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废水监测计划能够对病毒病原体进行大规模分析，揭示感染流行的突变类型和定量趋势等细节。为了实现从废水中灵敏且精确地分析病毒变异体，并采用简化和自动化的方式，研究人员开发了一种多功能数字微流体-聚合酶链反应-高效液相色谱-质谱（DROP-LCMS）平台。该平台集成
废水监测计划能够对病毒病原体进行大规模分析，揭示感染流行的突变类型和定量趋势等细节。为了实现从废水中灵敏且精确地分析病毒变异体，并采用简化和自动化的方式，研究人员开发了一种多功能数字微流体-聚合酶链反应-高效液相色谱-质谱（DROP-LCMS）平台。该平台集成了用于液滴操作的数字微流体系统、自动化移液、基于磁珠的纯化以及热控制功能，并结合液相色谱-质谱进行分析。聚合酶链反应（PCR）和样品清理在自动化平台上有效执行，产物液滴通过定制接口直接从数字微流体（DMF）装置中采样用于液相色谱-质谱（LC-MS）检测。利用该系统，研究人员成功检测了废水中病毒变异体的比例，能够有效追踪和监测病毒突变和传播，特别是在SARS-CoV-2奥密克戎（Omicron）变异体爆发早期阶段。
废水流行病学（WBE）作为一种成本效益高的策略，能够在对个体检测需求最小的情况下监测人群水平的疾病动态，已成为应对COVID-19等传染病爆发的重要工具。然而，现有的基于下一代测序（NGS）和定量聚合酶链反应（qPCR）的监测方法在实际应用中面临挑战：NGS虽然能提供全面的基因组信息，但其文库构建复杂、生物信息学分析要求高且周转时间长；qPCR虽快速灵敏，但针对快速变异的病毒需要不断设计验证新的引物和探针，且通常难以区分变异体。为解决这些问题，研究人员此前开发了基于高效液相色谱-质谱（HPLC-MS）的方法，通过检测扩增核酸片段的质荷比（m/z）来识别单碱基突变，无需针对每个变异体设计特定探针，且相比NGS流程更简单、耗时更短。但该方法的瓶颈在于复杂的样品前处理需要经验丰富的人员操作，增加了生物安全风险和人力成本。微流控技术，特别是数字微流体（DMF），因其能够自动化操控微量液滴、减少污染并提高分析效率，成为解决这一瓶颈的理想选择。尽管已有微流控技术与荧光或比色检测结合的废水分析报道，但尚未有将其与HPLC-MS联用用于传染病监测的研究。为此，研究人员开发了DROP-LCMS平台，旨在实现从样品处理到检测的全程自动化，提升废水监测的效率和安全性。该研究成果发表于《Lab on a Chip》。
为实现这一目标，研究人员主要采用了以下关键技术方法：首先，利用商业化的Miro Canvas数字微流体（DMF）仪器，通过修改使其适应新的工作流程，实现了液滴操控、热循环、磁分离及泵驱动液体处理。其次，设计了包含十五个子步骤的自定义液滴操控协议，优化了DMF上的聚合酶链反应（PCR）扩增和磁珠纯化步骤。第三，开发并制作了定制接口组件（manifold），实现了从DMF装置直接向高效液相色谱（HPLC）自动进样，避免了人工干预。第四，利用该平台处理了来自加拿大奥克维尔西南污水处理厂（Oakville Southwest WWTP）2021至2022年的实际废水样本，并通过比较下一代测序（NGS）、定量聚合酶链反应（qPCR）及手动HPLC-MS数据验证了结果。
研究人员通过一系列实验验证了DROP-LCMS平台的性能。在“Optimization of wastewater analysis pipeline on DMF”部分，研究发现退火温度的微小变化会显著影响变异体比例的定量准确性，误差最低（≤2%）出现在43.7–49.1 °C区间。通过红外热像仪测量发现设备设定温度与实际液滴温度存在约5%的差异，据此建立了校准公式。在校准后的46 °C条件下，Miro系统产生的扩增产物量高于传统管式PCR，证明了DMF方法适用于该应用。在“Automated integration with HPLC autosampler”评估中，定制的接口组件表现出良好的线性响应（25–900 fmol），比率测量的准确度达97.0%至103.3%，相对标准偏差（RSDs）为5.01%至6.85%。对已知变异体比例的废水样本分析显示，微流控方法与DMF自动进样接口结合后，结果最接近真实值（55.22% ± 0.22% vs 55.75%），误差和精密度均优于其他方法。最后，在“Monitoring SARS-CoV-2 Omicron in wastewater”的实际应用中，对奥克维尔西南污水处理厂的废水样本监测显示，DROP-LCMS方法得出的奥密克戎（Omicron）变异体流行趋势与NGS、qPCR及手动HPLC-MS方法一致，证实了该平台在实际废水监测中的有效性。
讨论部分指出，DROP-LCMS平台解决了HPLC-MS应用于废水流行病学（WBE）的主要挑战——复杂的样品前处理。该平台首次将微流控技术与HPLC-MS联用，特别适合病毒突变和传播的追踪监测。与现有方法相比，它在流程简化、试剂/耗材成本和灵敏度方面具有竞争力。同时，作者也承认了该方法的局限性：初始仪器成本高于标准qPCR，且不具备NGS那样发现全新未知变异体的能力。此外，对于2021年12月15日样本中Omicron百分比略低的现象，推测可能是HPLC-MS技术在低水平时普遍存在的低估偏差，或是当日样本采集存储的人为因素，建议未来可通过分离单碱基突变序列以提高低丰度变异体的检测分辨率。综上所述，该研究提出的DROP-LCMS平台代表了废水病毒监测自动化的重要进展，为对抗高风险传染病提供了新的可能性。
