Nieuws

Nieuws

Unieke koppeling van ondergrondse en bovengrondse virustrends

Volgen van SARS-CoV-2 in rioolwater en in patiënten

Virusdeeltjes van SARS-CoV-2 kunnen sinds kort worden aangetoond in rioolwater. Hierdoor kan beoordeeld worden in hoeverre dit virus nog aanwezig is in (een deel van) een stad. Door deze gegevens te koppelen aan gegevens over patiënten met COVID-19 kan een completer beeld ontstaan van de verspreiding van deze ziekte onder de bevolking. Een consortium bestaande uit o.a. Erasmus Medisch Centrum (Virologie, Huisartsengeneeskunde, Medische Informatica), STOWA, RHDHV, Partners4UrbanWater, Waterschappen en KWR Water Research Institute gaat dit nu nader onderzoeken in het Rijnmondgebied, en heeft hiervoor financiering ontvangen van o.a. de Stichting Toegepast Onderzoek Waterbeheer (STOWA), de Erasmus Foundation en de TKI Watertechnologie. In dit project onderzoeken we onder andere  hoe we COVID-19 zo efficiënt mogelijk kunnen opsporen en meten in (delen van) steden, en hoe we deze informatie in een ‘dashboard’ toegankelijk kunnen weergeven om te helpen bij beslissingen over inperkingsmaatregelen.

Tijdens de uitbraak van de nieuwe virusziekte COVID-19 blijkt dat het virus ook via ontlasting wordt uitgescheiden en in het riool terechtkomt en dat in communaal afvalwater virus-RNA detecteerbaar is.

Wat zijn de risico’s?

Die bevinding geeft aanleiding tot vragen over mogelijke gezondheidsrisico’s voor mensen die direct of indirect blootgesteld worden aan rioolwater, zoals hoe lang blijft het virus RNA signaal intact in rioolwater? En in slib? Wordt het verwijderd in de zuivering? Komt het via overstorten of foutaansluitingen in ontvangend oppervlaktewater? Levert dat een gezondheidsrisico? Die vormen het ‘risico’-deel van dit project.

Wat zijn de kansen?

Daarnaast biedt deze bevinding ook kansen om via rioolwater de trends in het voorkomen van het virus in de bevolking te volgen, waarbij de trend in een hele stad (of deel daarvan) in één keer kan worden beoordeeld. Zo kan het rioolwater waardevolle informatie opleveren om te zien of de virus circulatie weer toeneemt als de maatschappij weer uit de lockdown komt. Om rioolwatersurveillance toe te kunnen passen voor het betrouwbaar aantonen van toe- of afname van besmettingen, moet een goede relatie gelegd worden met de trends in COVID-19 in de bevolking.

Graph illustrating the Corona RNA concentration in sewage (orange) and the number of Corona hospital admissions in Amsterdam (source:77 KWR research data)

Grafiek waarin de relatie te zien is tussen het aantal genkopieën van het SARS-CoV-2 virus en het aantal ziekenhuisopnames in Amsterdam

COVID-19 in rioolwater onderzoeken en monitoren

In dit project onderzoeken we onder andere  hoe we COVID-19 zo efficiënt mogelijk kunnen opsporen en meten in (delen van) steden, en hoe we deze informatie in een ‘dashboard’ toegankelijk kunnen weergeven om te helpen bij beslissingen over inperkingsmaatregelen.

Risico: pas de nieuwe methode voor SARS-CoV-2 RNA in communaal afvalwater toe om het voorkomen in effluent, slib, overstorten, regenwaterriolen met foutaansluitingen en andere relevante matrices te onderzoeken en voer daarmee een kwantitatieve microbiologische risico-analyse uit.

Kans: combinatie van verschillende technologieën verder ontwikkelen en integreren in een uniek monitoringssysteem, om zo te bepalen wat de optimale manier is om trends in COVID-19 in de bevolking zo vroeg mogelijk te detecteren. Dit zal gebeuren door vier parallel lopende real time systemen:

  1. Laagdrempelig testen via huisartsen
  2. Monitoren van klinische gegevens via medische registraties (syndroom surveillance)
  3. Meldingen van virologische laboratoria
  4. Bemonstering van rioolwater

Het project wordt uitgevoerd met een consortium van verschillende partijen (zie tabel).

Partij Rol in het project
KWR Water Research Institute Afvalwatersurveillance, hydro-informatica
Erasmus Medisch Centrum (Virologie, Huisartsengeneeskunde, Medische Informatica) ‘bovengrondse’ surveillance
Partners4urbanwater Rioolmodellen, hydro-informatica
STOWA Coördinatie naar Waterschappen, onderzoeksontwerp en begeleiding risico-deel
Hoogheemraadschap Delfland Hoge resolutie-informatie afvalwatersystemen
Waterschap Hollandse Delta Hoge resolutie-informatie afvalwatersystemen
Hoogheemraadschap Schieland en Krimpenerwaard Hoge resolutie-informatie afvalwatersystemen
Royal Haskoning DHV Data science koppelen data en informatiesystemen
Gemeenten (nader te bepalen welke, is afhankelijk van selectie gebieden voor onderzoek) Rioleringsinfrastructuur, meetprogramma hoge resolutie

Voor dit onderzoek wordt een begeleidingscommissie ingesteld die bestaat uit een deelnemer van elk van de partners, aangevuld met Gemeenten, Erasmus Foundation, RIVM, UvW en RIONED. De resultaten worden gedeeld met direct betrokkenen (waterschappen, STOWA, RIONED, Unie van Waterschappen (UvW), A&O-fonds, RIVM, GGD Rijnmond en –in overleg- in wetenschappelijke en sociale media. Voor het betrekken van het grote publiek willen wij een reeks infographics & animaties maken om het begrip van het onderzoek te verbreden via algemene (sociale) mediakanalen. Daarnaast willen wij een online omgeving creëren (dashboard/app) waarin de verschillende surveillance systemen geïntegreerd worden zodat de viruscirculatie real time gevolgd kan worden.

Dit TKI project loopt parallel aan een project van ErasmusMC voor onderzoek met huisartsenposten en klinische laboratoria, gefinancierd door de Erasmus Foundation.