Cómo el análisis de aguas residuales nos permite adelantarnos al COVID

Un equipo multidisciplinar formado por químicos, biólogos, matemáticos e ingenieros informáticos ha diseñado un modelo predictivo a partir del análisis de aguas residuales que permite conocer con dos semanas de antelación cómo será la situación epidemiológica.

Este enfoque se implementó en los municipios del área urbana de A Coruña, donde se analizaron las aguas residuales que llegaban a la planta de tratamiento EDAR-Bens para rastrear la dinámica epidémica en una población de 369.098 habitantes. Se desarrollaron modelos matemáticos a partir de la carga viral detectada en las aguas residuales y de los datos epidemiológicos del sistema sanitario. El modelo permitió estimar el número de infectados, incluidos los sintomáticos y asintomáticos, con una fiabilidad cercana al 90%. Estos modelos pueden ayudar a comprender la magnitud real de la pandemia en una población en un momento dado, pueden servir para hacer un análisis retrospectivo de la idoneidad de las medidas tomadas en el pasado y pueden utilizarse como una herramienta eficaz de alerta temprana para predecir brotes.

El coronavirus llega a las plantas de tratamiento de aguas, pero no sale de ellas

Una proporción significativa de pacientes con COVID-19, tanto sintomáticos como asintomáticos, excretan coronavirus a través de las heces. Los virus acaban en las aguas residuales. La red de saneamiento lleva estas aguas residuales hasta las plantas de tratamiento de aguas, donde se depura antes de ser vertida al mar, al río o de ser reutilizada para otros fines.

Aunque la evidencia científica es limitada, los virus presentes en las heces parecen no tener capacidad infectiva, es decir, los virus podrían estar tan deteriorados que no les es posible infectar a otras personas. Aunque el coronavirus haya perdido su capacidad infectiva, sí se puede detectar en las aguas residuales a partir de restos de su material genético (ARN).

El trabajo conjunto de varios centros de investigación determinó que el agua que llega al mar previamente tratada por las depuradoras está 100% libre de coronavirus. Estudios previos (como este y este) también encontraron restos de material genético del SARS-CoV-2 en aguas residuales; pero una vez son tratadas en las plantas depuradoras, no queda ni rastro del virus. La cloración, bromación o los tratamientos biológicos que se hacen de las aguas residuales garantizan la eliminación total de este patógeno. Así que no hay coronavirus ni en el agua de grifo ni en el agua tratada que llega a ríos y mares.

Las muestras de aguas residuales que llegan a las plantas de tratamiento, antes de ser tratadas, son como una instantánea de la pandemia. Si la estrategia de muestreo es constante y está bien diseñada, se crea un álbum fotográfico que sirve para estudiar la evolución epidemiológica. Esto permite evaluar qué medidas han sido más exitosas para frenar los contagios y algo igual de importante, es una herramienta predictiva, permite adelantarse a la situación y predecir brotes. Esto permite establecer medidas tempranas de contención y prevención. Se conoce como 'epidemiología basada en aguas residuales' (WBE).

La epidemiología basada en agua residuales (WBE) se usa para rastrear drogas y virus

La WBE (Wastewater Based Epidemiology o epidemiología basada en aguas residuales) se teorizó en 2001 y luego se implementó en 2005 para rastrear el uso de cocaína y otras drogas. En 2009 se utilizó para rastrear el uso de oseltamivir (Tamiflu) durante la gripe A. El enfoque se basa en la suposición de que cualquier sustancia excretada por los seres humanos que sea suficientemente estable en las aguas residuales se puede utilizar para calcular la concentración original excretada por la población. Este mismo concepto se puede utilizar con virus.

A diferencia de otros microorganismos como las bacterias, los virus no crecen fuera de las células huésped, son partículas inertes; por lo tanto, los virus humanos en las aguas residuales pueden representar las concentraciones excretadas por la población siempre que persistan el tiempo suficiente para ser detectados (entre 2 y 4 días). Así, el monitoreo de los cambios temporales en las concentraciones virales y la diversidad en las muestras de aguas residuales de la comunidad se puede utilizar no solo para determinar el verdadero alcance de la infección en la población, sino también la aparición de nuevas cepas virales y la detección temprana de nuevos brotes.

