El análisis de aguas residuales en mejillones salvajes permite estudiar la evolución de la Covid

Un estudio dirigido por el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), la Universidade de Vigo (UVigo) y la empresa Geseco S.A. ha confirmado que el estudio de las aguas residuales se demuestra como clave, práctico y sensible para conocer la evolución de la incidencia del coronavirus SARS-CoV-2 y sus variantes.

Es la principal conclusión del proyecto 'DIMCoVAR', que viene recogido en un artículo publicado en 'Science of the total Environment' y que nació en mayo de 2020 a partir del análisis de datos recabados en un total de 15 estaciones depuradoras de aguas residuales (EDAR) de Galicia en municipios de tamaño medio --de 2.000 a 23.000 habitantes-- y sin vertidos procedentes de hospitales.

En concreto, se tomaron muestras de las depuradoras de Baiona, Nigrán, Gondomar, Cambados, Moraña, Porto do Son, Muros, Melide, Ares, Cedeira y Noia. A estas hay que sumar, a petición de las autoridades sanitarias, las estaciones de A Pobra do Caramiñal, Betanzos, Burela y Viveiro.

El objetivo general de este estudio, tal y como explica el CSIC, era determinar si el análisis de las aguas residuales permitía detectar el virus y predecir la evolución de la pandemia en Galicia, para así poner a disposición de las administraciones públicas una herramienta con la que adelantarse a las sucesivas olas de infecciones.

Antonio Figueras, profesor de investigación del CSIC en el Instituto de Investigaciones Marinas (IIM), con sede en Vigo, explica que la "rápida propagación" del SARS-CoV-2 "evidenció pronto la necesidad de desarrollar herramientas para detectar masivamente su presencia" en las comunidades.

"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", prosigue.

Análisis en mejillones

El muestreo del agua se realizó tanto en las 15 estaciones mencionadas --una o dos muestras por semana-- como en el punto de vertido en el mar --cada dos semanas en agua marina, en sedimentos y en mejillones salvajes y de acuicultura por su capacidad de filtrado de agua-- y los datos se analizaron a través de "una plataforma digital" con "un modelo mecanicista predictivo", tal y como indica Beatriz Novoa, otra profesora del CSIC en el IIM.

Este modelo, desarrollado por Antonio A. Alonso, Irene Otero-Muras y Manuel Pájaro, integrantes del grupo Ingeniería de Procesos del IIM, se trata del primero que incorpora datos sanitarios y de carga viral en agua. A través del mismo, añade Otero-Muras, se obtuvieron predicciones en horizontes temporales de 7-10 días, que permitieron analizar también los efectos de las distintas políticas de mitigación de la pandemia en la evolución del número de personas infectadas.

Además, tal y como destaca la profesora Novoa, este trabajo aporta "diferenciales respecto a estudios publicados anteriormente", como son la evaluación del destino del virus en aguas residuales y ambientes marinos, de la eficiencia de las EDAR en la eliminación del material genético del SARS-CoV-2 y el desarrollo de un modelo mecanicista que muestre capacidad predictiva para pronosticar la evolución de la pandemia a nivel municipal.

"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", resume Claudio Cameselle, de la UVigo.