基于废水流行病学监测泰国曼谷SARS-CoV-2 RNA及估算感染人群的研究成果

《Scientific Reports》：Measuring SARS-CoV-2 RNA in Bangkok wastewater treatment plants and estimating infected population after fully opening the country in 2023, Thailand

本研究聚焦于解决泰国曼谷在全面开放后如何有效监测和预警新冠感染问题。研究人员通过废水流行病学（WBE）技术，对曼谷10个污水处理厂的200份废水样本进行SARS-CoV-2 RNA检测与分析，揭示了废水中的病毒RNA浓度与官方报告病例数的显著相关性，并成功预测了疫情爆发前1-3周的感染趋势，为公共卫生决策提供了有力支持。

　　新冠疫情在全球范围内造成了深远的影响，其传播速度快、变异株频繁出现等特点给疫情防控带来了巨大挑战。泰国曼谷作为旅游胜地和人口密集的城市，在全面开放后面临着疫情再次爆发的风险。传统的病例报告方式存在滞后性，难以及时准确地反映疫情动态。因此，如何快速、有效地监测和预警新冠感染情况成为亟待解决的问题。为此，泰国法政大学的研究人员开展了一项基于废水流行病学（WBE）的研究，旨在通过检测曼谷污水处理厂废水中的SARS-CoV-2 RNA，实时监测和估算感染人群，为疫情防控提供科学依据。该研究结果表明，废水中的病毒RNA浓度与官方报告的新冠病例数存在显著相关性，且通过地理信息系统（GIS）分析，能够提前1-3周预警疫情的上升趋势。这一成果不仅为曼谷的疫情防控提供了有力支持，也为全球其他地区利用废水流行病学进行传染病监测提供了宝贵经验。论文发表在《Scientific Reports》上，为公共卫生领域的研究和实践提供了重要的参考价值。

为了开展这项研究，研究人员采用了以下关键的技术方法：首先，从曼谷10个污水处理厂收集了200份废水样本（包括100份进水和100份出水样本），这些样本覆盖了2023年1月至5月的时间段；其次，利用实时定量逆转录聚合酶链反应（real time qRT-PCR）技术检测废水样本中的SARS-CoV-2 RNA，并通过标准曲线法定量分析病毒载量；最后，结合地理信息系统（GIS）技术对废水监测数据进行时空分析，以评估病毒在不同区域的传播情况。

研究背景与意义 新冠疫情自2019年底爆发以来，迅速蔓延至全球，成为一场严重的公共卫生危机。SARS-CoV-2病毒通过呼吸道飞沫和气溶胶传播，同时也能在感染者的粪便和尿液中检测到，进而污染废水。曼谷作为泰国的首都和最大城市，是旅游、交通、金融等领域的中心，人口密集且流动性大，是疫情传播的高风险区域。在全面开放国际旅游后，如何及时监测和预警疫情成为关键问题。传统的病例报告方式存在滞后性，而基于废水流行病学（WBE）的监测方法能够提供一种实时、无偏的疫情监测手段，通过检测废水中SARS-CoV-2 RNA的浓度，可以间接反映社区中的感染情况，为疫情防控提供早期预警。

研究方法 研究人员从曼谷10个污水处理厂收集了200份废水样本，包括100份进水（未经处理的废水）和100份出水（经过处理的废水）样本。这些样本通过24小时复合采样技术收集，每14天采集一次，覆盖了2023年1月至5月的时间段。废水样本经过灭活处理后，使用Promega公司的GoTaq? Enviro Wastewater SARS-CoV-2系统进行实时定量逆转录聚合酶链反应（real time qRT-PCR）检测，该系统包含针对SARS-CoV-2 N基因的特异性引物/探针组合，以及用于内参的胡椒轻斑驳病毒（PMMoV）引物。通过标准曲线法，研究人员能够定量分析废水中SARS-CoV-2 RNA的浓度。此外，研究人员还利用地理信息系统（GIS）技术对废水监测数据进行时空分析，以评估病毒在不同区域的传播情况。

研究结果

1. SARS-CoV-2 RNA在废水中的检测情况：在200份废水样本中，有102份（51%）检测到SARS-CoV-2 RNA，其中进水样本的检出率为88%（88/100），出水样本的检出率为14%（14/100）。废水中SARS-CoV-2 RNA的浓度范围为4.76×10²至1.48×10⁵拷贝/升。从1月至3月的滞后期到4月至5月的对数生长期，废水中SARS-CoV-2 RNA的量增加了约4倍。
2. 与官方报告病例数的相关性：Spearman相关性分析显示，废水中SARS-CoV-2 RNA浓度与每周报告的新冠病例数之间存在显著相关性（p值=0.017）。进水样本中的SARS-CoV-2 RNA与每周报告病例数的相关性更为显著（r=0.481，p值<0.001），而出水样本中的SARS-CoV-2 RNA与报告病例数之间无显著相关性（p值=0.405）。
3. 感染人群的估算：研究人员通过建立预测模型，估算了曼谷的新冠感染人群。结果显示，估算的感染人群与官方报告的病例数之间存在显著相关性（p值=0.017）。在滞后期（1月至3月）和对数生长期（4月至5月），小规模污水处理厂的估算感染病例分别比实际报告病例多出12至68例和175至443例；大规模污水处理厂的估算感染病例分别比实际报告病例多出1635至4427例和5656至14085例。
4. 早期预警能力：通过滞后时间相关性分析，研究人员发现废水中SARS-CoV-2 RNA浓度的变化能够提前1-3周预警新冠病例数的上升（相关系数ρ=0.620，p值<0.001）。这一结果表明，基于废水流行病学的监测方法能够为疫情防控提供早期预警，帮助公共卫生部门提前采取措施。
5. 地理信息系统（GIS）的应用：研究人员利用GIS技术对曼谷50个区的废水监测数据进行了时空分析。结果显示，废水中的病毒RNA浓度和估算的感染人群能够在官方报告病例前2周被检测到。然而，由于人口流动的动态变化，部分区域的时空分析结果呈现出不同的模式。

研究结论与讨论 本研究通过基于废水流行病学（WBE）的监测方法，成功地在泰国曼谷实现了对SARS-CoV-2感染情况的实时监测和早期预警。研究结果表明，废水中SARS-CoV-2 RNA的浓度与官方报告的新冠病例数之间存在显著相关性，且通过地理信息系统（GIS）分析，能够提前1-3周预警疫情的上升趋势。这一成果不仅为曼谷的疫情防控提供了有力支持，也为全球其他地区利用废水流行病学进行传染病监测提供了宝贵经验。然而，研究也存在一些局限性。例如，估算感染人群的模型依赖于一些假设，如粪便或尿液的排泄率以及每克粪便中的病毒RNA量，这些参数可能存在一定的不确定性。此外，研究未能获取废水的详细特征数据，如生化需氧量（BOD）、化学需氧量（COD）、pH值、温度、总悬浮固体（TSS）和总凯氏氮（TKN）等，这些数据可能会影响SARS-CoV-2 RNA在废水中的稳定性和降解速率。未来的研究需要进一步优化估算模型，考虑更多影响因素，并结合更多的废水特征数据，以提高监测结果的准确性和可靠性。此外，研究还建议在泰国其他地区以及全球范围内推广基于废水流行病学的监测方法，建立实时的废水监测仪表板，为公共卫生决策提供更及时、准确的数据支持。