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하수 감시 데이터 보고 및 분석

하수 감시 데이터 보고 및 분석
2021년 1월 27일 업데이트

폐수 기반 질병 감시를 구현하기 위해 이 지침을 활용하세요. 폐수 기반 질병 감시는 빠르게 발전 중인 과학이며 CDC는 지침과 정보가 들어오는대로 계속 업데이트를 제공할 것입니다.

공공보건을 위한 데이터 보고

COVID-19 대응에 활용할 목적으로 생활하수의 SARS-CoV-2 함량 측정치를 해석하려면 최소량의 데이터 집합이 필요합니다. 이러한 데이터는 여러 단계의 샘플 수집과 테스트 과정을 통해 수집됩니다.

  1. 하수 처리 공장: 하수원을 이해하려면 하수 처리 공장의 서비스 지역, 해당 시설의 서비스를 받는 인구 수, 처리 공정 등에 대한 정보가 필요합니다.
  2. 샘플 추출: 샘플 수집 조건을 이해하려면 샘플 수집 시각, 날짜, 장소를 비롯하여 샘플 유형(임의 또는 혼성), 샘플 수집 중 하수 유량율 등이 필요합니다.
  3. 테스트: 여러 장소에서 채집한 하수를 다양한 검사 실험실에서 분석한 자료를 비교하려면 샘플 농축, 추출 및 정량화 방법과, 바이러스 회수 효율 및 분자 억제 측정에 관한 정보가 필요합니다.

NWSS로 데이터 제출

전국하수감시시스템(NWSS)에 참여하려는 하수 처리 공장과 검사 실험실은 관할 주 보건국과 공조하여 하수 감시 적합성을 평가해야 합니다. NWSS 파트너들은 공중보건 해석에 필요한 데이터를 수집할 수 있어야 합니다. 데이터는 주, 부족자치구, 지방정부, 또는 해외자치령(STLT) 보건부가 DCIPHER 플랫폼 안에서 표준 수집 기기를 이용하여 NWSS에 제출합니다. CDC에서는 NWSS에 제출된 데이터를 분석하여 그 결과를 공중보건 조치용 주 정부 보고서 및 상황판 등의 형태로 각 관계자들에게 제공합니다.

CDC 하수 감시 데이터 라이프사이클

순서도 - NWSS 시스템의 진행 방식

이 순서도는 NWSS 시스템이 어떻게 작동하는지 보여줍니다. 지역사회에서 나온 생활하수는 하수 시스템을 통해 수거되어 하수 처리 공장으로 운반됩니다. NWSS 시스템에 참여하는 하수 처리 시설에서는 미처리 하수 또는 1차 슬러지의 샘플을 채집합니다. 이 샘플이 환경 실험실에 전달되어 SARS-CoV-2 검사를 받습니다. 이 검사 데이터는 관련 하수 처리 시설의 메타데이터와 함께 참여하는 STLT 보건부에 제출됩니다. 보건부에서는 이 데이터를 NWSS DCIPHER 포털을 통해 CDC에 제출합니다. CDC에서는 이 데이터를 실시간으로 분석하여 그 결과를 보건부에 보내 COVID-19 대응에 활용할 수 있게 합니다.

데이터 분석

하수의 SARS-CoV-2 측정치를 해석하려면 중합효소연쇄반응(PCR) 기반 측정치를 샘플 농도로 변환하고 테스트 및 하수 인자를 감안하여 조정해야 하는데, 이는 같은 하수 시스템 내와 서로 다른 하수 시스템 사이에서 샘플마다 달라질 수 있습니다. PCR 측정치를 하수 농도로 변환하는 작업은 NWSS에 데이터를 제출하기 전에 완료되어야 합니다. 바이러스 회수 및 분변 정규화는 아래 설명된 대로 NWSS 분석 엔진에 의해 평가됩니다.

