La plupart des cas de COVID-19 de l’UC San Diego détectés tôt par le dépistage des eaux usées – –

Maintenant, ils ont des données pour le sauvegarder : le dépistage du SRAS-CoV-2 dans les eaux usées, l’équipe a montré qu’elle pouvait détecter même une seule personne infectée et asymptomatique vivant ou travaillant dans un grand bâtiment. La notification aux occupants de chaque bâtiment avec des eaux usées positives a augmenté les taux de test COVID-19 jusqu’à 13 fois. Une fois qu’un occupant a été testé positif, l’isolement et la recherche des contacts ont permis d’empêcher une nouvelle propagation du virus.

L’approche a permis une détection précoce de 85% des cas de COVID-19 sur le campus, ont rapporté des chercheurs dans le numéro du 10 août 2021 de mSystèmes. En d’autres termes, les échantillons d’eaux usées ont été testés positifs avant la plupart des diagnostics de cas individuels.

« Les campus universitaires bénéficient particulièrement de la surveillance des eaux usées comme moyen d’éviter les épidémies de COVID-19, car ils regorgent de populations en grande partie asymptomatiques et sont des points chauds potentiels de transmission qui nécessitent des tests de diagnostic fréquents », a déclaré le premier auteur Smruthi Karthikeyan, PhD, ingénieur en environnement et chercheur postdoctoral à la faculté de médecine de l’UC San Diego.

Karthikeyan a dirigé l’étude avec l’auteur principal Rob Knight, PhD, professeur et directeur du Center for Microbiome Innovation de l’UC San Diego.

Le dépistage des eaux usées fait partie intégrante du programme Return to Learn de l’UC San Diego, une approche fondée sur des preuves qui a permis à l’université d’offrir des logements sur le campus, des cours en personne et des opportunités de recherche pendant la majeure partie de la pandémie.

Return to Learn repose sur trois piliers : l’atténuation des risques, la détection virale et l’intervention. Avec environ 10 000 étudiants sur le campus au cours de l’année universitaire 2020-2021, les nombreuses composantes du programme ont maintenu les taux de cas de COVID-19 bien inférieurs à ceux de la communauté environnante et par rapport à la plupart des campus universitaires, maintenant un taux de positivité inférieur à 1% pendant cette période. temps. Le programme Return to Learn, y compris l’analyse des eaux usées, est devenu un modèle pour d’autres universités, districts scolaires de la maternelle à la 12e année et régions.

Chaque matin, sept jours sur sept, une équipe d’étudiants et de membres du personnel portant des t-shirts assortis se déploie sur le campus sur des voiturettes de golf pour collecter des échantillons d’eaux usées à partir de 126 robots de collecte installés pour surveiller 350 bâtiments. À 10 heures du matin, ils retournent au laboratoire de Knight à l’École de médecine.

Là, Karthikeyan et son équipe traitent les eaux usées à l’aide d’un autre type de robot, qui concentre le virus à l’aide de nanoparticules magnétiques, puis extrait l’ARN – le matériel génétique qui compose les génomes de virus comme le SRAS-CoV-2 – à partir des échantillons. Le test de réaction en chaîne par polymérase (PCR) est utilisé pour rechercher les gènes de signature du virus.

Lorsque le virus est détecté, des messages automatisés mais ciblés sont envoyés via un système à l’échelle du campus aux personnes associées aux bâtiments touchés, tels que les étudiants, le personnel et les professeurs, leur recommandant de subir un test de dépistage du virus dès que possible. Les données sont ajoutées à un tableau de bord public (https://returntolearn.ucsd.edu/dashboard/).

Depuis sa création, l’équipe a travaillé en permanence pour optimiser le processus, a déclaré Karthikeyan. L’approche automatisée actuelle a considérablement réduit le temps d’exécution de l’échantillon aux résultats par 20 ; maintenant cinq heures pour 96 échantillons. En miniaturisant les échantillons, les chercheurs ont réduit les coûts de traitement à 13 $ par échantillon. Knight estime que l’approche dépasse de 10 à 100 fois l’échelle de programmes de surveillance similaires. La prochaine étape, a-t-il déclaré, sera de déployer des méthodes rapides pour tester les variantes du SARS-CoV-2, y compris le delta, en temps réel.

“Ce système démontre comment les nombreuses parties différentes de l’UC San Diego peuvent fonctionner ensemble en tant que système pour assurer la sécurité du campus”, a déclaré Knight. “Ce travail a nécessité non seulement des progrès dans le traitement des échantillons viraux, mais des équipes comprenant la logistique, la santé et la sécurité environnementales, l’informatique du campus et du système de santé, la gestion des installations et bien d’autres, ainsi que le leadership du programme Return to Learn pour y arriver. Nous aidons maintenant d’autres campus et organisations à reproduire ce succès, qui a un potentiel non seulement pour COVID-19, mais pour de nombreux autres agents pathogènes transmis par les selles, y compris la grippe, à l’avenir. »

Les co-auteurs incluent : Andrew Nguyen, Daniel McDonald, Yijian Zong, Nancy Ronquillo, Junting Ren, Jingjing Zou, Sawyer Farmer, Greg Humphrey, Diana Henderson, Tara Javidi, Karen Messer, Cheryl Anderson, Robert Schooley, Natasha K. Martin, tous à l’UC San Diego.