作为世界领先的全科学领域学术出版社，细胞出版社特与“中国科学院青年创新促进会”合作开设“青促会述评”专栏，以期增进学术互动，促进国际交流。

　　第二十五期专栏文章，由中国科学院上海巴斯德研究所副研究员、中国科学院青年创新促进会会员 李诗雯，就Cell Reports Medicine 中的论文发表述评。

　　2019年12月新型冠状病毒肺炎暴发，疫情迅速蔓延，现已蔓延到除南极洲以外所有大陆的188个国家，目前全球感染人数已接近3000万人（）。越来越多的证据表明，该病毒不仅通过气溶胶传播，还可能通过粪便传播，这表示废水污染对病毒的传播有重要的影响。

　　9月22日，Cell Reports Medicine 以封面文章发表了来自美国Montana State University大学研究团队题为“Temporal Detection and Phylogenetic Assessment of SARS-CoV-2 in Municipal Wastewater”的研究论文。该研究在蒙大拿州波兹曼市的城市污水处理厂中，在74天内使用自动取样器收集了其中17天未经处理的废水样本，经浓缩过滤后采集其中的RNA，根据疾病控制和预防中心(CDC)指南进行一步定量逆转录-聚合酶链反应(qRT-PCR)分析。研究发现，在2020年3月底和4月初采集的复合样本检测出SARS-CoV-2呈阳性，尽管病毒RNA浓度稳步下降，随后降至检测极限以下(图1A)。在无法检测出SARS-CoV-2水平1个月后，废水在5月下旬开始检测再次呈阳性，与此同时，社区中COVID-19确诊病例随后增加，显示出废水中SARS-CoV-2阳性与COVID-19的确诊具有相关性。

　　目前追踪COVID-19大流行的方法主要依赖临床试验结果，但这一过程由于潜伏期影响等因素存在内在的延迟，从而妨碍了对疫情的实时追踪。文中提到，平均而言，一个人在初次接触后4-5天出现症状，预计只有32%有症状的人接受了检测[1]，而检测结果通常可在发病后3-9天获得。作者假设污水中的SARS-CoV-2 RNA水平与COVID-19的发病率相关，这些数据可以作为流行病学指标来实时跟踪疫情的爆发。为了验证这一假设，作者将废水监测数据与通过回顾性访谈收集的实验室确诊病例的报告频率和症状出现日期进行了比较。发现在暴发初期(2020年3月中旬)，废水中SARS-CoV-2 RNA浓度滞后症状发病数据8天(Pearson s r = 0.989; 图1B)，但先于患者实验室检测结果2天(r = 0.969)。当5月份病例再次出现时，废水检测比症状出现晚5天(r = 0.92)，先于患者实验室检测结果4天(r = 0.953); 图1 c)。结果表明，虽然症状的出现是对病毒具传播力的最早估计，但是，这些数据是症状出现后才专门收集的，无法用于实时跟踪病情的爆发。而废水与症状发作相关，可用于跟踪病情进展，能作为最早的实时测量SARS-CoV-2患病率(图1 d)。

　　为了确定在波兹曼市废水中循环的SARS-CoV-2病毒株的分型，作者使用牛津纳米孔(Oxford Nanopore)测序技术对3月27日采集的废水RNA样本进行基因组序列分析。大约2000个病毒RNA拷贝被用来生成扩增子库，得到的结果包含70万次读取(700,000 reads)、单病毒群平均测序深度为6,875x、序列覆盖了98.5%的SARS-CoV-2参考基因组(GenBank: MN908947.3)。将废水取得的基因组进行系统发育分析后，发现了11个单核苷酸变异(SNVs)，能将波兹曼市废水SARS-CoV-2序列与参考序列Wuhan-Hu-1/2019区分开来。

　　将比对结果构建系统发育树(图2A)，发现系统发育树树根的序列与一种与SARS-CoV-2序列相似性96%的蝙蝠冠状病毒RaTG13基因组( GenBank: MN996532.1)有关；比对序列突变后发现，定义Wuhan WA1 的三个序列(C8782T, C18060T, T28144C)并不存在于波兹曼市废水基因组中，而波兹曼市废水序列中的所有10个突变在加州的病毒序列中都存在；这10个突变中的9个也存在于澳大利亚维多利亚州的一株分离株中(图2B)[2]。表明波兹曼市废水中的SARS-CoV-2基因组与来自加利福尼亚和澳大利亚维多利亚的基因组关系最为密切。作者将每个突变映射到SARS-CoV-2序列的系统发育树上(图2A)，分析发现A28851T突变是最近才获得的，证实了波兹曼市废水中的基因组与在加州循环的一个病毒株关系最为密切，因此作者认为从废水中提取的基因组测序将有助于识别在特定群落中循环的病毒株。

　　文章结果表明,废水监测SARS-CoV-2 RNA为COVID-19病毒流行调查提供了一个社区实时测量(图1)。临床测试COVID-19通常发生在出现症状后3 - 9天,这天数的不同取决于检测方式不同、疑似感染者就诊检测率、当前检测工作与测试设备的负载率和测试策略等，使得COVID-19病例统计数据滞后于病毒传播，造成监测的漏洞。博乐体育文章中对门诊监测数据的分析估计，发现美国只有32%的SARS-CoV-2感染者寻求过医疗护理[3]。作者认为这些问题都可以通过废水检测来解决，废水检测吸收了当地社区所有人的输入，使用计算模型计算粪便中病毒载量中间值、病毒降解率、到达治疗检测设施的所需时间、人均用水量等，因此有可能估算出SARS-CoV-2的线]; 废水还可捕获轻度和无症状感染，可用于向公共卫生官员通报未发现的传播事件[5]。在该研究中，废水中SARS-CoV-2监测结果较临床测试提前了2-4天，为废水进行SARS-CoV-2监测提供了一个有用的流行病学指标，可以帮助跟踪疫情并为政策提供信息，并为COVID-19的防控补充了一个迅速的监控工作体系。

　　目前追踪COVID-19大流行的方法主要依赖临床试验结果，但这一过程存在内在的延迟，从而妨碍了对疫情的实时追踪。最近研究在粪便中发现了SARS-CoV-2，这表明废水可用于监测社区中的病毒流行情况。本文使用RT-qPCR在74天的时间过程中监测废水中的SARS-CoV-2 RNA，发现SARS-CoV-2 RNA浓度的变化伴随著回顾性访谈患者的症状的出现而引起的，而废水中的变化先于患者临床试验结果。此外，从废水中能确定一个接近完整(98.5%)的SARS-CoV-2基因组序列，并能透过系统发育分析来推断病毒谱系，有利于识别在特定群落中循环的病毒株。总的来说，这项工作证明了如何将废水用作监测社区中病毒流行情况，以及如何将基因组测序用于在社区中循环的病毒株的基因分型。

　　李诗雯，中国科学院上海巴斯德研究所副研究员，2019年入选中国科学院青年创新促进会会员，主要从事病毒与宿主细胞间的天然免疫信息调控分析。在Science Reports, Virus Research, Journal of General Virology, Proteomics等发表多篇病毒与宿主细胞间的天然免疫相关研究文章。

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