《PLOS Water》：The Lishtot TestDrop Pro device cannot reliably indicate microbial water safety
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低成本、可扩展的测试方法在全球范围内，尤其是在资源有限的环境中，具有增加水质安全数据可用性的巨大潜力。研究人员评估了Lishtot TestDrop Pro，这是一种市售的低成本基于摩擦电效应（triboelectric effect）的传感器，用于实时测定水
低成本、可扩展的测试方法在全球范围内，尤其是在资源有限的环境中，具有增加水质安全数据可用性的巨大潜力。研究人员评估了Lishtot TestDrop Pro，这是一种市售的低成本基于摩擦电效应（triboelectric effect）的传感器，用于实时测定水污染，包括微生物安全性。研究人员通过将原始废水进水连续稀释到去离子水中，制备了总共199个水样，以产生从<1到无法计数（tntc, >300每稀释平板）CFU/100 mL的大肠杆菌（E. coli）计数范围，以评估该传感器。研究人员按照制造商说明对这些水样进行了测试。在五台设备上，研究人员使用三种设置收集传感器读数，产生了近8,955次单独测量，以与通过标准膜过滤法（EPA Method 1604）（一种常见的饮用水安全性指标）测量的大肠杆菌（E. coli）进行比较。研究人员发现传感器评分与水中大肠杆菌（E. coli）的存在之间没有统计相关性：当废水和E. coli存在时，43%的传感器读数显示“安全”，而在缺少E. coli的样品中，56%被传感器判定为“不安全”。Lishtot TestDrop Pro不是测量微生物水质安全的准确方法。
论文解读文章：
**研究背景与问题**
水质监测（Water Quality Monitoring, WQM）是维护和改善公共卫生的重要工具，饮用水是病原体、有毒金属及其他污染物的重要暴露途径。尽管社区和政府可采取预防措施降低健康风险，但WQM常需验证这些措施的有效性，并识别水质风险的持续趋势。然而，现有WQM方法往往成本高昂或耗时较长：标准病原体检测方法（如培养目标微生物）可能延误结果，昂贵设备（如遗传物质分析）在资源受限地区难以推广。联合国儿童基金会（UNICEF）因此制定了低成本（<1000美元）、快速（<2小时）、能区分风险等级的新技术标准。Lishtot TestDrop Pro是一种市售实时水质传感器，宣称通过测量摩擦电效应（triboelectric effect）检测大肠杆菌（Escherichia coli, E. coli）及其他污染物，但其性能缺乏同行评审验证。本研究旨在系统评估该传感器指示微生物水质安全的能力。
**研究内容与结论**
研究人员通过向去离子水中加入废水稀释液制备199个水样，模拟受粪便污染的饮用水，使用五台Lishtot TestDrop Pro传感器（每台含Tap、Bottle、Environment三个按钮）进行总计8,955次测量，并以标准膜过滤法（EPA Method 1604）测得的E. coli计数（单位：CFU/100 mL）作为参照指标。结果表明，传感器评分与E. coli计数之间无统计相关性：在已知无E. coli的样品中，56%被错误判定为“不安全”（假阳性）；在已知含高浓度E. coli的样品中，43%被错误判定为“安全”（假阴性）。回归模型R2值均小于0.01，ANOVA检验无显著差异；Spearman秩相关系数（ρ = -0.1493, p = 0.0603）不显著，去除无检出样本后仍无统计意义；受试者工作特征曲线下面积（Area Under the Curve, AUC）在0.35至0.65之间，接近随机分类。该传感器不符合UNICEF关于假阳性/假阴性率低于15%的最低标准，因此无法准确指示微生物水质安全。研究论文发表于《PLOS Water》。
**关键技术方法**
研究采用以下主要技术方法：
1. **样品制备**：从Orange Water and Sewer Authority（OWASA）采集原始废水进水，用去离子水进行10
-9至10
-3连续稀释，共制备199个水样，涵盖世界卫生组织（WHO）风险分类（低风险：<1 CFU/100 mL至极高风险：>100 CFU/100 mL）。
2. **传感器测量**：使用五台Lishtot TestDrop Pro设备，每台设备分别按下Tap、Bottle、Environment按钮，在100 mL样品（置于聚苯乙烯杯中）上方0.5英寸处进行测量，每次重复三次，通过蓝牙连接至移动应用记录评分（0-99）。
3. **参比方法**：采用EPA Method 1604膜过滤法，取100 mL样品通过0.45 μm滤膜，转移至BD Difco? MI琼脂（Chromogenic Dehydrated Culture Media），35°C培养24小时后计数E. coli菌落（蓝点）。每个稀释度重复三次，取算术平均值作为真实E. coli计数。
4. **统计分析**：使用Python和R进行数据分析，包括抖动图（jitter plot）、线性回归模型及ANOVA显著性检验（α = 0.05）、Shapiro-Wilk正态性检验、Spearman秩相关系数、支持向量分类器（Support Vector Classifier, SVC）计算AUC。
**研究结果**
- **传感器评分分布**：所有测量评分中，约64%集中在极端值0或99；去离子水空白样中56%的读数低于81（假阳性），原始废水进水样品中43%的读数高于81（假阴性），中间风险级别样品假阴性率为21%，均超出UNICEF允许的15%阈值。
- **回归模型分析**：对五台设备及其三个按钮分别拟合线性回归模型，所有R2值均低于0.01，且ANOVA F检验在p = 0.05水平不显著，表明传感器评分对E. coli计数无解释能力。
- **非参数相关性检验**：Shapiro-Wilk检验证实数据非正态分布。Spearman秩相关分析显示，传感器评分与平均E. coli计数之间的相关系数ρ = -0.1493（p = 0.0603），排除非检出样本后ρ = 0.0473（p = 0.6202），均无单调相关存在。
- **分类性能评价**：将所有设备读数按按钮类型汇总，Bottle按钮AUC最高为0.63；单个设备-按钮组合的AUC范围为0.35至0.65，均低于可接受的0.7阈值，表明其分类能力不优于随机猜测。
**讨论与结论**
讨论指出，传感器评分在极端值的聚集（0和99）可能导致水质误判，且假阳性与假阴性率过高，无法满足实际应用需求。研究人员推测，摩擦电效应测量可能需要特异性表面来富集目标化合物，但制造商推荐使用普通塑料杯（聚苯乙烯、聚丙烯或聚对苯二甲酸乙二醇酯，PS/PP/PET），无选择性表面；手摇动样品的方式可能无法产生足够的表面带电差异，且E. coli的存在可能不产生独特带电特征。此外，制造商未指定摇动强度，缺乏标准化操作。尽管Lishtot TestDrop Pro在成本和通量上符合UNICEF要求，但性能缺陷使其不适用于微生物水质安全指示。研究人员建议领域内继续开发并严格评估新型低成本、及时且可靠的WQM技术。
结论部分翻译为：基于本研究的评估及高比例的错误分类，Lishtot TestDrop Pro传感器在其当前形式下似乎不能成为填补水质监测能力差距的可靠工具。这项工作凸显了对与低成本水质监测相关的新技术进行评估的必要性。领域内必须找到并实施能够充分满足人群健康与安全需求、同时保持经济可行的解决方案。此类解决方案可能依赖于新技术，这些技术在实施前应得到适当评估。对其他产品和市售水质监测测试重复此类评估可能是有益的。