La utilidad y el potencial de un sistema de vigilancia de aguas residuales se han demostrado previamente. La información biológica que contienen las aguas residuales se ha utilizado como un sistema de vigilancia de la salud comunitaria: sirve para indicar qué enfermedades víricas están circulando dentro de una población casi en tiempo real. Durante el programa mundial de erradicación de la polio, se utilizó como herramienta para evaluar la circulación de la poliomielitis en las poblacionesy la evaluación de la eficacia de la inmunización contra el poliovirus. También se ha utilizado en la predicción de brotes de hepatitis A y gastroenteritis asociada a norovirus.

La WBE es escalable y rentable incluso en entornos de bajos recursos, proporciona resultados rápidos y puede monitorear una amplia variedad de enfermedades virales. Además, el cambio hacia plantas de tratamiento de aguas residuales centralizadas en la mayoría de los núcleos urbanos (donde el SARS-CoV-2 es más prevalente) significa que con un solo muestreo se puede tener una instantánea de la situación epidemiológica en comunidades de miles de habitantes.

Otros países están analizando aguas residuales para evaluar la correlación con la incidencia de COVID-19

Durante la actual pandemia de COVID-19, los procesos para monitorear el SARS-CoV-2 en las aguas residuales se desarrollaron por primera vez en los Países Bajos, seguidos de los EE.UU., Francia, Australia, Italia y España.

En el primer estudio que analizó el SARS-CoV-2 en las aguas residuales, se monitorearon siete ciudades de los Países Bajos y el aeropuerto de Schiphol durante las primeras etapas de la pandemia. El material genético comenzó a detectarse en más sitios a medida que aumentaba el número de casos de COVID-19. De esto se dedujo que hay una correlación entre la carga viral de las aguas residuales y la incidencia de casos.

En una planta de tratamiento de aguas residuales en Massachusetts (EE.UU.) se detectó una carga de ARN viral más alta de lo esperado según el número de casos confirmados, lo que alertó de la diseminación viral de casos asintomáticos en la comunidad.

Tres plantas de tratamiento de aguas residuales en París midieron la concentración del virus durante un período de siete semanas, incluyendo el confinamiento iniciado el 17 de marzo. Encontraron que la carga de ARN viral se correlacionó con el número de casos confirmados de COVID-19.

El análisis de aguas residuales de seis plantas de tratamiento de España que cubren una región con la prevalencia más baja de COVID-19 también sirvió para detectar la transmisión del virus antes de que se notificaran los primeros casos de COVID-19.

En un estudio reciente de la Universidad de Yale midieron la cantidad de ARN en aguas residuales del alcantarillado de New Haven (Connecticut, EE. UU.) y cruzaron estos datos con las admisiones hospitalarias y los casos de COVID-19 confirmados. Descubrieron que las concentraciones de ARN viral en aguas de alcantarilla eran más altas los tres días antes de los picos máximos de hospitalizaciones por COVID-19, lo que mostró que la concentración de ARN del virus en aguas es un indicador más temprano de la progresión de COVID-19 en la comunidad que los indicadores epidemiológicos tradicionales.

Estos estudios mostraron el potencial de monitorear los niveles de SARS-CoV-2 en aguas residuales y de alcantarillado para rastrear e incluso prevenir brotes en la comunidad.

En Galicia se ha desarrollado el primer modelo matemático epidemiológico basado en el análisis de aguas residuales que ofrece información de alta confianza sobre el pasado y el futuro de la pandemia.

El éxito predictivo del modelo gallego

El objetivo principal de la investigación llevada a cabo en A Coruña fue desarrollar un modelo matemático útil para determinar toda la población infectada por SARS-CoV-2, incluidas las personas sintomáticas y asintomáticas, así como predecir brotes, mediante el seguimiento de la carga viral presente en las aguas residuales de la planta de tratamiento de aguas que da servicio al área metropolitana.

