Stanford araştırmacıları, atık sudaki çeşitli patojenleri tespit etmek için yeni bir teknoloji üzerine çalışıyorlar. Bu yöntem, halk sağlığı rehberliğinde ilaç dirençli patojenler ve ortaya çıkan hastalıklar gibi konularda daha erken ve kapsamlı bilgi sağlayabilir. Atık su, vücudumuzdan gelen patojenleri taşıdığı için, ortaya çıkan halk sağlığı sorunlarını belirlemek için önemli bilgiler sağlayabilir. Çalışmaları, ilaç dirençli bakteriyel enfeksiyonlar, solunum yolu hastalıkları ve cinsel yolla bulaşan hastalıklar gibi konularda daha zamanında ve kapsamlı rehberlik sağlayabilir.
Bu projede yer alan baş araştırmacılardan biri olan Stanford Doerr Sürdürülebilirlik Okulu ve Stanford Mühendislik Okulu’nda sivil ve çevre mühendisliği profesörü Alexandria Boehm: Atık sudan hızlı ve kolay bir şekilde güvenilir veriler sağlayabilirsek, bu büyük bir değişiklik yaratabilir. Bu, insanların sağlıklarını korumak için daha iyi kararlar almalarına yardımcı olabilir ve sağlık çalışanlarını, hastalarında ortaya çıkan hastalıkların belirtilerine karşı uyarmak için harekete geçirebilir.
Atık su örneklerindeki belirli bakteriyel patojenleri tanımlamak için bilim insanları genellikle benzersiz şekilli enzimleri eşleşen patojenlerle bulmaca parçaları gibi bağlar. Tüm bakteriler ve antibiyotik dirençleri arasında tarama yapmak, binlerce enzim gerektirebilir ve farklı bakteriler arasındaki yüksek genetik benzerlik nedeniyle başarısız olabilir. Daha iyi bir yaklaşım bulmak için, Mühendislik Okulu’nda malzeme bilimi ve mühendisliği profesörü olan Jennifer Dionne, Boehm ile iş birliği yaptı. Dionne, klinik örneklerde (kan ve idrar gibi) bakterileri tespit etmek için nanofotonik (ışığın nesnelerle nasıl davrandığını inceleyen bir alan) kullanırken, Boehm atık sudaki çeşitli patojenleri tanımlama tekniklerini geliştirmektedir.
Dionne ve Boehm kampüsteki bir kahve dükkanında tesadüfi bir karşılaşma sırasında, Dionne’nin tıbbi ortamlarda bakterileri tespit etme çalışmalarının, Boehm’in çevresel sorunlara ve atık suya dayalı epidemiyolojiye odaklanmasıyla nasıl uygulanabileceğini düşünmeye başladılar. Karşılaştıkları zorluk, mevcut patojen tespit yöntemlerini onlarca hatta yüzlerce potansiyel patojeni ele alacak şekilde ölçeklendirmekti. Boehm: Bakterileri tespit etmek için kullanılan yöntemlerin artıları ve eksileri ile Jenn’in klinik örnekler için geliştirdiği algılama yöntemlerinin potansiyel artıları ve eksileri hakkında konuşmaya başladık. Neredeyse sihirli bir değnek veya ışık gibi idealize edilmiş bir nihai ürün hayal ettik; atık suya tutup orada ne olduğunu algılayabilen bir şey.
Dionne, Boehm ‘in ekibinin geliştiridiği süreç şu şekilde işliyor: Araştırmacılar, atık suyun desenli metalik elektrotlara sahip cam bir yüzeyden akmasına izin veriyor. Ardından, bakterileri yüzeye çekmek için elektrotlar üzerinden düşük voltaj geçiriyorlar. Daha sonra, yüzeyi belirli bir dalga boyuna sahip bir ışık kaynağına (örneğin bir lazer veya ışık yayan diyot) maruz bırakıyorlar. Işık bir hücreye çarptığında, ışığın dalga boyu veya rengi değişiyor. Yüzeyden yansıyan yeni renge dayanarak, araştırmacılar örnekteki bakterilerin miktarı, türleri, suşları ve antibiyotik direnç veya duyarlılıkları gibi önemli bilgileri tanımlayabilirler. Atık su safsızlıkları (metaller ve organik moleküller gibi) bakteriyel patojenlerin önemli özelliklerini maskeliyebilecek arka plan sinyalleri oluşturabilir. Bu sorunu aşmak için, ekip, bir örnekteki dikkat dağıtıcı arka plan malzemelerini görmezden gelip, daha önce katalogladıkları benzersiz renk imzasına dayanarak bakterilere odaklanmak için makine öğrenme modelleri eğitti. Süreç, Google Görseller’in, arka plan ne olursa olsun, bir kedinin ne olduğunu anladıktan sonra bir kedi fotoğrafını tanımlamasına da oldukça benziyor.
Yöntemin uygulanabilir olduğundan emin olmak için, araştırmacıların atık sudaki geniş koşulları yansıtan yüz binlerce, hatta milyonlarca test yapmaları gerekmektedir. Woods Enstitüsü tarafından finanse edilen pilot proje, bu çalışmaları başlatmak için kimya mühendisliği doktora öğrencisi Liam Herndon ve Schmidt Bilim Bursu ile desteklenen malzeme bilimi ve mühendisliği doktora sonrası araştırmacı Yirui Zhang’in yardımıyla onlara yardımcı oluyor. Dionne: Stanford’un gerçekten benzersiz bir yanı, bir mühendislik okulu, bir sürdürülebilirlik okulu ve diğer okulları birkaç dakikalık yürüme mesafesinde bir araya getirmesidir. Bu nedenle, disiplinlerarası, iş birliğine dayalı çalışmalar yapmak çok kolay.
Kaynak: https://news.stanford.edu/stories/2024/06/canary-sewer-using-wastewater-disease-early-warning-tool
