[论文解读] Wastewater-based Epidemiology for COVID-19 Surveillance and Beyond: A Survey

Chen Chen, Wang, Yunfan+11 more|PubMed|Mar 22, 2024

SARS-CoV-2 detection and testing被引用 4

一句话总结

本综述综合了2020至2023年期间关于SARS-CoV-2污水流行病学（WBE）监测的最新研究，涵盖采样、检测和数据分析方法。它识别出关键挑战，如病毒排出的变异性与信号衰减，并提出一个将WBE与临床数据整合的框架，以提升传染病监测能力。

ABSTRACT

The pandemic of COVID-19 has imposed tremendous pressure on public health systems and social economic ecosystems over the past years. To alleviate its social impact, it is important to proactively track the prevalence of COVID-19 within communities. The traditional way to estimate the disease prevalence is to estimate from reported clinical test data or surveys. However, the coverage of clinical tests is often limited and the tests can be labor-intensive, requires reliable and timely results, and consistent diagnostic and reporting criteria. Recent studies revealed that patients who are diagnosed with COVID-19 often undergo fecal shedding of SARS-CoV-2 virus into wastewater, which makes wastewater-based epidemiology for COVID-19 surveillance a promising approach to complement traditional clinical testing. In this paper, we survey the existing literature regarding wastewater-based epidemiology for COVID-19 surveillance and summarize the current advances in the area. Specifically, we have covered the key aspects of wastewater sampling, sample testing, and presented a comprehensive and organized summary of wastewater data analytical methods. Finally, we provide the open challenges on current wastewater-based COVID-19 surveillance studies, aiming to encourage new ideas to advance the development of effective wastewater-based surveillance systems for general infectious diseases.

研究动机与目标

• 解决传统临床检测在COVID-19监测中的局限性，包括覆盖率低和数据延迟。
• 评估污水流行病学（WBE）作为社区水平疾病追踪补充工具的可行性与可靠性。
• 系统化整理关于污水采样、病毒定量及SARS-CoV-2数据分析方法的知识。
• 识别WBE中的开放性挑战，如信号衰减、人群代表性不足以及与临床监测数据的整合问题。
• 为将WBE扩展至COVID-19以外的其他传染病奠定基础。

提出的方法

• 对2020至2023年期间关于SARS-CoV-2的WBE同行评审文献进行系统性综述与整合。
• 对污水采样技术进行分类，包括瞬时采样、混合采样以及在污水处理厂或检查井处的自动采样。
• 分析病毒定量方法，包括RT-qPCR和数字滴式PCR在进水样中检测SARS-CoV-2 RNA。
• 评估数据分析技术，如按流量率归一化、按人口调整的病毒载量，以及用于趋势检测的时间序列建模。
• 汇编并比较全球WBE监测计划，包括频率、地理范围和数据可及性。
• 将WBE数据与临床病例报告整合，以评估其在疫情预警中的对齐性与互补性。

Figure 1: Overview of Wastewater-based Epidemiology Surveillance System.

实验结果

研究问题

• RQ1 不同的污水采样策略在多大程度上影响社区人群中SARS-CoV-2检测的可靠性与代表性？
• RQ2 污水中病毒载量在多大程度上可作为社区水平SARS-CoV-2流行率的代理指标？哪些因素会扭曲这一关系？
• RQ3 在不同地理和基础设施背景下，标准化WBE面临哪些关键技术与方法论挑战？
• RQ4 如何有效结合WBE数据与临床监测数据，以提升早期预警与疫情预测能力？
• RQ5 哪些最有效的数据分析与建模方法可将原始污水数据转化为可操作的公共卫生洞察？

主要发现

• 污水监测可提供及时、群体层面的SARS-CoV-2流行率快照，通常比临床病例报告提前1至2周发现趋势。
• 污水中的病毒载量显著受管道中稀释、管道内降解以及病毒排出差异的影响，导致对真实社区流行率的低估。
• 对人群进行归一化处理并根据流量率进行调整，是跨不同污水区域和时间点比较病毒载量的关键。
• 全球WBE项目在频率和数据透明度方面存在显著差异，14个国家报告数据频率为每周或更频繁，而其他一些国家则缺乏公开访问。
• 将WBE与临床数据整合可提升疫情检测的敏感性，尤其在检测率低或存在无症状传播的环境中。
• 本综述中开发的方法论框架具有普适性，可推广至其他传染病，已有应用实例显示其在脊髓灰质炎、流感及非法药物监测中的有效性。

Figure 2: The overview of wastewater data analytics.