Jesmin Akter;Bokjin Lee;Jai-Yeop Lee;Chang Hyuk Ahn;Nishimura Fumitake;ILHO KIM
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.40
no.1
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pp.19-35
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2024
The global pandemic, coronavirus disease caused by Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), has led to the implementation of wastewater surveillance as a means to monitor the spread of SARS-CoV-2 prevalence in the community. The challenging aspect of establishing wastewater surveillance requires a well-equipped laboratory for wastewater sample analysis. According to previous studies, RT-PCR-based molecular tests are the most widely used and popular detection method worldwide. However, this approach for the detection or quantification of SARS-CoV-2 from wastewater demands a specialized laboratory, skilled personnel, expensive instruments, and a workflow that typically takes 6 to 8 hours to provide results for a few samples. Rapid and reliable alternative detection methods are needed to enable less-well-qualified practitioners to set up and provide sensitive detection of SARS-CoV-2 within wastewater at regional laboratories. In some cases, the structural and molecular characteristics of SARS-CoV-2 are unknown, and various strategies for the correct diagnosis of COVID-19 have been proposed by research laboratories. The ongoing research and development of alternative and rapid technologies, namely RT-LAMP, ELISA, Biosensors, and GeneXpert, offer a wide range of potential options not only for SARS-CoV-2 detection but also for other viruses. This study aims to discuss the effective regional rapid detection and quantification methods in community wastewater.
Kim, Min Kyoung;Cho, Yoon Geun;Shin, Jung gon;Jang, Ho Jin;Ryu, Jae Won
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.392-392
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2022
세계적 규모의 팬데믹 감염병의 출현은 전 세계적으로 경제적, 문화적, 사회적 파급효과가 매우 강력하며 전 인류를 위협하고 있다. 최근에 발병한 중증급성 호흡기질환 코로나바이러스 2(Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2, SARS-CoV-2)는 2019년 12월 중국 우한에서 첫 보고 되었고 2022년 현재까지 종식되지 않고 있으며 바이러스의 전파력과 치명률이 높고 무증상 감염상태일 때에도 전염이 가능하여 현재 역학조사의 사후적 대응에 대한 한계가 있어 선제적 대응을 위한 수단이 필수 불가결해지고 있는 실정이다. 하수기반역학(Waste Based Epidemiology, WBE)이란 하수처리장으로 유입되기 전의 하수를 분석하여 하수 집수구역 내 도시민의 생활상을 예측하는 것으로 하수로 배출된 감염자의 분비물 및 배설물 속 바이러스를 하수관로에서 신속하게 검출함으로써 특정지역의 감염성 질환 전파 정도와 유행하는 타입(변이)등을 분석하고 기존 역학조사의 문제점을 극복할 수 있으며 선제적인 대응이 가능하다. 현재 COVID-19의 대유행과 관련하여 WBE를 기반으로 한 다양한 연구가 진행되고 있으며 실제 환자의 발생과 상관관계가 있음이 확인되고 있고 백신 접종과 새롭게 발생한 변이바이러스의 관계 속에서 발생하는 변수를 고려한 모델이 없다는 점을 들어 새로운 감염병 확산 예측 모델에 대한 필요성 또한 커지고 있다. 본 연구에서는 병원에서부터 하수처리장까지의 하수관거와 하수처리장에서의 SARS-CoV-2 검출농도 및 거동을 파악하는 것을 목적으로 하고 있으며 COVID-19의 감염규모 확산에 관한 방법론에서 수학적모델 (Euler Method, RK4 Method, Gillespie Algorithm)과 딥러닝 기반의 Nowcasting model과 Fore casting model을 살펴보고자 한다.
Corona-19, a disease caused by 'Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2)', was declared a global pandemic by the World Health Organization (WHO) in March 2020, and a real-time polymerase chain reaction test is performed as a diagnostic test for screening and confirmation in most countries. However, not only the target genes and protocols differ by countries, but also the procedures for reading the diagnosis results are diverse, so the criteria for confirmed patients differ by country. Therefore, in this review, we discussed the target genes, test techniques, and diagnostic criteria for each country notified by WHO. And the specificity and sensitivity, limits of detection, positive and negative controls, false positive bacteria candidates, and specimens, and the specifics of the control setting were also described. In addition, the characteristics of Korea's test were compared to each country's one. Finally, in order to obtain the same diagnosis result for SARS-CoV-2 in the future, standardized diagnosis methods and result interpretations for Corona-19 diagnosis were proposed.
Due to the highly contagious nature and severity of the respiratory diseases caused by COVID-19, economical and accurate tests are required to better monitor and prevent the spread of this contagion. As the structural and molecular properties of SARS-CoV-2 were being revealed during the early stage of the COVID-19 pandemic, many manufacturers of COVID-19 diagnostic kits actively invested in the design, development, validation, verification, and implementation of diagnostic tests. Currently, diagnostic tests for SARS-CoV-2 are the most widely used and validated techniques for rapid antigen, and immuno-serological assays for specific IgG and IgM antibody tests and molecular diagnostic tests. Molecular diagnostic assays are the gold standard for direct detection of viral RNA in individuals suspected to be infected with SARS-CoV-2. Antibody-based serological tests are indirect tests applied to determine COVID-19 prevalence in the community and identify individuals who have obtained immunity. In the future, it is necessary to explore technical problems encountered in the early stages of global or regional outbreaks of pandemics and provide future directions for better diagnostic tests. This article evaluates the commercially available and FDA-approved molecular and immunological diagnostic assays and analyzes their performance characteristics.
