Las infecciones adquiridas en laboratorio (LAI) se definen como infecciones del personal de laboratorio por exposición a microorganismos patógenos durante un procedimiento experimental. Para un laboratorio de bioseguridad de nivel 3 (BSL-3) con un alto potencial de exposición, la reducción de riesgos y amenazas relevantes para los LAI se ha convertido en una preocupación crítica, especialmente después del reciente brote de nuevo coronavirus que causa COVID-19 en Wuhan, China. Este estudio tuvo como objetivo investigar las características espacio-temporales de la dispersión y deposición de bioaerosol de dos tipos de bioaerosolles (Serratia marcescens y fago ΦX174). Se adoptó una combinación de experimento de laboratorio y simulación numérica para explorar la eliminación de bioaerosol. Se empleó el mapeo de iso-superficie de concentración tridimensional junto con el análisis de campo de flujo para dilucidar la migración de bioaerosol y el comportamiento de deposición. El número de deposición total y la relación de deposición de área unitaria se calcularon para diferentes superficies. Los resultados indican que la concentración de bioaerosol permanece estable hasta 400 s después de la liberación, y que casi el 70% de todas las partículas de bioaerosol se depositan en las superficies de paredes y equipos. Se determinaron las regiones de flujo de vórtice y las regiones de alta concentración, y se identificaron las superficies y ubicaciones más severamente contaminadas. Nuestros resultados podrían proporcionar la base científica para controlar el intervalo de tiempo entre diferentes experimentos y también proporcionar pautas para una rutina de desinfección de laboratorio. Además, se debe enfatizar el trabajo futuro con respecto a la optimización del diseño del laboratorio y la distribución de aire de alta eficiencia para la eliminación de bioaerosol en un laboratorio BSL-3.
REFERENCIA:
Liu Z, Zhuang W, Hu L, et al.
Experimental and numerical study of potential infection risks from exposure to bioaerosols in one BSL-3 laboratory. Build Environ. 2020;179:106991. doi:10.1016/j.buildenv.2020.106991
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