2019 (COVID-19) konden worden voorspeld door omgevingsbewaking.

    Studie: het voorspellen van COVID-19-gevallen met behulp van SARS-CoV-2 RNA in lucht-, oppervlakte-uitstrijkjes en afvalwatermonsters.  Afbeelding tegoed: DedMityay/Shutterstock
    Studie: het voorspellen van COVID-19-gevallen met behulp van SARS-CoV-2 RNA in lucht-, oppervlakte-uitstrijkjes en afvalwatermonsters. Afbeelding tegoed: DedMityay/Shutterstock

    Personen die besmet zijn met het ernstige acute respiratoire syndroom coronavirus 2 (SARS-CoV-2) scheiden virale deeltjes af. Bijgevolg blijven virale genomische voetafdrukken in het milieu. Afhankelijk van de meteorologische omstandigheden en het type oppervlak kan het virale genoom uren tot dagen aanhouden. Milieutoezicht op ziekteverwekkers is betaalbaar en niet-invasief en zou op openbare plaatsen kunnen worden uitgevoerd.

    Daarom kan milieusurveillance vroegtijdige waarschuwingen bieden voor infectie in de gemeenschap en ziekte-uitbraken. Talrijke onderzoeken hebben afvalwater-, lucht- en oppervlaktemonsters geëvalueerd op de aanwezigheid van SARS-CoV-2. Er zijn aanwijzingen dat SARS-CoV-2-niveaus in afvalwater correleren met de incidentie van COVID-19. Desalniettemin zijn er beperkte gegevens om COVID-19-gevallen te voorspellen op basis van SARS-CoV-2-detectie in de omgeving.

    Over de studie

    De huidige studie beoordeelde SARS-CoV-2-detectie in lucht-, afvalwater- en oppervlaktemonsters van een studentenflat. De Y-poot van Lakeside village (YLV) studentenhuizen van de Universiteit van Miami werd geselecteerd. Afvalwater van L wordt afgevoerd naar een aangewezen onderhoudsgat (K). De onderzoekers bemonsterden slaapzalen, lucht en afvalwater (van K) van 2 maart 2021 tot 28 mei 2021.

    In de eerste twee weken van het onderzoek zijn alleen steekmonsters genomen; daarna werden zowel grijp- als composietmonsters verzameld. In de twee lobby’s van de slaapzaal werden pompen voor het monitoren van luchtverontreiniging met debietmeters geïnstalleerd voor het nemen van luchtmonsters. Wattenstaafjes van high-touch oppervlakken (deurgrepen, duwstangen en liftknoppen) werden verzameld met steriele polyester swabs.

    SARS-CoV-2-RNA werd geëxtraheerd uit afvalwater-, lucht- en oppervlakte-uitstrijkjes met behulp van een QuickRNA-viral 96-kit, gevolgd door een kwantitatieve polymerasekettingreactie (qPCR) -analyse. Verder werden studenten wekelijks willekeurig gescreend op COVID-19. Lucht- en oppervlaktemonstergegevens werden geaggregeerd en vergeleken met afvalwatermonstergegevens.

    Tijdgebonden SARS-CoV-2-niveaus werden berekend om te beoordelen of virale detectie in afvalwatermonsters voorafging aan de diagnose van COVID-19-gevallen. Dat wil zeggen, als er een COVID-19-geval werd gedetecteerd, werden de SARS-CoV-2-concentraties in monsters van de afgelopen week afzonderlijk beoordeeld.

    bevindingen

    Er waren 445 milieumonsters; 165 uit de lucht, 166 uit oppervlakten en 114 uit afvalwater. Grijp- en composietmonsters werden gedurende 24 dagen verzameld. SARS-CoV-2-concentratie was onder de detectielimiet in steekmonsters toen het gedurende vier dagen werd gedetecteerd in samengestelde monsters. Evenzo, toen SARS-CoV-2 werd gedetecteerd in steekmonsters, was het gedurende drie dagen onder de detectielimiet in samengestelde monsters.

    De gemiddelde SARS-CoV-2-concentratie in samengestelde monsters was iets hoger dan in steekmonsters, hoewel statistisch niet significant. Er werden geen significante verschillen opgemerkt in detectiefrequentie en concentratie van SARS-CoV-2 in oppervlakte- en luchtmonsters van twee YLV-lobby’s. SARS-CoV-2 werd gedetecteerd in 50 (30%) luchtmonsters, met een gemiddelde concentratie van 14,8 genomische kopieën (gc)/m23. Het virus werd gedetecteerd in 20% van de monsters van oppervlakte-uitstrijkjes, met een gemiddelde concentratie van 16,5 gc/m2.

    De helft van de afvalwatermonsters had SARS-CoV-2 met een gemiddelde concentratie van 1390 gc/L. SARS-CoV-2-detectie was gedurende 36 dagen gedurende het hele onderzoek in alle drie de monstertypen concordant. SARS-CoV-2 werd echter vaak niet gedetecteerd in lucht-/oppervlaktemonsters wanneer het werd aangetroffen in afvalwater en vice versa. Gemiddeld werden er dagelijks twee studenten willekeurig getest op COVID-19 in de slaapzaal.

    Tijdens het onderzoek werden studenten 44 dagen getest op COVID-19. Er werden 11 dagen lang COVID-19-gevallen gedetecteerd; één geval/dag werd gedurende negen dagen gedetecteerd en twee gevallen/dag gedurende twee dagen. Gedurende deze 11 dagen werd SARS-CoV-2 gedetecteerd in afvalwater-, oppervlakte- en luchtmonsters op respectievelijk zeven, zes en zes dagen. De werkzaamheid van één dag vertraagde detectie van SARS-CoV-2 in afvalwater-, oppervlakte- en luchtmonsters om COVID-19-gevallen te voorspellen, was respectievelijk 63,6%, 72,7% en 90,9%.

    Dit steeg tot 100% voor luchtmonsters, 81,8% voor oppervlaktemonsters en 90,1% voor afvalwatermonsters drie dagen vóór de diagnose van COVID-19. De voorspelling van COVID-19-gevallen was beter met geaggregeerde omgevingsmonsters. Er werd bijvoorbeeld een 100% voorspellingsefficiëntie opgemerkt met behulp van SARS-CoV-2-detectie met één dag vertraging in verzameld afvalwater en luchtmonsters.

    conclusies

    Samenvattend bevestigt de studie dat SARS-CoV-2, uitgescheiden door geïnfecteerde personen, in de omgeving kon worden gedetecteerd. Het suggereerde dat virale detectie in monsters klinische gevallen van COVID-19 in de slaapzaal zou kunnen voorspellen op basis van een passend tijdsverloop. Inderdaad, een SARS-CoV-2-detectie met een vertraging van drie dagen in afvalwater correleerde sterk met de diagnose van COVID-19-gevallen.

    Bovendien hadden luchtmonsters de hoogste efficiëntie bij het voorspellen van COVID-19-gevallen. SARS-CoV-2-detectie met één dag vertraging in lucht en afvalwater of lucht- en oppervlaktemonsters voorspelde alle gevallen. Omgevingssurveillance van SARS-CoV-2 is dus een effectief hulpmiddel voor het monitoren van COVID-19 in de gemeenschap.

    .