During the coronavirus 2019 (COVID-19) pandemic, wastewater-based epidemiology was used for surveying infectious diseases. In this study, wastewater surveillance was employed to monitor COVID-19 outbreaks. Wastewater influent samples were collected from four sewage treatment plants in Ulsan (Gulhwa, Yongyeon, Nongso, and Bangeojin) between August 2022 and August 2023. The samples were concentrated using the polyethylene glycol-sodium chloride pretreatment method. Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) RNA was extracted and detected using real-time polymerase chain reaction. Next generation sequences was used to perform correlation analysis between SARS-CoV-2 concentrations and COVID-19 cases and for COVID-19 variant analysis. A strong correlation was observed between SARS-CoV-2 concentrations and COVID-19 cases (correlation coefficient, r = 0.914). The COVID-19 variant analysis results were similar to the clinical variant genomes of three epidemics during the study period. In conclusion, monitoring COVID-19 via analyzing wastewater facilitates early recognition and prediction of epidemics.
Yu Ri Jo;Nayoung Jung;Min Kyoung Kim ;Young Se Kwon;Dong Hyun Kim
Pediatric Infection and Vaccine
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v.31
no.1
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pp.147-152
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2024
There have been several case reports of neurological manifestations in pediatrics as severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 infection in children is being increased. We report a case of a 4-year-old boy who presented febrile seizure during follow-up in a negative pressure isolation room after confirmed coronavirus disease 2019, which has not yet been reported in Korea. He has no symptoms other than fever. The seizure was controlled after one dose of intravenous lorazepam, and there was no respiratory support during the hospitalization. He was discharged 12 days later without neurological sequelae.
The effect of coated polyester (PET) textiles with metal oxide, chitosan, and copper ion on the antibacterial and antiviral activities was evaluated to investigate the applicability of multi-coated PET textiles as antiviral materials. Compared to coated PETs with a single agent, multi-coated PETs reduced the loading amount of coating materials as well as the contact time with bacteria for a bacterial cell number of < 10 CFU/mL, which was not detectable with the naked eyes. Metal oxides generate reactive oxygen species (ROS) such as free radicals by a catalytic reaction, and copper ions can promote contact killing by the generation of ROS. Chitosan not only enhanced antibacterial activities due to amine groups, but enabled it to be a template to load copper ions. We observed that multi-coated PET textiles have both antibacterial activities for E. coli and S. aureus and antiviral efficiency of more than 99.9% for influenza A (H1N1) and SARS-CoV-2. The multi-coated PET textiles could also be prepared via a roll-to-roll coating process, which showed high antiviral efficacy, demonstrating its potential use in air filtration and antiviral products such as masks and personal protective equipment.
After the outbreak of the SARS-CoV2 virus that causes COVID-19, it spreads around the world with the number of infections and deaths rising rapidly caused a shortage of medical resources. As a way to solve this problem, chest X-ray diagnosis using Artificial Intelligence(AI) received attention as a primary diagnostic method. The purpose of this study is to comprehensively analyze the detection of COVID-19 via AI. To achieve this purpose, 292 studies were collected through a series of Classification methods. Based on these data, performance measurement information including Accuracy, Precision, Area Under Cover(AUC), Sensitivity, Specificity, F1-score, Recall, K-fold, Architecture and Class were analyzed. As a result, the average Accuracy, Precision, AUC, Sensitivity and Specificity were achieved as 95.2%, 94.81%, 94.01%, 93.5%, and 93.92%, respectively. Although the performance measurement information on a year-on-year basis gradually increased, furthermore, we conducted a study on the rate of change according to the number of Class and image data, the ratio of use of Architecture and about the K-fold. Currently, diagnosis of COVID-19 using AI has several problems to be used independently, however, it is expected that it will be sufficient to be used as a doctor's assistant.
In December 2019, the coronavirus disease 2019 (COVID-19) caused by the virus, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) emerged in China and spread rapidly around the world, infecting millions of people. Cases of COVID-19 infection were observed to lead to viral pneumonia. Thirty-five patients admitted to the Gyeonggi Medical Center, South Korea, between November 2020 to January 2021, were found to have been infected with the influenza virus A and B, which cause symptoms similar to COVID-19. The records of these patients and those of COVID-19 patients who visited the hospital for medical examination were compared. The study patients included thirty patients with COVID-19 and/or influenza, five of those with influenza alone. A group of 121 patients without infection was used as control. Patients with COVID-19 and influenza had significantly higher lactate dehydrogenase levels than the patients with COVID-19 alone. The erythrocyte sedimentation rate (ESR) was higher in patients with COVID-19 alone than in other groups. Significant clinical outliers were observed in the COVID-19 and influenza infection group compared with the COVID-19 alone group. These results are expected to play an important role in the analysis of the hematological data of infected patients and the comparison of simultaneous and single infection data to determine clinical symptoms and other signs. These results may also assist in the development of vaccines and treatments for COVID-19.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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