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缺乏公共卫生数据?那就从污水中挖掘数据,解密城市健康

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2020-07-30

数据浪潮中的城市研究专题系列:

1 技术革命!现代扬·盖尔如何数字化观测公共空间和生活?

2 指南来啦!数据时代,如何开展公共空间与公共生活研究?

3 计算型城市设计:如何生成一千个设计方案得出最优解?

4 未来设计:如何打造即时性互动性的城市设计可视化平台?


今日推送该系列第5篇:


城市的发展伴随着人口的聚集,而密集的人口却同时给城市的公共卫生与安全带来了隐患——历史上,城市化的进程同时也是各种流行疾病的发展史。疫情之下,越来越多的人开始关注城市的规划、设计与管理对大众卫生和健康可能产生的影响。而在此之前,我们首先需要更加便捷、有效的方法,对城市的公共卫生与健康状况进行评估。


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▲ 1854年约翰·斯诺绘制的霍乱地图,他被认为是公共卫生学的开创者之一

图片来源:National Geography


传统的卫生与健康数据大多来自于医疗系统的记录或是居民的自我申报。然而,这些数据往往缺乏时效性,且会忽视部分不愿或是难以就医的边缘群体。近年来,在理论支持与科技辅助之下,城市污水系统有机会成为公共卫生监测的一个重要的数据来源。研究者发现,污水中包含着人类在各种活动中所遗留下的生物与化学物质——“解开公共卫生现状的钥匙就在我们脚下”。



污水分析与公共卫生


事实上,利用污水来监控、测量城市公众的健康水平及流行病的传播状况早有研究和应用。欧洲科技合作组织(European Cooperation in Science and Technology, COST)就曾建立过一个名为污水分析核心小组(Sewage Analysis CORe group, SCORE)的平台。该平台致力于联合各地、各领域的专业力量,搭建研究者网络,共同设计并优化污水分析的策略与方法。


2018年,经过该平台的协助,欧洲药物与药物成瘾监管中心(European Monitoring Centre for Drugs and Drug Addiction)成功发表了一项研究。该研究团队在2011至2019年期间,从欧洲21个国家逾70个城市的污水处理厂中提取了污水样本,并对其成分进行分析,据此评估城市中人们的药物使用情况(包括可卡因、安非他命、摇头丸等)。


通过查看研究团队制作的动态地图,人们可以明显地观察到不同药物在不同地方的分布,包括其时间上的变化等。


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▲ 2019年欧洲各城市可卡因日均使用情况

图片来源:EMCDDA


然而,污水处理厂作为污水排放系统的下游设施,其中可采集到的污水样本由于长时间的输送与混合,许多物质的浓度已经降低,甚至变得难以探测。同时,在城市级别的污水处理厂中采集到的污水样本也缺乏更高的地理精度。污水分析技术因此需要一种更精细的采样与测量方式。



Biobot:社区级别的污水采集与分析


位于波士顿的Biobot Analytics公司致力于在社区级别收集污水样本。该公司脱胎于MIT的学生创业项目,由城市研究学者Newsha Ghaeli和生物学家Mariana Matus发起。她们相信,社区级别的健康数据更加有助于我们了解城市内不同地方的健康状况,从而更合理地分配与部署医疗与卫生资源,同时也是评估地方医疗政策效果的重要指标。


此外,她们也希望使污水采集与测量的过程更加便捷、快速,使各个社区都可以在短时间内就得以了解社区情况。自2017年成立以来,Biobot Analytics是世界上第一个以污水成分分析作为商品的商业公司。

 

如前文所说,与在污水处理厂采集污水样本的做法不同,Biobot Analytics在污水排放系统的上游——社区的窨井口——采集数据。通过将污水系统地图与人口数据相叠加,团队成员从众多窨井口中找出关键的测量点。


这些测量点需符合三个要求:(1)其服务范围内至少80%的面积为居住区域,(2)服务范围内的居住人口需超过五千,以及(3)测量点距离各个排放点排放时长不超过一小时。确认测量点后,研究团队可以指导社区人员将采样机器人放置于这些污水口中进行采样,并将样品寄回实验室进行分析,分析结果在三天内就可以反馈给社区。


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▲ 污水样本采集器

图片来源:foxnews


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▲ 测量点的选择方法和标准,以及其服务范围与城市污水处理厂的比较。


相比于污水处理厂的污水数据,Biobot Analytics在居民区收集的污水样本让分析的时效性、准确性、与便利性都得到了大幅度的提升。


2019年,团队发表了一篇名为《24小时居住污水多组学分析中所体现的人类活动及其对公共健康的启示》的研究,其中通过对比上游与下游的所采集到的污水分析数据,证实了上游污水分析在众多方面的优越性。



上游污水分析的价值


研究者首先指出,上游污水中被发现含有更多与人类活动相关的微生物与代谢物。通过对比在社区和污水处理厂分别收集到的样本,研究者们发现:在污水中含有的所有代谢物质中,有34.5%的代谢物质在两个样本中浓度很不相同,而其中又有73%的物质在污水处理厂的样本中严重地减少甚至消失。