Las muestras de aguas residuales se recogieron mediante muestreadores automáticos instalados tanto en la entrada de la depuradora EDAR-Bens como en un desagüe de recogida de aguas residuales de pacientes COVID-19 alojados en siete plantas del Hospital Universitario de A Coruña (CHUAC). En la EDAR-Bens se recogieron muestras de abril a junio, y en el CHUAC de abril a mayo. Una vez en el laboratorio, se extrajo el ARN de las muestras, se determinó el ARN procedente del SARS-CoV-2 y se cuantificó.

Estos datos se cruzaron con los datos epidemiológicos ofrecidos por el Servicio Gallego de Salud (SERGAS), la Dirección General de la Función Pública Salud (Xunta de Galicia) y Hospital Universitario de A Coruña (CHUAC), y con los datos de caudal y bombeo de aguas de la depuradora EDAR-Bens y de MeteoGalicia.

A partir del tratamiento de todos estos datos se generó un modelo matemático que ha permitido predecir con éxito el número de casos activos de COVID-19 en función de la carga viral medida en la depuradora, el caudal diario en la red de alcantarillado y otras variables ambientales, como lluvia, temperatura y humedad.

Se probaron diferentes modelos matemáticos para predecir el número real de casos activos de COVID-19 en función de la carga viral y las variables atmosféricas más relevantes. Tras varias aproximaciones, finalmente se obtuvo una curva logarítmica que se simplificó en una ecuación sencilla. Introduciendo el dato de la carga viral detectada en las aguas residuales, la ecuación devuelve la cifra exacta de casos activos de COVID-19 (con un error por debajo del 10%). Esto ha permitido hacer predicciones del desarrollo de la pandemia con una antelación de dos semanas.

Estos son los primeros modelos estadísticos epidemiológicos basados ​​en aguas residuales altamente confiables, útiles para rastrear la epidemia de COVID-19. Aunque el modelo ha sido desarrollado conforme a las características únicas de un territorio, es fácilmente adaptable para su uso en cualquier parte del mundo.

Esto es lo más cercano que tenemos a una bola de cristal para ver el futuro de la pandemia. En una situación tan grave como esta, una ventaja de dos semanas puede marcar la diferencia. También nos permite echar la vista atrás y evaluar qué medidas sanitarias han dado mejores resultados. Valorar lo que se ha hecho hasta ahora para quedarnos con lo que sí funciona y desechar lo que no, y aplicarlo antes de que se haga tarde.

Los gestores políticos son quienes deciden qué medidas aplicar teniendo en cuenta criterios de toda índole: sanitarios, económicos, sociales… Esta herramienta ofrece fotografías del futuro y del pasado. Sería conveniente que la incorporasen a su gestión.

Todavía no se han anunciado las medidas definitivas que afectarán a las navidades. Para esas fechas no contamos con vacunas, ni hay grandes expectativas de cambio. El análisis de aguas residuales ofrece una visión objetiva del futuro próximo que ayudaría a tomar mejores decisiones.

El desarrollo de este proyecto ha surgido de la colaboración entre la EDAR-Bens y expertos de diferentes campos de la Universidade da Coruña Instituto de Investigación Biomédica de A Coruña (INIBIC), Complexo Hospitalario Universitario de A Coruña (CHUAC), Centro de Investigación en TIC (CITIC) y Centro de Investigaciones Científicas Avanzadas (CICA) que conforman el equipo CovidBens.

Este es un extraordinario ejemplo de cooperación multidisciplinar entre microbiólogos, químicos, matemáticos e ingenieros informáticos. Esto pone de manifiesto que no solo necesitamos más ciencia, sino que además necesitamos que los científicos de diferentes áreas trabajen en equipo. Y necesitamos que la ciencia tenga más voz y que esta se escuche con más atención.