UCSD: 污水处理机器人有助于预测冠毒疫情（图） | 美国华文网-圣地亚哥华文网-美国华人网-圣地亚哥华人-USChinesePress-SanDiegoChinesePress-ChineseMedia

在COVID-19疫情大流行的早期，在诊断测试被广泛使用之前，公共卫生官员很难跟踪感染的传播，或者预测爆发的可能地点。后来发现即使人们没有任何症状，也可能已被感染并传播病毒，这一事实使得试图提前预测感染病毒的技术变得更加复杂。

据加大圣地亚哥分校（UCSD）近日报道：该校环境工程师和博士后研究人员Smruthi Karthikeyan博士说，他们的研究显示，对一个COVID-19呈阳性的人——不管他们是否有症状——可以在粪便中排出病毒，因而下水道似乎是寻找病毒的来源。“

从2020年7月到11月，Karthikeyan和他的团队在加大圣地亚哥分校微生物组创新中心主任、教授Rob Knight博士的带领下，对污水进行了采样，以检测是否能检测出导致COVID-19的病毒SARS-CoV-2。他们可以。但是浓缩废水被证明是一个瓶颈——这是一个缓慢而费力的多步骤过程。

在2021年3月2日发表在mSystems上的相关这个研究论文中，研究人员描述了他们是如何在液体处理机器人的帮助下实现废水自动浓缩的。通过与现有方法的比较，他们证明了他们的系统的健壮性，并表明他们可以预测圣地亚哥的COVID-19病例，一周的准确率非常高，三周的准确率相当高，仅使用城市污水。

圣地亚哥县只有位于当地Point Loma海岸的一个主要的废水处理厂。圣地亚哥大约230万居民（包括加州大学圣地亚哥校区的居民）冲走的所有粪便最终都流进了那里。（题图，来自圣地亚哥县政府）

一周有七天，Karthikeyan或他的同事开车去污水处理厂提取现场实验室技术人员收集并储存的废水样本。他们把样本带到了拉荷拉本校医学院 Knight’s UC实验室。

Karthikeyan说：“不幸的是，我们不能像从患者鼻拭子中取样那样直接检测废水样本。”。“那是因为我们得到的样本被高度稀释了——想想造成废物流的人数，再加上还有被冲到下水道系统的垃圾。”

回到实验室，研究人员使用他们的机器人平台处理污水。该系统从样本中提取RNA（构成SARS-CoV-2等病毒基因组的遗传物质），并进行聚合酶链反应（PCR）以寻找病毒的特征基因。这个自动化的高通量系统每40分钟可以处理24个样本。同一天晚些时候，Karthikeyan将数据添加到跟踪新阳性病例的数字仪表板中。

Knight’s UC 实验室人员认为，这种技术比其他废水监测方法更快、更便宜、更敏感。该小组能够在一栋大约500人的大楼里发现一个单独的COVID-19病例。

目前废水监测成为加州大学圣地亚哥分校师生重返校园的关键

Knight’s UC 实验室的研究人员和学生对处理粪便样本并不陌生。这个团队长期以来一直以研究肠道微生物群而闻名，肠道微生物群是生活在我们胃肠道中的独特微生物群落。全世界的人们都通过将粪便拭子邮寄到奈特大学圣地亚哥分校的实验室来参与他们的研究项目，即Microsetta计划（简称“TMI”）。这个众包项目使团队能够研究可能影响一个人肠道微生物群组成的许多因素，以及它影响我们健康的多种方式。

Smruthi Karthikeyan博士从加州大学圣地亚哥分校的一个收集点收集废水样本。图片：埃里克·杰普森/加州大学圣地亚哥分校

2020年春天， Knight’s UC 实验室的研究小组迅速将重点转向寻找一种特殊的微生物：SARS-CoV-2。很快，这个团队就成为了加州大学圣地亚哥分校重返学习计划的一个组成部分，这是一种基于证据的方法，使加州大学能够继续提供校内住宿、亲自上课和研究机会。校园里有大约1万名学生，该计划的许多组成部分使COVID-19病例率远远低于周围社区和大多数大学校园，保持了不到1%的阳性率。

Knight’s UC 实验室研究人员称：“随着进入和运营的门槛不断降低，我们希望基于废水的流行病学将得到更广泛的采用。”。“快速、大规模的传染病早期预警系统对于易受感染人群和社区的社区监测特别有用，因为在这次大流行和下一次大流行期间，这些人群和社区获得诊断检测的机会较少，距离和隔离的机会也较少。”

这项研究的合著者还包括加州大学圣地亚哥分校的Nancy Ronquillo, Pedro Belda-Ferre, Destiny Alvarado, Tara Javidi，Christopher A. Longhurst。