據外媒報道，新加坡-麻省理工學院研究與技術聯盟(SMART)中心的研究人員開發了一種創新方法，通過廢水流行病學檢測和量化令人擔憂的B.1.1.7（Alpha）變體。SMART的AMR跨學科研究小組的研究人員與來自Biobot Analytics、南洋理工大學（NTU）和麻省理工學院的合作者一起，成功開發了一種創新的、開源的分子檢測方法，能夠檢測和量化SARS-CoV-2的B.1.1.7（Alpha）變體。這一突破為快速、低成本地監測廢水中的其他SARS-CoV-2變體鋪平了道路。
隨着世界繼續與COVID-19大流行作鬥爭，最近發現的SARS-CoV-2變體具有更高的傳播性和更大的嚴重性，這使得開發方便的變體追蹤方法變得至關重要。目前，確定的變體包括在英國首次發現的B.1.17（Alpha）變體和在印度首次發現的B.1.617.2（Delta）變體。
廢水監測已經成為一種重要的公共衛生工具，以非侵入性的方式安全有效地跟蹤SARS-CoV-2大流行，提供補充信息，使衛生當局獲得可操作的社區級信息。最近，研究人員通過主動的廢水監測計劃，在新加坡的住宅區檢測到了SARS-CoV-2的病毒片段。這一信息，加上監測測試，使新加坡衛生部能夠迅速做出反應，進行隔離，並作為預防措施的一部分進行拭子測試。
然而，由於現有技術的挑戰，通過廢水監測檢測變異體並不常見。用於廢水監測的下一代測序技術既費時又昂貴。由於測序覆蓋率不一致，測試也缺乏檢測稀釋和混合廢水樣本中低變異體丰度所需的靈敏度。
研究人員開發的方法是為解決這些挑戰而獨特定製的，它擴大了廢水監測的效用，不僅僅是測試SARS-CoV-2，而是追蹤令人擔憂的SARS-CoV-2變體的傳播。
SMART AMR的研究科學家和該論文的第一作者Wei Lin Lee補充說：“這在與SARS-CoV-2變體作鬥爭的國家尤其重要。污水監測將有助於找出變體在當地社區的真實比例和傳播。我們的方法足夠敏感，可以檢測到通常在廢水樣本中看到的高度稀釋的SARS-CoV-2濃度的變體，甚至對包含多個SARS-CoV-2系的樣本也能產生可靠的結果。”
在南洋理工大學副教授Janelle Thompson和麻省理工學院教授兼SMART AMR首席研究員Eric Alm的領導下，該團隊的研究”Quantitative SARS-CoV-2 Alpha variant B.1.1.7 Tracking in Wastewater by Allele-Specific RT-qPCR”已發表在《環境科學與技術通訊》上。該研究解釋了基於等位基因特異性RT-qPCR的創新、開源的分子檢測方法，該方法可檢測和量化B.1.1.7（Alpha）變體。所開發的檢測方法在美國19個社區的廢水樣本中進行了測試和驗證，能夠可靠地檢測和量化低水平的B.1.1.7（Alpha）變體，而且交叉反應性低，在混合SARS-CoV-2病毒的背景下，變體比例低至1%。
針對對B.1.1.7（Alpha）變體具有高度預測性的刺突糖蛋白突變，該方法可以使用市面上的RT-qPCR協議實施。與使用專利引物和探針進行廢水監測的市售產品不同，該論文詳細介紹了開源方法及其發展，其他組織和研究機構可以免費使用該方法進行SARS-CoV-2及其變種的廢水監測工作。
新加坡研究團隊的突破目前被Biobot Analytics使用，這是一家麻省理工學院的初創公司，也是廢水流行病學的全球領導者，總部設在馬薩諸塞州的劍橋，為全美各州和地方提供服務。使用該方法，Biobot Analytics能夠接受和分析廢水樣品的B.1.1.7（Alpha）變體，並計劃隨着方法的發展在其分析中加入更多變體。例如，SMART AMR團隊目前正在開發能夠檢測和量化B.1.617.2（Delta）變體的特定檢測方法，該變體最近被世界衛生組織確定為一個值得關注的變體。
“利用團隊的創新方法，我們已經能夠監測美國當地人口中的B.1.1.7（Alpha）變體–使領導者獲得有關其社區內COVID-19趨勢的信息，並使他們能夠對控制措施做出深思熟慮的建議和改變，”Biobot Analytics首席執行官兼聯合創始人Mariana Matus博士說。
“這種方法可以迅速適應檢測B.1.1.7以外的新的關注變體，”麻省理工學院的Alm補充說。“我們與Biobot Analytics的合作將我們的研究轉化為新加坡海岸以外的現實世界的影響，並協助檢測COVID-19及其變體，在決策者追蹤感染集群和考慮合適的公共衛生措施時，作為一個早期預警系統和指導。”