샘플 농도 계산

SARS-CoV-2 RNA는 PCR 기술(정량적 역전사 PCR(RT-qPCR) 또는 역전사 비말 디지털 PCR(RT-ddPCR))로 정량화됩니다. 실험실 직원은 PCR 소프트웨어가 산출한 농도 추정치(반응당 복제 수 또는 반응량당 복제 수 단위)를 미처리 하수 또는 슬러지 샘플 단위 용량당 바이러스 농도로 변환해야 합니다. 이 변환을 통해 PCR(그리고 구분된 경우, 역전사효소반응)에 사용된 견본의 양, 핵산 추출 농축 계수, 샘플 농축 과정 등을 알 수 있습니다.

현재 상황

RT-qPCR 측정에서 하수 샘플 내 바이러스 RNA의 출현은 중합효소연쇄반응의 대수증폭기에 40 미만의 사이클 수로 임계치를 초과하는 신호로 정의됩니다. RT-ddPCR 측정에서는 세 개 이상의 양성 비말로 출현이 정의됩니다. 한 샘플에 대해 다수의 분석 또는 다수의 PCR 반복 검증이 수행되는 경우, 그 분석 또는 반복 검증 가운데 어느 하나에서라도 검출이 이루어지면 바이러스가 출현한 것으로 간주됩니다. 바이러스 회수율과 처리된 샘플의 양이 한 샘플에서 검출 가능한 바이러스의 최저량을 결정합니다.

회수율

모체 회수율 대조군(일명 처리 대조군)은 처리 전에 SARS-CoV-2 이외의 바이러스를 알려진 농도로 하수 샘플에 첨가한 것을 말합니다. 이 대조군은 샘플 처리 과정에서 유실된 바이러스의 양으로 정의되는 바이러스 회수율을 파악하기 위해 사용되며, 시간에 따른 하수의 SARS-CoV-2 농도 변화를 비교하는 데 중요합니다. 바이러스 회수율 추정치는 측정된 SARS-CoV-2의 농도를 회수된 모체 회수율 대조군의 비율로 나눠 SARS-CoV-2 하수 데이터에 산입할 수 있습니다. 회수된 모체 회수율 대조군의 비율은 처리 후 측정된 SARS-CoV-2 외 바이러스의 양을 처리 전에 샘플에 첨가한 SARS-CoV-2 외 바이러스의 양으로 나눈 값입니다.

정규화

시간에 따른 하수의 바이러스 농도 변화를 비교하려면 바이러스 농도 추정치를 일일 하수 유량으로 나눠 하수량의 변화를 설명하는 정규화 과정을 거쳐야 합니다. 이 정규화를 통해 1일당 바이러스 유전자 복제 개체 수 단위로 데이터를 구할 수 있습니다. 또한, 샘플링 장소 간 바이러스 비교를 위해 해당 하수 시스템을 이용하는 사람 수로 바이러스 농도를 정규화함으로써, 일일 하수장 이용자 1인당 바이러스 유전자 개체 수 단위를 구할 수 있습니다.

해당 하수장 이용자 수가(관광, 평일 통근자, 임시 근로자 등등으로 인해) 감시 기간 중에 변동될 것으로 예상되는 경우, 인간 분변 정규화SARS-CoV-2 농도 해석과 시간에 따른 하수 샘플 간 농도 비교에 중요할 수 있습니다. 인간 분변 정규화의 표적은 인간 분변에 고유한 유기체 또는 화합물로서 측정을 통해 하수 내 인간 분변 함량을 추정할 수 있습니다. 일반적으로 합의된 방법은 없으나, 정규화되지 않은 하수 농도를 인간 표지 농도로 나눠 인간 분변 함량을 정규화할 수 있으며 단위 없는 비율을 구할 수 있습니다. 이 비율은 또한 해당 하수 시스템의 바이러스 유실률과 실험실 처리를 통한 바이러스 회수율도 설명할 수 있습니다.

감시 분석

추세

하수 추세 분류는 하수 내 SARS-CoV-2의 정규화 농도의 변화에 대한 통계적 분석입니다(즉, 정성적 육안 평가에 의한 것이 아님). 이 하수 데이터의 추세를 해당 하수 시스템에 연결된 지역사회 내의 COVID-19 추세(보고된 것과 보고되지 않은 것 모두 포함) 평가에 사용할 수 있습니다. 하수 내 SARS-CoV-2 함량의 추세는 샘플 포인트가 세 개 미만일 때는 결정할 수 없습니다(즉, 매주 일관된 샘플링을 위해서는 15일분의 데이터가 있어야 추세 추정이 가능). 바이러스 농도 변화의 기간과 방향을 토대로 추세를 범주로 분류함으로써 해석과 공중보건 활용이 가능합니다.