以葡萄糖醛酸类物质为例,该类物质在人体中由肝生成,并与人体的消化系统密切相关,在排泄物中大量存在。但由于其在运输过程中的快速分解,该类物质很难在污水处理厂的污水样本中被探测到,而在居民区收集到的上游污水则使该类物质的测量成为可能。


另外,通过测量污水中的微生物,研究者发现社区污水中有66%的微生物群落来源于人类的排泄物质,这个数字在污水处理厂的污水样本中则只有51%。因此,上游污水中与人类活动相关的微生物与代谢物要更为丰富,浓度也更高,可以更准确地测量社区的健康状况。


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▲ 居住区污水与污水处理厂的污水中能探测到的排泄物细菌含量


其次,Biobot对上游污水进行采集的方法还可以实现对污水成分进行24小时的监测,而污水成分在白天(人类活动比较丰富)和夜间(人类活动减少)的变化可以反映成分与人们活动的关系。


研究团队在24小时内每小时采集了一次污水样本,并测量了各种微生物与代谢物质的含量和浓度。通过对这些数据进行时间序列分析,研究者可以判定哪些物质主要来自于人们的活动和排泄,而哪些则是出自于外界环境。


同时,研究者还特别测量了人们的尿液和粪便中所含有的标志性物质及其在24小时内的浓度变化,从而可以发现人们的排泄规律:尿液的含量在一天中基本保持稳定,而在早晨略有上升;而粪便则在早上8点和下午3点含量较高,并在晚间也有略微的上升。


这一规律可以辅助带有针对性与目的性的采样,以在合适的时间收集到更理想的样品。


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▲ 24小时内居民区污水中所含有的四种胆酸(排泄物中的物质)的含量


最后,团队还在上游污水中,还不定向地辨别出了3,672种代谢物,其中332种被包括在人类代谢数据库(HMDB)中,与人体的代谢息息相关。这些物质不仅可以反映人们的生理过程,其中许多物质也与药物的使用以及人们的饮食有紧密的联系。


通过对这些成分的监测,上游的污水分析可以对社区内的药物使用情况和人们的饮食健康情况作出评估,为管理者提供更丰富,也更加准确的健康与卫生信息,从而更合理地配置医疗与卫生资源。而这些污水作为社区级别的集成数据,同时让个人的隐私与信息安全得到了保障。



实践:阿片类药物与新冠病毒


美国北卡莱罗纳州的卡瑞镇是率先将这项技术付诸实践的城镇之一。通过与Biobot Analytics的合作,卡瑞镇的管理者评估了城镇内阿片类药物的使用情况。在过程中,共有10个采集器被投入使用。


研究者继而对污水样本中的阿片类物质含量进行测量。管理者Mike在采访中提到,研究结果一方面可以辅助他们了解社区内的药物使用情况,从而展开调查,另一方面也有助于城市公共卫生专家制定更加及时、有效的政策。


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▲ 研究团队在卡瑞镇使用采集机器人采集居民区的污水样本

图片来源:wbur


而在药物使用以外,污水分析也可用于传染病的监测与防治。尤其是针对当前的新冠疫情,在美国各州的检测条件和资源都极其有限的情况下,研究者们发现,人们排泄物中所携带的病毒可以通过对污水的成分分析被检测出来。


Biobot团队首先对污水样本进行杀菌和对病毒进行高温灭活,然后沉淀病毒,并提取病毒的RNA,再通过聚合酶链式反应测量其生成的互补DNA含量来评估病毒的数量,从而对疫情的扩散范围和严重程度作出判断。


团队认为,通过污水对疫情进行评估首先可以对其趋势进行密切的监控,及时地做出限制/恢复出行的决定。其次,它也可以较早地在爆发前就为疫情的反弹和重复进行预警。此外,相较于对个人的检测,通过污水分析评估疫情的影响范围、严重程度,也要更加的便捷与及时。


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▲ Alm博士在Biobot实验室中准备污水样本,以进行RNA的提取和测量。

图片来源:Bloomberg


目前,Biobot Analytics在美国42个州、超过400个污水设施中每周采集样本,其范围覆盖了全美10%的人口。而在今年四月,Biobot在一篇尚未经同行评议的研究报告中指出:污水分析所显示的感染人数要比官方宣布的要高出许多。


他们从马塞诸塞州的一座大城市中采集了污水样本,这座城市在截至3月25日共有446例确诊病例,但根据污水中的病毒含量,感染者人数已经达到了115,000人。Biobot认为,这一巨大的差距反映了所在城市检测能力的不足以及大量无症状感染者的存在。


在这一层面,污水分析为疫情监测提供了一种更简单,同时在某种程度上也更准确的方法。



总  结


从Biobot Analytics的实践中我们得以看出,公共卫生与健康的监测并不一定需要完全依赖于医疗系统或是政府的记录,而在城市的公共设施——污水系统中就可能蕴藏着大量有价值的数据等待我们的挖掘。


而在其对城市公共卫生管理所产生的意义以外,这一案例也启示着我们:在数据浪潮中,城市研究者们需要培养从各领域、各系统中寻找可用数据源的敏锐嗅觉,同时理论的进步与硬件技术的升级也让更加大规模、快速的数据收集和分析成为可能。



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