Avanço da CLEVER na descoberta da versão SARS-CoV-2 em águas residuais

Avanço SMART na detecção da variante SARS-CoV-2 em águas residuais

Pesquisadores do Grupo de Pesquisa Interdisciplinar (IRG) de Resistência Antimicrobiana (AMR) da Aliança para Pesquisa e Tecnologia de Cingapura-MIT (SMART), negócios de estudo de pesquisa do MIT em Cingapura, junto com parceiros da Biobot Analytics, Universidade Tecnológica de Nanyang (NTU) como bem como o Massachusetts Institute of Technology (MIT), criaram efetivamente uma técnica de descoberta molecular de código aberto de ponta que tem a capacidade de detectar e medir a versão B. 1.1.7 (Alfa) do SARS-CoV- 2 O avanço abre caminho para o monitoramento rápido e acessível de várias outras variações do SARS-CoV-2 em águas residuais.

Como o globo continua lutando, assim como tem COVID-19, o reconhecimento atual das variações do SARS-CoV-2 com maior transmissibilidade, bem como com maior intensidade, realmente tornou necessário o avanço de técnicas alternativas práticas de monitoramento. Atualmente, variações reconhecidas incluem a alternativa B. 1.17 (Alfa) reconhecida pela primeira vez no Reino Unido, bem como a alternativa B. 1.617.2 (Delta) encontrada pela primeira vez na Índia

O monitoramento de águas residuais se tornou um dispositivo de bem-estar público essencial para rastrear com segurança e eficácia a epidemia de SARS-CoV-2 de forma não intrusiva, fornecendo informações correspondentes que permitem às autoridades de bem-estar obter informações viáveis ​​no nível da comunidade. Mais recentemente, fragmentos virais de SARS-CoV-2 foram encontrados em propriedades imobiliárias em Cingapura por meio de um programa positivo de monitoramento de águas residuais. Esta informação, junto com a triagem de monitoramento, permitiu ao Ministério da Saúde (MS) de Cingapura reagir prontamente, separar e realizar exames de esfregaço como componente dos procedimentos preventivos.

No entanto, detectar variações por meio do monitoramento de águas residuais é muito menos comum como resultado das dificuldades na tecnologia moderna existente. O sequenciamento de última geração (NGS) para monitoramento de águas residuais é demorado e caro. Além disso, eles não têm o nível de sensibilidade necessário para detectar riquezas alternativas reduzidas em exemplos de águas residuais enfraquecidas e combinadas como resultado de cobertura de seguro de sequenciamento irregular e / ou reduzido.

A técnica criada pelos cientistas é distintamente customizada para atender a essas dificuldades, bem como aumenta a energia do monitoramento de efluentes após a triagem para SARS-CoV-2, no sentido de rastrear a propagação das variações do problema SARS-CoV-2. O Dr. Wei Lin Lee, cientista pesquisador da SMART AMR e também o primeiro redator do artigo, incluiu: “Isso é especialmente importante em países que lutam contra as variantes do SARS-CoV-2. A vigilância de águas residuais ajudará a descobrir a verdadeira proporção e disseminação das variantes nas comunidades locais. Nosso método é sensível o suficiente para detectar variantes em concentrações altamente diluídas de SARS-CoV-2, normalmente vistas em amostras de águas residuais, e produz resultados confiáveis ​​mesmo para amostras que contêm múltiplas linhagens de SARS-CoV-2. ”

Liderado pela Professora Associada Janelle Thompson da NTU, bem como pelo Professor do MIT e também pelo Investigador Principal da SMART AMR Eric Alm, o estudo de pesquisa do grupo “Quantitative SARS-CoV-2 Alpha variant B.1.1.7 Tracking in Wastewater by Allele-Specific RT -qPCR ”foi realmente lançado em Cartas de ciência e tecnologia ambiental O estudo de pesquisa discute a engenhosa técnica de descoberta molecular de código aberto baseada em RT-qPCR específico de alelo que localiza e mede a versão B. 1.1.7 (Alfa). O ensaio criado, verificado e verificado em exemplos de águas residuais em 19 áreas nos Estados Unidos, tem a capacidade de localizar com precisão, bem como medir graus reduzidos de B. 1.1.7 (Alfa) alternativa com reatividade cruzada reduzida, como bem como em porcentagens alternativas de 1% em uma história de infecções combinadas de SARS-CoV-2.

Visando anomalias de proteínas saudáveis ​​de pico que antecipam muito a alternativa B. 1.1.7 (Alfa), a técnica pode ser realizada utilizando métodos RT-qPCR prontamente disponíveis. Ao contrário de itens prontamente disponíveis que utilizam guias exclusivos, bem como sondas para monitoramento de águas residuais, o papel informa a técnica de código aberto, bem como seu avanço, que pode ser utilizado abertamente por várias outras empresas, bem como institutos de estudos de pesquisa para lidar com águas residuais monitoramento de SARS-CoV-2, bem como suas variações.

O avanço do grupo de estudos de pesquisa em Cingapura é atualmente utilizado pela Biobot Analytics, líder mundial em saúde pública de águas residuais com sede em Cambridge, Massachusetts, nos Estados Unidos, oferecendo aos estados e também regiões em todo o país. Usando a técnica, o Biobot Analytics tem a capacidade de aprovar e avaliar exemplos de águas residuais para a alternativa B. 1.1.7 (Alfa) e também pretende incluir variações extras em sua avaliação à medida que as técnicas são criadas.

“Usando o método inovador da equipe, fomos capazes de monitorar a variante B.1.1.7 (Alfa) nas populações locais nos EUA - capacitando líderes com informações sobre as tendências COVID-19 em suas comunidades e permitindo que eles façam recomendações e mudanças nas medidas de controle ”, afirmou a Dra. Mariana Matus, CEO da Biobot Analytics e também cofundadora.

O grupo SMART AMR também está criando testes específicos que serão capazes de detectar e medir a alternativa B. 1.617.2 (Delta), que tem sido recentemente reconhecida como uma variação do problema pela Organização Mundial da Saúde

“Este método pode ser rapidamente adaptado para detectar novas variantes de preocupação além de B.1.1.7”, afirmou o co-correspondente escritor Professor Eric Alm do MIT, bem como Investigador Principal da SMART AMR. “Nossa parceria com a Biobot Analytics traduziu nossa pesquisa em impacto no mundo real além das costas de Cingapura e auxiliou na detecção de COVID-19 e suas variantes, servindo como um sistema de alerta precoce e orientação para formuladores de políticas enquanto rastreiam grupos de infecção e consideram medidas adequadas de saúde pública. ”

O estudo de pesquisa é executado pela SMART e também sustentado pela National Research Foundation (NRF) de Cingapura sob seu programa Campus for Research Excellence And Technological Enterprise (CREATE).

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