VIDA SANA

Plantas de tratamiento de aguas residuales podrían detectar el coronavirus

Desde el comienzo de la pandemia, los grupos de investigación han estado trabajando en métodos para detectar los virus del SARS-CoV-2 en las aguas residuales que se utilizarán para vigilar el grado de transmisión de la covid-19 entre la población.

25 de agosto de 2020
Coronavirus: plantas de tratamiento de aguas residuales detectarían el virus | Foto: JUAN BARRETO / AFP

Un consorcio de virólogos, ecotoxicólogos e investigadores de la evolución de la Goethe University de Frankfurt han demostrado por primera vez en Alemania que el material genético del SARS-CoV-2 puede detectarse en las plantas de tratamiento utilizando métodos moleculares modernos.

Los análisis revelaron entre 3 y 20 equivalentes de genes por mililitro de aguas residuales sin tratar en las nueve plantas de tratamiento probadas durante la primera ola pandémica en abril de 2020. Este nivel de concentración también se midió en estudios realizados en los Países Bajos y en los Estados Unidos.

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Desde el comienzo de la pandemia, los grupos de investigación han estado trabajando en métodos para detectar los virus del SARS-CoV-2 en las aguas residuales que se utilizarán para vigilar el grado de transmisión de la covid-19 entre la población. La idea es simple: como las personas infectadas vierten los virus del SARS-CoV-2 en sus heces, las muestras de aguas residuales podrían dar una indicación del número de infecciones entre todos los residentes conectados a una planta de tratamiento de aguas residuales.

Dada la suficiente sensibilidad, estos análisis podrían funcionar como un sistema de alerta temprana para las autoridades, permitiendo la detección temprana de aumentos de casos locales dentro de la zona de captación de una planta de tratamiento.

En este trabajo, publicado en la revista ‘Science of the Total Environment‘, los investigadores se asombraron de que las muestras de retención más antiguas de los años 2017 y 2018, antes del brote de la pandemia, también dieran señales. La amplia validación del método reveló que el gen iniciador registró erróneamente no solo el SARS-CoV-2, sino también otros coronavirus no causantes de enfermedades en las aguas residuales. El método actual, desarrollado específicamente para el SARS-CoV-2 en aguas residuales, ha sido confirmado mediante la secuenciación de genes.

El método puede emplearse ahora para lo que se denomina epidemiología basada en las aguas residuales: la carga viral medida de una planta de tratamiento permite sacar conclusiones sobre el número de individuos infectados con covid-19 en la zona de captación. En la planta de tratamiento más grande, se estimaron 1.037 casos agudos en la zona de captación para una carga viral de 6 billones (6 x 1012) de equivalencias genéticas por día; en las plantas de tratamiento más pequeñas con cargas virales inferiores en dos órdenes de magnitud, se estimaron 36 casos.

La sensibilidad es suficiente como sistema de alerta temprana para indicar si se ha superado el valor de acción de 50 incidentes por cada 100.000 residentes. Las esperanzas anteriores de que la precisión fuera suficiente para determinar el número estimado de personas infectadas no notificadas mediante el diagnóstico de laboratorio no se han cumplido todavía. Sin embargo, los científicos creen que es posible mejorar aún más los métodos.

Las pruebas de células ‘in vitro‘ han demostrado que los fragmentos de SARS-CoV-2 verificados en las aguas residuales no son infecciosos. Sin embargo, debido a las altas cargas y la baja capacidad de retención de las plantas de tratamiento convencionales, el comportamiento del SARS-CoV-2 en el ciclo del agua debería investigarse más a fondo.

Los autores del estudio están trabajando para que sus conocimientos estén disponibles pronto para una aplicación del método, con el objetivo de lograr una estrecha cooperación entre los ministerios de salud, los ministerios de medio ambiente, los operadores de las plantas de tratamiento y las asociaciones profesionales.

*Con información de Europa Press