COVID

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Projet pilote CentrEau-COVID : le suivi du virus SRAS-CoV-2 par les eaux usées

Site web en développement, nous travaillons sur une version plus interactive.

Consultez les données de la présence du virus SRAS-CoV-2 dans les villes et régions sous étude au Québec pour ce projet pilote de vigie. 

Avis de non-responsabilité

Le site web est mis à jour dès que de nouvelles données sont disponibles. Nous travaillons sur une mise à jour quotidienne. Si les résultats récents ne s'affichent pas pour vous, pensez à vider la cache de votre navigateur.

Les données brutes et analyses relatives au COVID-19 dans les eaux usées figurant sur ce site Internet sont sujettes à confirmation et ne doivent pas être considérées comme définitives – des ajustements pourraient être faits dans le futur. Il n'existe pas de méthodes prescrites pour la détection du virus responsable de la COVID-19, le SRAS-CoV-2, dans les eaux usées ; ces résultats ne doivent donc pas être utilisés dans un quelconque contexte réglementaire. Les décisions ne devraient jamais être prises sur la base des seules données relatives aux eaux usées. L'objectif de la production de données sur les eaux usées est de compléter d'autres informations de santé publique. Ce site web sera continuellement mis à jour avec de nouvelles données au fur et à mesure que les résultats seront disponibles.

Veuillez noter que l'utilisation du PMMoV* pour normaliser les données est toujours débattue dans le monde entier et reste un point de discussion également pour les données recueillies dans la province de Québec.

Ville de Québec

(mise à jour le 5 mai 2021)

Voici les données pour la Ville de Québec. Les échantillons sont pris quotidiennement (et analysés trois fois par semaine) dans chaque usine de traitement des eaux usées (Est et Ouest).

Légende :

  • Axe X : Dates
  • Axe Y graphique (gauche) : SRAS (nombre de fois où le gène du virus est détecté par ml) divisé par PMMoV* (nombre de fois où le gène du Pepper mild mottle virus est détecté) 
  • Axe Y graphique (droite) : Nombre de cas dépistés

Île de Montréal

Voici les données pour Montréal. Les échantillons sont pris chaque jour à chacun des intercepteurs (Nord et Sud), en plus de certains échantillons à différents endroits stratégiques en parallèle. Les analyses virales effectuées avant mars 2021 ont été faites sur des échantillons congelés. La congélation et la décongélation des échantillons peuvent avoir un effet sur les analyses virales.

Légende :

  • Axe X : Dates
  • Axe Y graphique (gauche) : SRAS (nombre de fois où le gène du virus est détecté par ml) divisé par PMMoV* (nombre de fois où le gène du Pepper mild mottle virus est détecté) 
  • Axe Y graphique (droite) : Nombre de cas dépistés

Ville de Laval

en développement

Région du Bas-Saint-Laurent/Gaspésie

En développement

Région Mauricie/Centre-du-Québec

En dévelopemment

Le projet

L'analyse des eaux usées permet de détecter, dans les eaux usées d’une population, de 1 à 30 personnes infectées (asymptomatiques inclus) pour 100 000 personnes – cette méthode est très intéressante puisqu’elle revient à environ 1 % du coût des tests individuels. De plus, comme les selles contiennent le virus jusqu'à quelques jours avant que la personne tombe malade (ou non, car cette méthode permet également de détecter les cas asymptomatiques), cette approche permet la détection des éclosions de 2 à 7 jours avant l’augmentation du taux de positivité des tests cliniques de dépistage. Évidemment, ce genre de tests est un complément aux tests individuels puisqu’il permet de géolocaliser les foyers d’infection et de concentrer les efforts de dépistage. Ce système de détection permet également de voir rapidement si de nouvelles mesures (masque, confinement, couvre-feu) sont efficaces. Le suivi des eaux usées permet également de détecter la présence des nouveaux variants du virus sur le territoire.

Chez CentrEau, nos chercheurs travaillent depuis mars 2020 à mettre en place un système de surveillance et d’alerte précoce de la COVID-19 grâce aux eaux usées, grâce à une subvention d'un million de dollars de la part du Fonds de recherche du Québec (FRQ).  Les autres partenaires financiers de ce projet, pour un financement total de 1,7 million de dollars, sont la Fondation familiale Trottier, la Fondation Molson et le Centre national en électrochimie et en technologies environnementales (CNETE). Les professeurs Dominic Frigon (McGill University) et Peter Vanrolleghem (Université Laval) sont les coordonnateur de ce projet. Les cochercheurs et cochercheuses sont  Sarah Dorner (Polytechnique Montréal), Marc-André Labelle (CTE), Françoise Bichai (Polytechnique Montréal), Karine Lemarchand (UQTR), Marc-Denis Rioux (UQTR), Jean-François Lemay (CNETE), Richard Villemur (INRS), Stephanie Loeb (McGill University), Alain Létourneau (Université de Sherbrooke), ainsi que François Guillemette (UQTR), Slim Haddad (ULaval et CIUSSS Capitale Nationale) (non-membres de CentrEau). Merci également à tous les collaborateurs du projet, dont l'INSPQ (Dr. Caroline Huot) et plus d'une dizaine de municipalités qui échantillonent gracieusement. En effet, ce projet de recherche n'est possible qu'avec la participation des municipalités couvertes par le projet. Elles ont développé conjointement avec les chercheurs et chercheuses et leur direction régionale de santé publique les programmes d'échantillonnages et elles les administrent avec leurs employés municipaux. Pour les données rapportées sur cette page, nous remercions les Services de l'eau et de l'environnement de la Ville de Montréal et le Service de l'eau de la Ville de Québec. Une liste exhaustive des municipalités participantes est à venir, nous les remercions toutes!

