Un nuevo modelo matemático utiliza muestras de aguas residuales para pronosticar de manera efectiva la cantidad de casos clínicos de COVID-19 en una comunidad con cinco días de anticipación. El enfoque fue desarrollado y validado por el ingeniero ambiental de la Universidad de Hokkaido, Masaaki Kitajima, y ​​sus colegas en Japón. Podría ayudar a las autoridades sanitarias a adaptar mejor las políticas de control de infecciones, especialmente cuando se carece de vigilancia clínica. Los investigadores informaron sus hallazgos en la revista Environment International.

La prueba de muestras de aguas residuales para SARS-CoV-2 como un medio para predecir aumentos repentinos en casos clínicos ha llamado la atención. Los científicos han estado investigando este enfoque desde el comienzo de la pandemia. Sin embargo, los métodos actuales no son particularmente sensibles y solo pueden detectar casos en aumento sin poder pronosticar su número dentro de una comunidad.

Kitajima y sus colegas ya habían desarrollado un método para detectar el ARN del SARS-CoV-2 en muestras de aguas residuales. Pero este método requiere material sólido y no funciona bien con aguas residuales diluidas en días de lluvia o con aguas residuales tratadas que han sido clarificadas y en su mayoría son líquidas. Entonces, modificaron su enfoque. En lugar de utilizar la centrifugación a baja velocidad para crear gránulos a partir de muestras de aguas residuales que luego se analizan, utilizaron filtros especiales que pueden capturar el ARN viral de las aguas residuales diluidas. A continuación, se extrae el ARN del filtro, se amplifica y luego se realizan pruebas de reacción en cadena de la polimerasa (PCR) para detectarlo. Llaman al nuevo método Sistema Eficiente y Práctico de Identificación de Virus con Sensibilidad Mejorada para Membrana (EPISENS-M).

Usaron EPISENS-M para analizar muestras semanales tomadas de dos plantas de tratamiento de aguas residuales en Sapporo, Japón, durante dos años, desde mayo de 2020 hasta junio de 2022. Compararon los datos de SARS-CoV-2 que obtuvieron de estas muestras con la vigilancia clínica. datos de casos de COVID-19 en las dos áreas de captación.

« EPISENS-M pudo detectar el ARN del SARS-CoV-2 en las aguas residuales con más del 50 % de precisión cuando los casos nuevos aún eran menos de uno de cada 100 000 habitantes », dice Kitajima.

Análisis adicionales de los datos mostraron que las personas infectadas comienzan a eliminar el virus en el sistema de alcantarillado alrededor de cinco días antes de que se informara a través de las pruebas clínicas.

Los investigadores utilizaron los datos del virus de las aguas residuales junto con los datos de vigilancia clínica para desarrollar un modelo matemático que tiene en cuenta las fluctuaciones de la diseminación viral a lo largo del curso de la enfermedad para predecir con éxito la cantidad de casos nuevos que se espera que ocurran durante los cinco días siguientes.

« Todavía tenemos que entender cómo las vacunas, por ejemplo, afectan la eliminación viral de las personas infectadas en el sistema de alcantarillado », dice Kitajima. « Nuestro enfoque también involucra equipos costosos. Por lo tanto, aún se necesita más investigación para mejorar este método y hacerlo más rentable. Aún así, esta investigación destaca el potencial de la epidemiología basada en aguas residuales para pronosticar la cantidad de casos clínicos en una comunidad incluso cuando no se practica la vigilancia clínica de plena notificación”.