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19.07.2022

Studie bestätigt Ergebnisgenauigkeit des nationalen Virusvarianten-Monitorings im Abwasser

Wie detailliert und exakt Analysen des Abwassers die Variantendynamik des Corona-Virus widerspiegeln, zeigt eine Studie vieler Kollaborationspartner aus Österreich. Diese Studie, publiziert in Nature Biotechnology, liefert eine wissenschaftliche Bestandsaufnahme und neue bioinformatische Instrumente, die internationale Überwachung von Virusvarianten zu unterstützen. Für die Studie sequenzierten und analysierten die Wissenschaftler*innen von Dezember 2020 bis Februar 2022 insgesamt 3413 Abwasserproben aus über 90 kommunalen Einzugsgebieten bzw. Kläranlagen, die zusammen wöchentlich mehr als 50 Prozent der österreichischen Bevölkerung abdecken. Mittels einer eigens entwickelten Software (Variant Quantification in Sewage designed for Robustness, kurz VaQuERo) konnten die Wissenschaftler*innen die räumlich-zeitliche Häufigkeit von Virusvarianten aus komplexen Abwasserproben ableiten. Diese Ergebnisse wurden anschließend anhand epidemiologischer Aufzeichnungen von mehr als 311 000 Einzelfällen gemeinsam mit Infektionsepidemiologen validiert. Erstautor Fabian Amman, Bioinformatiker am CeMM (Forschungszentrum für Molekulare Medizin der Österreichischen Akademie der Wissenschaften) und der MedUni Wien, erklärt: „Unsere Ergebnisse bestätigen, dass trotz zahlreicher Herausforderungen bei der Abwasseranalyse die Ergebnisse einen sehr genauen Überblick über das Pandemiegeschehen eines ganzen Landes bieten. Für jede Woche und jedes Einzugsgebiet, in denen laut epidemiologischem Meldesystem eine bestimmte Variante zumindest einmal auftrat, sehen wir in 86 Prozent der Proben derselben Woche ein entsprechendes Signal im Abwasser. Umgekehrt sehen wir in rund 3 Prozent der Abwasserproben Varianten, die dem Patienten-basierten System entgangen sind.” Die Studie „Viral variant-resolved wastewater surveillance of SARS-CoV-2 at national scale” erschien in der Zeitschrift Nature Biotechnology am 18. Juli 2022, DOI: 10.1038/s41587-022-01387-y .

Webcode: 20220719_002