Aller au contenu principal
LuminUltra
EnglishFrançais简体中文

Test des eaux usées Covid-19

La puissance de la surveillance des eaux usées et de l'extraction directe:
Détection des tendances COVID-19 7 jours plus tôt

Les résultats d'une étude de surveillance des eaux usées démontrent la capacité de détecter les tendances des cas communautaires de COVID-19 7 jours avant que les cas ne soient signalés.

plats à emporter clés:

En comparant la concentration de SRAS-CoV-2 dans les eaux usées à l'aide de la méthode d'extraction directe aux cas cliniques signalés au cours de la même période, les résultats démontrent la capacité de la surveillance des eaux usées à détecter les tendances des cas communautaires de COVID-19 7 jours avant la notification des cas.

En savoir plus ci-dessous, ou NOUS CONTACTER pour savoir comment LuminUltraLa solution de test des eaux usées révolutionnaire peut être appliquée à votre système.


 

Introduction

La surveillance des eaux usées est devenue un outil utile pour suivre la tendance des cas de COVID-19 au niveau communautaire. Le test des eaux usées pour le SRAS-CoV-2, le virus qui cause le COVID-19, est une méthode non invasive qui fournit des résultats précis qui se sont avérés donner un avertissement avancé des tendances des cas cliniques. Les méthodes conventionnelles nécessitent généralement un équipement spécialisé et des opérateurs qualifiés pour pré-concentrer de grands volumes d'eaux usées avant l'analyse du SRAS-CoV-2. LuminUltra a développé le GeneCount® Kit de test des eaux usées SARS-CoV-2 pour extraire l'ARN du SRAS-CoV-2 directement à partir d'un échantillon de 1 ml d'eaux usées brutes en utilisant la technologie des billes de liaison magnétique éliminant ainsi le besoin de pré-concentration des échantillons. En outre, il permet de tester simultanément à la fois la fraction liquide et solide des eaux usées, augmentant la précision du résultat.

Une étude de comparaison côte à côte a été réalisée en utilisant le GeneCount® SARS-CoV-2 Wastewater Test Kit aux côtés de la concentration électronégative d'ARN membranaire, qui est une méthode de laboratoire couramment utilisée. Chaque méthode a été réalisée sur des échantillons d'eaux usées fractionnées et l'ARN a ensuite été testé en utilisant le même test RT-qPCR pour cibler le génome du SARS-CoV-2. Plusieurs échantillons ont été testés avec des ensembles d'échantillons d'eaux usées provenant de six installations de traitement des eaux usées communautaires différentes recueillies sur une période de plusieurs semaines, ce qui a donné un ensemble d'échantillons total de 31 échantillons.

Comparaison des résultats des méthodes

Les échantillons d'ARN préparés par les méthodes d'extraction directe et de concentration de membrane électronégative ont été testés en utilisant le même test RT-qPCR pour une comparaison côte à côte. Le test RT-qPCR utilisé dans cette étude cible les gènes N1 et N2 du virus SARS-CoV-2.

Le coefficient de corrélation de Pearson a été utilisé pour déterminer s'il y avait une différence significative entre la cible N1 ou N2 dans les résultats de chaque méthode. L'analyse statistique n'a montré aucune différence significative (valeur p <0.01) entre les concentrations mesurées (copies / ml) des cibles N1 ou N2 pour les méthodes individuelles. La relation entre les cibles N1 et N2 pour chaque méthode est illustrée à la figure 1.

Figure 1: Modèles de régression linéaire pour la comparaison de la concentration cible de GeneCount® Kit eaux usées SARS-CoV-2 et ARN à membrane électronégative Concentration sur l'ensemble de l'échantillon.
Figure 1: Modèles de régression linéaire pour la comparaison de la concentration cible de GeneCount® Kit eaux usées SARS-CoV-2 et ARN à membrane électronégative Concentration sur l'ensemble de l'échantillon.

Pour une comparaison de méthode à méthode, le coefficient de corrélation de Pearson a été utilisé pour comparer les concentrations cibles N1 et N2 (copies / mL) pour les deux méthodes. L'analyse statistique a montré que les résultats de la cible du gène N2 n'étaient pas statistiquement différents entre la méthode directe et la méthode de concentration membranaire électronégative (valeur p <0.01). Cependant, la corrélation a déterminé que les résultats cibles N1 étaient statistiquement significatifs entre les deux méthodes (valeur p = 0.15). Une enquête plus approfondie est nécessaire pour comprendre les différences dans la cible N1. Bien que testé avec un autre test RT-qPCR aux fins de cette étude, le LuminUltra GeneCount® Le kit de test des eaux usées SARS-CoV-2 est conçu pour tester la cible du gène N2 dans l'analyse RT-qPCR. La relation entre les méthodes et les concentrations cibles individuelles de N1 et N2 est illustrée à la figure 2.

Figure 2: Modèles de régression linéaire pour la comparaison des concentrations cibles individuelles entre GeneCount® Kit eaux usées SARS-CoV-2 et ARN à membrane électronégative Concentration sur l'ensemble de l'échantillon.
Figure 2: Modèles de régression linéaire pour la comparaison des concentrations cibles individuelles entre GeneCount® Kit eaux usées SARS-CoV-2 et ARN à membrane électronégative Concentration sur l'ensemble de l'échantillon.

