Financiado por el Fondo CRUE-Santander Supera Covid, en mayo de 2020, poco después del inicio de la pandemia del covid-19, se puso en marcha el proyecto DIMCoVAr. Para determinar si el análisis de las aguas residuales detectaba el virus y predecía la evolución de la pandemia en Galicia, investigadores del Centro Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), la Universidad de Vigo y la empresa Geseco Aguas SA crearon un equipo multidisciplinar en el que, mediante la sinergia entre la virología, la biología molecular, la modelización matemática y la ingeniería, podrían poner a disposición de los gestores de pandemias una herramienta que les ayudaría a anticipar sucesivas oleadas de contagios.
"La rápida propagación del virus pronto destacó la necesidad de desarrollar herramientas para detectar masivamente su presencia en las comunidades locales, ya que estas herramientas, combinadas con métodos de detección individual, contribuían a la vigilancia del SARS-CoV-2”, explica Antonio Figueras, profesor de investigación del CSIC en el Instituto de Investigaciones Marinas (IIM), quien señala que la posibilidad de utilizar el abordaje epidemiológico de las aguas residuales por covid-19. “Así, se utilizó la carga viral en aguas residuales para detectar bultos de covid y seguir la evolución de la población infectada y los protocolos de detección de material genético en aguas residuales y su cuantificación se han ido optimizando cada vez más desde el inicio de la pandemia”, apunta Figueras, el cual señala que pronto se apreció la posibilidad de utilizar el enfoque epidemiológico de aguas residuales para covid-19.
“Así, se utilizó la carga viral en aguas residuales para detectar bultos de covid y seguir la evolución de la población infectada y los protocolos de detección de material genético en aguas residuales y su cuantificación se han ido optimizando cada vez más desde el inicio de la pandemia”, apunta Figueras, el cual señala que pronto se apreció la posibilidad de utilizar el enfoque epidemiológico de aguas residuales para covid-19. “Así, se utilizó la carga viral en aguas residuales para detectar bultos de covid y seguir la evolución de la población infectada y los protocolos de detección de material genético en aguas residuales y su cuantificación se han ido optimizando cada vez más desde el inicio de la pandemia”, apunta Figueras.
Dos años después del inicio del proyecto, los grupos de Inmunología y Genómica e Ingeniería de Procesos del CSIC, a través del Instituto de Investigaciones Marinas (IIM); el grupo de Biotecnología Industrial e Ingeniería Ambiental de la UVigo; Geseco Aguas SA y el Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, publican los resultados del proyecto en el artículo Vigilancia de bioindicadores marinos y aguas residuales para anticipar la prevalencia de COVID-19 y explorar la diversidad del SARS-CoV-2 mediante secuenciación de próxima generación: Uno - estudio de un año , publicado en Science of the total Enviroment .
“Los resultados confirmaron la capacidad del seguimiento de las aguas residuales para seguir la evolución de la pandemia en Galicia, a través del seguimiento de las aguas residuales del SARS-CoV-2 de varios municipios representativos. Además, a diferencia de otras investigaciones, nuestro estudio también pretendía explorar la detección del virus en el medio marino y la capacidad de eliminación del virus en las depuradoras, ya que Galicia es conocida por su actividad pesquera, marisquera y acuícola”, explica Claudio Cameselle, investigadora del grupo de Biotecnología Industrial e Ingeniería Ambiental de la UVigo. En este sentido, los datos confirmaron la capacidad de los reactores biológicos y del sistema de desinfección de las EDAR para eliminar el virus.
Toma de muestras en depuradoras y vertederos en el medio marino
El artículo, publicado en Science of the Total Enviroment, presenta la metodología desarrollada para el seguimiento de las aguas residuales del SARS-CoV-2 en Galicia a través de 11 depuradoras ubicadas en municipios de tamaño medio, entre 20.000 y 23.000 habitantes y sin altas hospitalarias, en concreto Baiona, Nigrán, Gondomar, Cambados, Moraña, Porto do Son, Muros, Melide, Ares, Cedeira y Noia, a los que, a petición de las autoridades sanitarias, y con el objetivo de ayudar al control de la pandemia, se sumaron Pobra do Caramiñal, Betanzos, Burela y Viveiro. El muestreo se realizó tanto en estaciones como en el punto de vertido al medio marino, prestando especial atención a la detección de SARS-CoV-2 en mejillones, por su extraordinaria capacidad de filtrado de agua y la posibilidad de concentrar el ARN viral, aumentando la probabilidad de detección de material genético viral.
La metodología integra muestreo de aguas residuales en plantas de tratamiento (en puntos de entrada, salida de efluentes y descarga final), muestreo de sedimentos marinos y bioindicadores, pretratamiento y cuantificación de biomarcadores, detección de RNA por RT-qPCR, secuenciación de SARS-CoV-2 en muestras de aguas residuales, datos gestión a través de una plataforma digital y predicción de epidemias mediante un modelo mecanicista predictivo, detalla Beatriz Novoa, profesora de investigación del CSIC en el IIM. Este modelo, desarrollado por Antonio A. Alonso, Irene Otero-Muras y Manuel Pájaro del grupo de Ingeniería de Procesos de SME, es el primero en incorporar datos de salud y carga viral del agua, y a través de él “obtuvimos predicciones en horizontes temporales de 7- 10 días en las 11 localidades en estudio.
Una herramienta muy valiosa para seguir la evolución del virus
La carga viral en la entrada de las plantas de tratamiento de aguas residuales se utilizó para detectar nuevos brotes de covid-19, y los datos de carga viral en las aguas residuales, en combinación con los datos proporcionados por el sistema de salud, se utilizaron para predecir la evolución de la pandemia en los municipios de estudio en un horizonte temporal de siete días.
“El trabajo, con respecto a estudios publicados anteriormente, proporciona una evaluación del destino del virus en aguas residuales y ambientes marinos, una evaluación de la eficiencia de las EDAR en la eliminación de material genético del virus y el desarrollo de un modelo mecanicista que, combinando datos del sistema de salud, muestra capacidad predictiva para predecir la evolución de las pandemias a nivel mundial”, explica Beatriz Novoa. Además, explica el profesor de investigación del CSIC en el IMM, el enfoque integral, que incluye la detección de variantes a partir de muestras de aguas residuales, es una importante fuente de información para el seguimiento del impacto de la pandemia, “porque pudimos detectar variantes del virus que están circulando en toda la población, y no sólo en los pacientes. Esta es una herramienta muy valiosa para monitorear la evolución del virus”, dijo.
