含有大流行的算法:Covid-19上的家庭污水

COVID污水管网树状管网

污水管道的“树网”可以通过许多维护孔(通常间隔约300英尺)进入。一种新的算法可以动态、自适应地选择社区中的哪些维护漏洞,以检测SARS-CoV-2的证据,从而找到疫情爆发的区域,在这种情况下找到感染“热点社区”。图片由研究人员提供。

让算法来决定哪些维护漏洞来测试冠状病毒的证据,可以改善大流行遏制工作。

Covid-19是一种呼吸道疾病,当被感染者释放新型冠状病毒(SARS-CoV-2)是它引起的。虽然这似乎主要通过密切接触和呼吸道飞沫传播,但越来越多的证据表明,这种疾病也可以通过空气传播。保持距离、戴口罩和改善通风都是阻止这种传播的关键干预措施。

许多患有Covid-19也脱落了病毒。通过足够的管道,这是一种不太可能的病毒传播来源 - 但是用正确的工具,它也可能是病毒检测的不太可能的来源。新型冠状病毒SARS-COV-2的病毒痕迹可以在污水中检测到污水,在物理症状发生前一周。这意味着废水可以作为Covid在社区中存在的预警信号。然而,在较大的社区中,难以进一步缩小感染发生的地方。

最近的一篇论文由理查德·拉尔森(Richard Larson)合著,他是加州大学数据、系统和社会研究所的教授麻省理工学院,详细介绍了两种“树搜索”算法,它们可以动态地、自适应地选择社区中的哪些维护漏洞,以测试潜在爆发源。拉尔森说:“这些算法强烈地依赖于污水管网的结构。”“这是一个‘树状网络’,污水通过一条独特的路径从源头流向污水处理厂。”

利用这种树形图结构,Larson和他的合著者——多伦多大学的Oded Berman和约克大学的Mehdi Nourinejad——开发了两种算法。第一种是为最初没有感染的社区设计的,第二种是为已知有许多感染的社区设计的。

世界各地的一些污水处理厂正在对冠状病毒进行检测,以估计社区感染的程度。第一种算法是在污水处理厂刚刚发现SARS-CoV-2迹象,表明社区存在新的感染时设计的。该算法通常识别出感染者居住的城市街区,甚至是城市街区的一部分。

在更广泛的感染的情况下,第二算法在最受感染的社区或“热带”中的家庭通常是几个城市块。

麻省理工学院最近开始这样做测试废水,帮助检测Covid-19校园采样口从几个建筑物的出口管道收集污水。不过,宿舍里住着几十个人,污水处理厂为数千人提供服务。对于宿舍来说,阳性结果可能意味着有针对性的后续措施,如个人测试和隔离。对于污水处理厂,结果可以作为社区感染的有用指标,但往往过于宽泛,无法对局部反应作出反应。

Larson认为下一步可能是从社区许多维护孔的一小部分顺序测试废水。“随着数百名索马尔孔,我们可以测试大约六到10个,找到100人或更少的源区,”Larson说。“待测试的小组现在是驻地源头源头的立即”集水区“的个人集团。

Larson的研究可以弥补广泛的社区测试的不足,这在许多地方仍然是一个挑战。检测成千上万的人需要设备、劳动力和其他资源,更不用说来自受影响社区的支持。寻找新感染者就像大海捞针一样困难。拉森说:“这个算法的成功实施可以大大减少这个干草堆的大小。”

虽然已经用许多数据集开发和测试了算法的数学,但是该方法的操作实施方式等待在维护孔处进行快速,准确,廉价的SARS-COV-2测试的发明。MIT和其他地方目前的病毒检测研究接近开发这种测试,此时该方法可以在该领域进行测试。

“现场测试还可以识别涉及管道系统中感染污水流的其他问题,”警告Larson“在可靠的实施之前要做的问题。”

尽管如此,算法驱动的废水测试可以提供单一社区,具有冠状病毒感染的预警标志,通过测试和疏远触发有针对性的随访。这有助于最大限度地减少疾病传播,缓解卫生系统的压力 - 甚至挽救生命。

Richard C. Larson,Odered Berman和Mehdi Nourinejad,“在SARS-COV-2感染中享用SARS-COV-2感染的抽样阿尔梅尔孔的采样井孔。普罗斯一体
DOI:10.1371 / journal.pone.0240007

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