Kemajuan CERDAS dalam penemuan versi SARS-CoV-2 dalam air limbah

Terobosan SMART Deteksi Varian SARS-CoV-2 di Air Limbah

Para peneliti dari Antimicrobial Resistance (AMR) Interdisciplinary Research Group (IRG) di Singapore-MIT Alliance for Research and Technology (SMART), bisnis studi penelitian MIT di Singapura, bersama dengan mitra dari Biobot Analytics, Nanyang Technological University (NTU) sebagai serta Massachusetts Institute of Technology (MIT), telah berhasil menciptakan teknik penemuan molekuler open source mutakhir yang memiliki kemampuan untuk mengenali dan mengukur versi B. 1.1.7 (Alpha) dari SARS-CoV- 2. Kemajuan ini memimpin jalan untuk pemantauan yang cepat dan terjangkau dari berbagai variasi SARS-CoV-2 lainnya dalam air limbah.

Karena dunia masih berjuang dan menghadapi COVID-19, pengenalan variasi SARS-CoV-2 saat ini dengan transmisi yang lebih besar dan intensitas yang lebih tinggi telah membuat kemajuan teknik pemantauan alternatif yang praktis diperlukan. Saat ini, variasi yang dikenal terdiri dari alternatif B. 1.17 (Alpha) yang pertama kali dikenal di Inggris serta alternatif B. 1.617.2 (Delta) yang pertama kali ditemukan di India

Pemantauan air limbah telah menjadi alat kesehatan publik yang penting untuk melacak epidemi SARS-CoV-2 secara aman dan efektif dengan cara yang tidak mengganggu, memberikan informasi terkait yang memungkinkan otoritas kesehatan mendapatkan informasi tingkat komunitas yang dapat diterapkan. Baru-baru ini, virus SARS-CoV-2 ditemukan di real estate di Singapura melalui program pemantauan air limbah yang positif. Info ini, bersama dengan skrining pemantauan, memungkinkan Kementerian Kesehatan (MOH) Singapura untuk segera bereaksi, memisahkan serta melakukan pemeriksaan swab sebagai komponen prosedur pencegahan.

Namun, variasi bercak melalui pemantauan air limbah jauh lebih khas sebagai akibat dari kesulitan dalam teknologi modern yang ada. Pengurutan generasi berikutnya (NGS) untuk pemantauan air limbah membutuhkan waktu yang lama dan juga mahal. Mereka juga tidak memiliki tingkat kepekaan yang diminta untuk melihat kekayaan alternatif yang berkurang dalam contoh yang lemah dan gabungan air limbah sebagai akibat dari cakupan asuransi yang tidak teratur dan/atau berkurang.

Teknik yang dibuat oleh para ilmuwan secara khusus disesuaikan untuk mengatasi kesulitan-kesulitan ini serta meningkatkan energi pemantauan air limbah penyaringan masa lalu untuk SARS-CoV-2, ke arah pelacakan penyebaran variasi masalah SARS-CoV-2. Dr Wei Lin Lee, Research Scientist di SMART AMR sekaligus penulis pertama di makalah tersebut menambahkan, “Ini sangat penting di negara-negara yang memerangi varian SARS-CoV-2. Surveilans air limbah akan membantu mengetahui proporsi dan penyebaran varian yang sebenarnya di masyarakat setempat. Metode kami cukup sensitif untuk mendeteksi varian dalam konsentrasi SARS-CoV-2 yang sangat encer yang biasanya terlihat pada sampel air limbah, dan menghasilkan hasil yang andal bahkan untuk sampel yang mengandung banyak garis keturunan SARS-CoV-2.”

Dipimpin oleh Associate Professor Janelle Thompson dari NTU, serta Profesor MIT serta Peneliti Utama SMART AMR Eric Alm, studi penelitian kelompok “Quantitative SARS-CoV-2 Alpha varian B.1.1.7 Pelacakan dalam Air Limbah oleh Allele-Specific RT -qPCR” sebenarnya telah dirilis di Surat Ilmu & Teknologi Lingkungan Studi penelitian membahas teknik penemuan molekuler open-source yang cerdik berdasarkan RT-qPCR spesifik alel yang mendeteksi serta mengukur versi B. 1.1.7 (Alpha). Pengujian yang dibuat, diperiksa dan diverifikasi dalam contoh air limbah di seluruh 19 wilayah di Amerika Serikat, memiliki kemampuan untuk secara akurat menemukan dan mengukur derajat pengurangan alternatif B. 1.1.7 (Alpha) dengan reaktivitas silang yang berkurang, seperti serta pada persentase alternatif hingga 1% dalam riwayat infeksi gabungan SARS-CoV-2.

Menargetkan lonjakan anomali protein sehat yang sangat mengantisipasi alternatif B. 1.1.7 (Alpha), teknik ini dapat dilakukan dengan memanfaatkan metode RT-qPCR yang tersedia. Tidak seperti produk yang tersedia yang menggunakan panduan eksklusif serta probe untuk pemantauan air limbah, makalah ini menginformasikan teknik open-source serta kemajuannya yang dapat digunakan secara terbuka oleh berbagai perusahaan lain serta lembaga penelitian untuk menangani air limbah. pemantauan SARS-CoV-2 serta variasinya.

Kemajuan oleh kelompok penelitian di Singapura saat ini digunakan oleh Biobot Analytics, pemimpin dunia dalam kesehatan masyarakat air limbah yang berkantor pusat di Cambridge, Massachusetts, di Amerika Serikat, menawarkan negara bagian dan wilayah di seluruh negara. Dengan menggunakan teknik tersebut, Biobot Analytics memiliki kemampuan untuk menyetujui serta menilai contoh air limbah untuk alternatif B. 1.1.7 (Alpha) serta bermaksud untuk memasukkan variasi tambahan pada evaluasinya saat teknik dibuat.

“Dengan menggunakan metode inovatif tim, kami dapat memantau varian B.1.1.7 (Alpha) pada populasi lokal di AS – memberdayakan para pemimpin dengan informasi tentang tren COVID-19 di komunitas mereka dan memungkinkan mereka untuk membuat rekomendasi dan pertimbangan yang matang. perubahan untuk mengontrol tindakan,” klaim Dr Mariana Matus, CEO Biobot Analytics sekaligus salah satu pendiri.

Kelompok SMART AMR juga saat ini membuat pengujian khusus yang akan dapat mendeteksi dan mengukur alternatif B. 1.617.2 (Delta), yang belakangan ini telah diakui sebagai variasi masalah oleh Organisasi Kesehatan Dunia.

“Metode ini dapat dengan cepat diadaptasi untuk mendeteksi varian baru yang menjadi perhatian di luar B.1.1.7,” kata penulis koresponden Profesor Eric Alm dari MIT serta Peneliti Utama di SMART AMR. “Kemitraan kami dengan Biobot Analytics telah menerjemahkan penelitian kami ke dalam dampak dunia nyata di luar pantai Singapura dan membantu dalam deteksi COVID-19 dan variannya, berfungsi sebagai sistem peringatan dini dan panduan bagi pembuat kebijakan saat mereka melacak kelompok infeksi dan mempertimbangkan tindakan kesehatan masyarakat yang sesuai.”

Studi penelitian dilaksanakan oleh SMART serta didukung oleh National Research Foundation (NRF) Singapura di bawah program Campus for Research Excellence And Technological Enterprise (CREATE).

Detonic