Corrélation des données d'extraction directe avec les cas cliniques signalés

La littérature rapporte que l'épidémiologie basée sur les eaux usées peut donner jusqu'à plusieurs jours de délai sur les tendances des cas cliniques au sein d'une population; par conséquent, les données d'extraction directe (copies / mL) ont été comparées côte à côte aux données de cas cliniques accessibles au public (cas rapportés / semaine) à partir de l'un des sites de test. Les données cliniques sur les cas de COVID-19 n'étaient pas disponibles pour d'autres sites de test, donc les corrélations n'ont pas pu être analysées.

Figure 3: Modèle de régression LOESS pour la concentration des eaux usées et cas cliniques signalés à partir de points de données non appariés.
Figure 3: Modèle de régression LOESS pour la concentration des eaux usées et cas cliniques signalés à partir de points de données non appariés.

Les données cliniques rapportées (totaux hebdomadaires) et les données mesurées sur les eaux usées (intervalles aléatoires) n'ont pas été effectuées à des intervalles de temps identiques, par conséquent, un modèle de régression LOESS a d'abord été utilisé pour interpoler entre les points de données. Le coefficient de corrélation de Pearson (r) a été déterminé entre les deux modèles. Les relations de retard potentielles ont été identifiées en déplaçant les modèles d'un jour jusqu'à un maximum de 1 jours. À chaque intervalle, le coefficient de corrélation de Pearson a été calculé et le coefficient absolu maximal de tous les intervalles possibles a été déterminé comme étant la relation optimale. Les modèles de régression LOESS développés à partir des points de données cliniques et des eaux usées non appariés sont présentés à la figure 10.

La relation optimale entre les deux modèles a été calculée avec une relation de décalage de 7 jours (r = 0.6) montrant que les données sur les eaux usées ont détecté des tendances similaires aux cas de COVID-19 7 jours avant le signalement des cas. La figure 4 montre les modèles LOESS pour les données cliniques et sur les eaux usées ainsi que le modèle ajusté pour représenter le temps de latence où le point initial des données cliniques est décalé de 7 jours en arrière. Le modèle clinique ajusté affiche une forte relation avec le modèle des eaux usées.

Figure 4: Modèles LOESS pour les eaux usées et cliniques avec une relation de retard optimale des données cliniques (-7 jours)
Figure 4: Modèles LOESS pour les eaux usées et cliniques avec une relation de retard optimale des données cliniques (-7 jours)

Le coefficient de corrélation de Pearson (r = 0.6) et la relation de retard correspondante (7 jours) démontrent la capacité de la surveillance des eaux usées à détecter les tendances des cas communautaires de COVID-19 7 jours avant les cas cliniques, comme indiqué dans la littérature. Le délai sur les tendances des cas cliniques de la surveillance des eaux usées peut être un outil précieux pour la réponse à une pandémie, permettant des décisions de santé publique éclairées telles que des tests cliniques accrus ou des ajustements aux restrictions sociales.

Résumé

Les échantillons d'eaux usées ont été analysés pour le SRAS-CoV-2 en utilisant deux méthodes: GeneCount® Kit de test des eaux usées SARS-CoV-2 et filtration membranaire électronégative. Le coefficient de corrélation de Pearson a été utilisé pour comparer les résultats des deux méthodes de préparation ainsi que pour comparer les résultats de la méthode d'extraction directe aux données cliniques accessibles au public provenant de l'un des sites d'échantillonnage. En résumé, les résultats ont montré:

  • Lors de l'utilisation du coefficient de corrélation de Pearson pour comparer les cibles N1 et N2 des tests individuels, il n'y avait pas de différence significative entre les cibles pour l'un ou l'autre test (valeur p <0.01).
  • Lors de l'utilisation du coefficient de corrélation de Pearson pour comparer les méthodes de préparation des échantillons, il n'y avait pas de différence significative entre les résultats pour la cible N2 (valeur p <0.01) cependant, une différence significative a été observée entre les résultats pour la cible N1 (valeur p = 0.15). Une enquête plus approfondie est nécessaire pour comprendre les différences.
  • Le coefficient de corrélation de Pearson a été utilisé pour comparer les modèles de régression LOESS générés pour coupler les ensembles de données cliniques et d'eaux usées. La corrélation optimale a été calculée en maximisant le coefficient de corrélation de Pearson (r) en décalant les données d'un jour jusqu'à 10 jours. La corrélation optimale a été calculée avec une relation de retard de 7 jours (r = 0.6).
  • En comparant la concentration de SRAS-CoV-2 dans les eaux usées à l'aide de la méthode d'extraction directe aux cas cliniques signalés au cours de la même période, les résultats démontrent la capacité de la surveillance des eaux usées à détecter les tendances des cas communautaires de COVID-19 7 jours avant la notification des cas.
Votre navigateur est expiré!

Mettez à jour votre navigateur pour afficher ce site correctement. Mettre à jour mon navigateur maintenant