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Diario de Mallorca

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Crisis del coronavirus

Un modelo matemático que prevé brotes a 7 días, desde Galicia

Se trata del análisis del material genético del SARS-CoV-2 en las aguas residuales, un sistema “sensible y práctico”

Imagen de una depuradora gallega. B. Área

El análisis del material genético del SARS-CoV-2 en las aguas residuales ha sido clave durante esta pandemia, un método “sensible y práctico” para detectar nuevos brotes de covid-19 y evaluar la evolución de la pandemia en Galicia. Así lo prueban expertos gallegos del CSIC, UVigo y Geseco Aguas S. A., unidos en el proyecto DIMCoVAR, que acaban de publicar los detalles de la estrategia de vigilancia en la comunidad gallega de la pandemia de covid-19 a través de aguas residuales en la revista internacional 'Science of the total Environment'. De todo este trabajo de análisis y recopilación de datos de la evolución del virus sale una metodología capaz de adelantarse a nuevos brotes de infecciones, prediciendo su llegada entre 7 y 10 días antes.

El equipo multidisciplinar (virología, biología molecular, modelización matemática, ingeniería) al frente de este proyecto, financiado por el Fondo Supera COVID de la CRUE-Santander, logró desarrollar herramientas para detectar masivamente la presencia de virus en las comunidades locales, así como la carga viral en aguas residuales, que se utilizó para detectar brotes covid y seguir la evolución de la población infectada. Para ello utilizaron 11 estaciones depuradoras de aguas residuales ubicadas en municipios de tamaño medio sin vertido de hospitales: Baiona, Nigrán, Gondomar, Cambados, Moraña, Porto do Son, Muros, Melide, Ares, Cedeira y Noia. A petición de las autoridades sanitarias se incluyeron cuatro plantas más para ayudar en el control de la pandemia: Pobra do Caramiñal, Betanzos, Burela y Viveiro.

Publicación de datos

Ahora el equipo gallego publica los resultados de estos dos años en el artículo 'Wastewater and marine bioindicators surveillance to anticipate covid-19 prevalence and to explore SARS-CoV-2 diversity by next generation sequencing: One-year-study', publicado en 'Science of the total Enviroment'. El muestreo se realizó tanto en las estaciones (1 o 2 muestras por semana) como en el punto de vertido en el medio marino (cada dos semanas muestras de agua de mar, sedimento marino y bioindicadores de mejillón salvaje y de acuicultura) prestando en este último caso especial atención a la detección del SARS-CoV-2 en mejillones por su extraordinaria capacidad de filtrado del agua y la posibilidad de concentrar el ARN viral, aumentando la probabilidad de detección del material genético viral.

“Con todos esos datos lo que se hizo, los ingenieros, fue desarrollar un modelo de predicción¿Cómo se comportaría la pandemia a 7 días vista? Estamos diseñando el método que se publicará de forma más específica en revistas próximamente”, cuenta Beatriz Novoa, profesora de investigación del CSIC en el IIM.

Modelo de predicción

El modelo, desarrollado por el grupo de Ingeniería de Procesos del IIM por Antonio A. Alonso, Irene Otero-Muras y Manuel Pájaro, se trata del primero que incorpora datos sanitarios y de carga viral en el agua. “A través del mismo hemos obtenido predicciones en horizontes temporales de 7-10 días en las 11 localidades objeto de estudio, permitiendo a su vez, al ser mecanístico, analizar los efectos de las distintas políticas de mitigación en la evolución del número de personas infectadas”, explica Irene Otero, quien destaca que “se trata de una herramienta robusta y flexible, que se puede adaptar para la detección, vigilancia y monitorización de la propagación de SARS-CoV-2 u otros patógenos”.

La carga viral en la corriente de entrada a las estaciones depuradoras de aguas residuales se utilizó para detectar nuevos brotes de covid-19, y los datos de carga viral en las augas residuales en combinación con datos proporcionados por el sistema de salud se utilizaron para predecir la evolución de la pandemia en los municipios en estudio en un horizonte temporal de 7 días. Los resultados confirman también la capacidad de los reactores biológicos y el sistema de desinfección en EDAR (estación depuradora de aguas residuales) para eliminar el virus.

Beatriz Novoa, profesora de investigación del IIM-CSIC

“Detectamos las mutaciones del virus antes que en los hospitales”

“Yo nunca había trabajado con aguas residuales y llevo 30 años trabajando con virus. Nos fue fácil. Y me parece un sistema excelente de alerta”, expresa Beatriz Novoa, profesora de investigación del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) en el Instituto de Investigaciones Marinas (IIM) y una de las participantes en este proyecto.

¿Qué detectan en el agua?Hay que explicar que no significa que el virus esté vivo. Detectamos su ácido nucleico, sus genes. Pero no el virus íntegro. Y podemos también secuenciar el virus. Saber qué variante está circulando por la población.
¿Definían brotes con antelación?Detectamos el virus, las mutaciones que circulan en poblaciones gallegas. Solo con eso ya nos adelantábamos a la detección en hospitales. Simplemente con poner en una gráfica nuestras detecciones y las de los pacientes. Y también vimos que detectábamos algunas mutaciones que no estaban siendo detectadas en pacientes. El equipo de ingenieros que trabaja con nosotros incorporó toda esa carga viral y datos.
A partir de ahí nace el modelo de predicción...Con todos esos datos se hizo el modelo matemático para poder predecir. ¿Si puede valer para otras pandemias? Por supuesto. Es un método excelente no solo para detectar el virus de la pandemia, sino también para cualquier patógeno que esté circulando entre la población. Porque esto es como si concentraras todo... Lo que estamos haciendo en bacterias... Estamos intentando ver cuáles son todos los patógenos que aparecen a la entrada de la depuradora. Al principio de la pandemia ya nos pusimos a trabajar con esto porque es un sistema muy valioso.


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