추세 계산: 하수 내 SARS-CoV-2 농도의 분포는 바이러스 함량의 추세를 계산할 때 중요한 고려 요소입니다. 추세를 계산하기 전에 농도를 정규화하면 시간에 따른 하수 희석률의 변화와 상대적 인간 폐기물 투입량의 차이를 설명할 수 있습니다.

  • 추세는 최소 세 개 이상의 측정치를 적용한 선형 회귀 분석을 통해 계산할 수 있으며, 기울기가 추세를 나타냅니다.
  • 측정별 변화가 아닌 일별 변화를 추정하려면 추세 회귀 분석의 독립 변수는 측정 횟수가 아닌 날짜가 되어야 합니다.
  • 하수 내 SARS-CoV-2 농도는 대체로 로그 정규 분포를 이루므로, 추세 및 기타 통계값을 계산하기 전에 SARS-CoV-2 정규화 농도를 로그 변환합니다.
  • 로그10 변환 농도를 이용하여 계산된 추세의 경우, 기울기로부터 바이러스 함량의 일일 변화 백분위 수(PDC)를 계산하는 식은 다음과 같습니다. PDC = (10기울기-1) × 100.
  • SARS-CoV-2 함량이 검출 한계 미만인 하수 샘플을 추세 계산에 넣습니다. 이를 위해 해당 샘플에 분석 검출 한계의 절반 값을 할당합니다.

측정 변동성: 하수 데이터에 대한 더욱 정밀한 평가를 위해, 가중 최소제곱 회귀 분석을 이용하여 통계적 가중치를 적용함으로써 추세 계산에 각 SARS-CoV-2 측정의 변동성을 산입할 수 있는데, 이를 통해 샘플링과 처리, 정량화 단계에서의 변동성을 고려할 수 있습니다.

추세 분류: 추세는 기간(단기 또는 지속)과 방향(증가, 감소 또는 안정/정체)으로 대략적으로 분류할 수 있습니다.

  • 기간: 추세 분류 체계는 샘플링 빈도에 따라 결정됩니다. 예를 들어, 단기 SARS-CoV-2 하수 추세는 두 주 미만에 걸친 추세로, 지속 추세는 두 주 이상에 걸친 추세로 정의할 수 있을 것입니다. 하수 샘플링 빈도를 주당 2회로 할 경우, 8일에 걸쳐 세 차례 수집한 샘플로 단기 추세를, 15일에 걸쳐 다섯 차례 수집한 샘플로 장기 추세를 계산할 수 있습니다.
  • 방향: 추세의 통계적 유의미상을 테스트하여, 정규화된 SARS-CoV-2 농도 추세를 '증가', '감소', 또는 '정체/안정화'로 분류할 수 있습니다. 통계적으로 유의미하다는 것은 SARS-CoV-2 데이터의 변동성을 해명한 후에도 증가 또는 감소 추세가 존재함을 의미합니다. 또한 최소 일 변화 백분위 수를 통계적 유의미성과 함께 사용하여 추세 방향을 지정할 수 있습니다.

감염 추정치

현재 시점에서는, 하수 측정값에 근거한 지역사회 감염의 점 추정값은 사용하지 않아야 합니다. 그러한 추정값은 감염 경과에 따른 분변 내 SARS-CoV-2 농도 변화와 질환의 중증도가 다양한 개인별 농도를 설명할 수 있는 임상 데이터에 크게 의존하는데, 현재로서는 그러한 임상 데이터를 거의 구할 수 없습니다. 임상 데이터가 더 많이 확보되면, 하수 SARS-CoV-2 데이터를 이용하여 지역사회의 COVID-19 총 감염도(즉, 유증상, 무증상, 증상 전)를 추정하는 것이 하수 감시 정보의 유용한 응용 사례가 될 수 있을 것입니다.