Les cinq régions actuellement à l'étude sont les villes de Montréal, Québec et Laval, ainsi que les régions Bas-Saint-Laurent/Gaspésie et la région de Mauricie-Centre-du-Québec. Pour ces trois dernières régions, tout n'est pas encore complètement mis en place et nous ne disposons pas de séries temporelles suffisamment complètes pour en tirer des conclusions pour le moment.

Les chercheurs et chercheuses du projet collaborent avec des équipes de recherche au niveau canadien et international. 

Méthodologie

PMMoV :On compare les quantités de SRAS-CoV-2 trouvées à celles d'un virus qui s'attaque aux poivrons, le pepper mild mottle virus (ou virus de la marbrure légère du poivron). En effet, comme la population mange assez de poivron pour rejeter continuellement du PMMoV dans ses selles, on peut se servir de cette valeur pour la comparer avec le SRAS-CoV-2 et considérer que les deux virus sont également aussi dilués ou concentrés selon les variations du débit des eaux usées (pluies, temps sec, etc.). Ainsi, le rapport de l'un sur l'autre nous donne un indicateur fiable sur le niveau d'infection qui ne dépend pas du débit des eaux usées. 

Pour que le Québec tire profit de cette approche novatrice de vigie pour accélérer la détection des cas et d’éclosion de COVID-19 et pour faciliter la compréhension de la situation épidémiologique dans l’ensemble de la population, la mise en œuvre de la vigie du SRAS-CoV-2 dans les eaux usées aux échelles spatiales et temporelles a été proposé : (i) au niveau des quartiers et sur des bases quotidiennes pour les zones urbaines, et (ii) à l’échelle de regroupement de petites municipalités (p. ex. municipalités régionales de comté) et de façon bihebdomadaire pour les régions rurales. Considérant la limite de détection présumée de 1 à 30 cas par 100 000 habitants, l’hypothèse de base du design est de viser des échantillons couvrant environ de 50 000 (zone rurale) à 100 000 habitants (zone urbaine). Cette taille permettra à la santé publique de développer des réponses ciblées.

Les protocoles biomoléculaires de bases pour la détection et le suivi du SRAS-CoV-2 dans les eaux usées ont été développés et validés dans la dernière année par de nombreux laboratoires au Canada et à l’international, incluant les laboratoires de S. Dorner (Polytechnique Montréal) et D. Frigon (McGill) au Québec. Les données récoltées dans les eaux usées et modélisées pour ajuster le signal viral seront comparées aux données sur les cas de COVID-19 identifiés par dépistage individuel. Cela permettra de mettre en relation les deux types d’informations et de prendre la mesure de la validité et de l’utilité de l’information fournie par la quantification du virus dans les eaux usées : précocité de la détection, tendance à la hausse, plateau ou à la baisse dans l’épidémiologie de la maladie.

La qualité des données des eaux usées doit être contrôlée avant stockage dans une base de données accessible à tous afin de permettre des analyses et interprétations plus poussées. On sait que le signal viral est affecté par différents phénomènes intervenant entre l'excrétion du virus et son arrivée sur le lieu de prélèvement (p. ex. dilution et dégradation). Si des standards internes comme le virus de la marbrure légère du piment (PMMoV) peuvent aider à corriger certains de ces effets, des doutes ont été émis sur ces méthodes de correction et des algorithmes de correction et modèles mathématiques prédictifs seront conçus par notre équipe pour compléter ou remplacer ces approches. De plus, certains phénomènes ne peuvent être réellement corrigés qu'en tirant parti des connaissances sur le devenir du virus lors de son transport du foyer au lieu d'échantillonnage : cinétique de dégradation de premier ordre qui dépend de la température, l’hydraulique, l’adsorption sur les matières en suspension, et le temps de transport à partir des différents endroits dans le bassin d'égout. Pour ces algorithmes de correction, en plus des données de concentration virale, des métadonnées sont collectées pour décrire la qualité des eaux usées, les débits d'égouts, les conditions météorologiques, entre autres.

Pour ce qui est du suivi des variants et des mutations d’intérêt, des techniques de séquençage métagénomique des virus SRAS-CoV-2 sont appliquées pour compléter les données de vigie. Finalement, les enjeux éthiques et de gouvernances sont analysés pour comprendre l’arrimage entre les champs d’expertise (génie de l’environnement et santé publique), et discerner des problèmes possibles de stigmatisation et d’acceptabilité sociale dans la gestion des données.