Details published on Covid-19 surveillance strategy based on wastewater in Galicia

- Publicado en la revista “Science of the total Enviroment”

-El artículo, firmado por CSIC, UVigo y GESECO, da cuenta de los datos recabados en 11 estaciones depuradoras de aguas residuales con una metodología integrada desarrollada para la detección, monitorización y predicción. También, de la presencia de virus en el medio marino en el punto de vertido de las estaciones, lo que reveló un impacto menor del SARS-CoV-2 en agua de mar, sedimentos marinos y mejillones silvestres y de acuicultura.

-El estudio, que se ha desarrollado en el marco del proyecto DIMCoVAR, tiene entre sus logros la detección de variantes del virus o la puesta a punto del primer modelo matemático dinámico que incorpora datos sanitarios y de carga viral en aguas, obteniendo predicciones de 7-10 días.

Santiago de Compostela, 9 de mayo de 2022. En mayo de 2020, en plena pandemia de la COVID-19, el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), la Universidade de Vigo (UVigo) y GESECO Aguas S.A. iniciaron el proyecto “DIMCoVAR”, financiado por el Fondo Supera COVID de la CRUE-Santander.

El objetivo general era determinar si el análisis de las aguas residuales permitía detectar el virus y predecir la evolución de la pandemia en Galicia. La sinergia entre disciplinas (virología, biología molecular, modelización matemática, ingeniería) y entidades públicas (CSIC y UVigo) y privadas (GESECO) permitió la creación de un equipo que trabajó desde el primer momento con el fin de poner a disposición de los gestores de la pandemia una herramienta que sirviera para adelantarse a las sucesivas olas de infecciones.

“La rápida propagación del virus evidenció pronto la necesidad de desarrollar herramientas para detectar masivamente su presencia en las comunidades locales pues estas herramientas, combinadas con métodos de detección individual, contribuían a la vigilancia del SARS-CoV-2. También, pronto se apreció la posibilidad de utilizar el enfoque epidemiológico de aguas residuales para COVID-19. Así, la carga viral en aguas residuales se utilizó para detectar brotes de COVID-19 y seguir la evolución de la población infectada y los protocolos de detección del material genético en aguas residuales y su cuantificación se han optimizado cada vez más desde el inicio de la pandemia”, explica Antonio Figueras, profesor de investigación del CSIC en el IIM.

"La carga viral en aguas residuales se utilizó para detectar brotes de COVID-19 y seguir la evolución de la población infectada y los protocolos de detección del material genético en aguas residuales"

Dos años después de iniciar el proyecto, el CSIC, a través del Instituto de Investigaciones Marinas –grupos de Inmunología y Genómica e Ingeniería de Procesos-, junto con el grupo de Biotecnología Industrial e Ingeniería Ambiental de la UVigo; GESECO Aguas S.A. y el Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, dan cuenta de los resultados alcanzados.

Lo hacen 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”.

Se presenta la metodología desarrollada para la vigilancia de aguas residuales del SARS-CoV-2 en Galicia a través de 11 estaciones depuradoras de aguas residuales (EDAR) ubicadas en municipios de tamaño medio -2.000-23.000 habitantes- sin vertido de hospitales: Baiona, Nigrán, Gondomar, Cambados, Moraña, Porto do Son, Muros, Melide, Ares, Cedeira y Noia. Además, 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.

El muestreo se realizó tanto en las estaciones -1/2 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 de agua y la posibilidad de concentrar el ARN viral, aumentando la probabilidad de detección del material genético viral.

“La metodología integra el muestreo de aguas residuales en las depuradoras objeto de estudio (en los puntos de entrada, efluente de salida y vertido final), muestreo de sedimentos marinos y bioindicadores, pretratamiento y cuantificación de biomarcadores, detección de ARN por RT-qPCR, secuenciación de SARS-CoV-2 en muestras de aguas residuales, gestión de datos a través de una plataforma digital y pronóstico de epidemias por un modelo mecanicista predictivo”, explica Beatriz Novoa, profesora de investigación del CSIC en el IIM.

Este modelo, desarrollado por el grupo Ingeniería de Procesos del IIM por por Antonio A. Alonso, Irene Otero-Muras y Manuel Pájaro, se trata del primero que incorpora datos sanitarios y de carga viral en 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”.

“A través de este mecanismo, hemos obtenido predicciones en horizontes temporales de 7-10 días en las 11 localidades objeto de estudio"

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 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 en estudio en un horizonte temporal de 7 días.

“El trabajo aporta diferenciales respecto a estudios publicados anteriormente, entre los que destaca la evaluación del destino del virus en aguas residuales y ambientes marinos, la evaluación de la eficiencia de las EDAR en la eliminación del material genético del virus y el desarrollo de un modelo mecanicista que, combinando datos del sistema de salud, muestre capacidad predictiva para pronosticar la evolución de las pandemias a nivel municipal. Además, 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, pues hemos sido capaces de detectar variantes del virus que están circulando en toda la población, y no solo en pacientes. Esto es una herramienta muy valiosa para seguir la evolución del virus”, destaca apunta Beatriz Novoa.

“Los resultados confirmaron la capacidad de la vigilancia de aguas residuales para seguir la evolución de la pandemia en Galicia, a través del monitoreo de aguas residuales SARS-CoV-2 de una serie de municipios representativos Además, y a diferencia de otras investigaciones realizadas sobre la presencia de SARS-CoV-2 en aguas residuales, nuestro estudio también pretendía explorar la detección del virus en el medio marino y la capacidad de eliminación del virus de las estaciones, pues Galicia es conocida por sus actividades de pesca, mariscos y acuicultura. En este sentido, los datos confirmaron la capacidad de los reactores biológicos y el sistema de desinfección en EDAR para eliminar el virus. El impacto en el medio marino fue de menor importancia y la detección del virus en agua de mar y mejillones silvestres y de acuicultura puede asociarse a vertidos descontrolados de aguas residuales y descontaminación de la red de alcantarillado”, concluye Claudio Cameselle, de la Universidad de Vigo.