Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
ZeptoMetrix an Antylia scientific company

Deascargar La Aplicación Móvil





Sistema automatizado para análisis de SARS-COV-2 en aguas residuales permite la detección temprana de prevalencia y mutantes de COVID 19

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 24 Mar 2021
Imagen: Sistema automatizado para análisis de SARS-CoV-2 (Fotografía cortesía de Robotic Biology Institute Inc.)
Imagen: Sistema automatizado para análisis de SARS-CoV-2 (Fotografía cortesía de Robotic Biology Institute Inc.)
Un proyecto conjunto tiene como objetivo establecer un sistema analítico automatizado que permita el diagnóstico masivo para la detección temprana de prevalencia de la enfermedad viral y mutantes, basado en la epidemiología de las aguas residuales.

La Universidad Hokkaido (Sapporo, Japón) y el Instituto de Biología Robótica Inc. (RBI; Tokio, Japón), junto con iLAC Co., Ltd., and Shionogi & Co., Ltd., firmaron un memorando de entendimiento (MOU, por su sigla en inglés) para el establecimiento de un sistema automatizado para el análisis del nuevo coronavirus (SARS-CoV-2) en aguas residuales.

Se ha sugerido que el nuevo coronavirus (SARS-CoV-2) puede propagarse infectando las células epiteliales intestinales. El SARS-CoV-2 ha sido detectado en las heces de una proporción significativa de individuos infectados, incluyendo aquellos sin síntomas gastrointestinales. El SARS-CoV-2 excretado en las heces de los pacientes con COVID-19, finalmente se junta en las plantas de tratamiento de las aguas residuales. Por lo tanto, la investigación sobre la epidemiología basada en aguas residuales (WBE, por su sigla en inglés) del SARS-CoV-2, que adquiere información epidemiológica basada en la población por medio de la monitorización rutinaria del virus en las aguas residuales, se ha acelerado a nivel mundial. Se ha reportado en artículos científicos la WBE como extremadamente útil para la detección temprana de la diseminación de la COVID-19 y la confirmación de la mitigación exitosa de la prevalencia de la enfermedad en una región determinada.

En Japón, se han reportado pocos casos de COVID-19 per cápita en comparación con EUA y algunos países y regiones de Europa, y por lo tanto, las concentraciones de SARS-CoV-2 en las aguas residuales japonesas tienden a ser más bajas que aquellas en otros países. La Universidad de Hokkaido y Shionogi habían firmado un acuerdo de investigación colaborativa en Octubre de 2020 para desarrollar un método de detección del virus con mayor sensibilidad. Como resultado de la investigación colaborativa se ha desarrollado con éxito un método altamente sensible para la detección del SARS-CoV-2 en aguas residuales.

Para la implementación social de WBE, se necesita con urgencia el establecimiento de un sistema de análisis de alto rendimiento de las muestras de aguas residuales recolectadas. Para este propósito, RBI e iLAC se unieron a las colaboraciones existentes entre la Universidad de Hokkaido y Shionogi. RBI tiene la tecnología para la detección/cuantificación automatizada del SARS-CoV-2 y la preparación de bibliotecas para el análisis de secuenciación de próxima generación (NGS, por su sigla en inglés) usando LabDroid “Maholo”, un robot humanoide versátil hecho en Japón; iLAC es capaz de elucidar la información genómica (por ej. mutaciones del genoma viral) basado en análisis masivos NGS. Ellos ayudarán a desarrollar un sistema de análisis automatizado para WBE del SARS-CoV-2.

Enlace relacionado:
Universidad Hokkaido
Instituto de Biología Robótica Inc.

Miembro Platino
PRUEBA RÁPIDA COVID-19
OSOM COVID-19 Antigen Rapid Test
Verification Panels for Assay Development & QC
Seroconversion Panels
Complement 3 (C3) Test
GPP-100 C3 Kit
Miembro Oro
PRUEBA DE DÍMERO D
Epithod 616 D-Dimer Kit

Canales

Química Clínica

ver canal
Imagen: la QIP-MS podría predecir y detectar la recaída del mieloma más temprano en comparación con las técnicas utilizadas actualmente (foto cortesía de Adobe Stock)

Monitorización con espectrometría de masas predice e identifica recaída temprana del mieloma

El mieloma, un tipo de cáncer que afecta la médula ósea, es actualmente incurable, aunque muchos pacientes pueden vivir más de 10 años tras el diagnóstico.... Más

Inmunología

ver canal
Imagen: la prueba de células madre del cáncer puede elegir con precisión tratamientos más efectivos (fotografía cortesía de la Universidad de Cincinnati)

Prueba de células madre predice resultado del tratamiento en cáncer de ovario resistente al platino

El cáncer de ovario epitelial suele responder inicialmente a la quimioterapia, pero con el tiempo, el tumor desarrolla resistencia a la terapia, lo que provoca su recrecimiento. Esta resistencia... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: Ziyang Wang y Shengxi Huang han desarrollado una herramienta que permite ideas precisas sobre proteínas virales y marcadores de enfermedades cerebrales (foto cortesía de Jeff Fitlow/Universidad Rice)

Algoritmo de firma ligera permite diagnósticos médicos más rápidos y precisos

Cada material o molécula interactúa con la luz de forma única, creando un patrón distintivo, similar a una huella dactilar. La espectroscopia óptica, que consiste en... Más
Copyright © 2000-2025 Globetech Media. All rights reserved.