Aguas residuales: ¿Estamos frente a una nueva manera para detectar la COVID-19?
Los investigadores del Sylvester Comprehensive Cancer Center y la University of Miami idearon una estrategia innovadora para predecir los brotes de la COVID-19 hasta cuatro días antes de que una persona dé positivo en la prueba. Y este sistema de alerta temprana podría resultar aún más útil, ya que hay muchos casos de la variante Delta.»
“Estos conocimientos podrían tener un valor incalculable para proteger a nuestros estudiantes, al personal, a los profesores y, con suerte, a nuestras comunidades”, afirma Helena Solo-Gabriele, profesora de ingeniería medioambiental que comenzó el estudio de investigación el verano pasado con la ayuda de George Grills, director asociado de Recursos Compartidos de Sylvester.
“Mediante el muestreo de las aguas residuales que fluyen de los edificios del campus, Solo-Gabriele afirma que los miembros de su equipo de investigación ahora pueden aislar las áreas donde se encuentra el SARS-CoV-2, el virus que causa la COVID-19. Los responsables de la universidad ahora utilizan los datos para planificar más pruebas de COVID-19, preparar a los pacientes que utilizan el Student Health Service y evaluar la necesidad de más espacios de aislamiento y cuarentena”, afirma Erin Kobetz, Ph.D., M.P.H., directora asociada de Ciencias de la Población y Disparidad del Cáncer en Sylvester y vicerrectora de Investigación y Becas de la University of Miami. La Dra. Kobetz dirige los esfuerzos de análisis, seguimiento y localización de la COVID-19 en la universidad.
“Este es otro dato importante para evaluar el grado de transmisión comunitaria de COVID-19 en nuestra universidad”, agrega la Dra. Kobetz. “Lo utilizamos para informar nuestro enfoque sobre dónde puede haber un pico y para planificar de forma logística y operativa con el fin de respaldarlo”.
El proyecto de vigilancia de las aguas residuales de COVID-19, financiado ahora con una subvención de $5 millones de los Institutos Nacionales de la Salud (NIH), surgió de una investigación en la que se indicaba que los seres humanos eliminan partículas de COVID-19 en la orina, las heces y el aliento exhalado antes, incluso, de notar los síntomas. En un principio, el equipo de Solo-Gabriele investigó si se podría crear un modelo de alerta temprana con aguas residuales. Cuando se enteraron de que los portadores asintomáticos de COVID-19 aún pueden infectar y enfermar a otras personas, esto catalizó el proyecto porque era un indicador de que la detección temprana del virus podría salvar vidas.
Sin embargo, mediante el proyecto, Solo-Gabriele reconoció que la vigilancia de las aguas residuales es útil al margen de la COVID-19.
“Con esto, podemos determinar el ritmo al que una comunidad presenta enfermedades. Además, tenemos un panorama general de cuántas personas que contribuyen a esas aguas residuales podrían enfermarse”, afirma Solo-Gabriele, que estudia la contaminación del agua y las playas en el sur de Florida. “No solo para detectar la COVID-19, sino para muchas otras enfermedades que pueden controlarse de esta manera”.
Sin embargo, Solo-Gabriele no podía hacerlo sola. En poco tiempo, conoció a Grills, que la puso en contacto con colegas de la Miller School of Medicine que ya estaban creando pruebas para identificar la COVID-19 en pacientes. Su idea era determinar si esas mismas pruebas podían adaptarse a las aguas residuales. Como biólogo molecular centrada en la genética y la genómica, Grills había trabajado con colegas de Weill Cornell Medicine para rastrear nuevos patógenos mediante el muestreo de superficies en entornos urbanos.
En función de las investigaciones realizadas en todo el mundo, Solo-Gabriele y Grills se dieron cuenta de que si los investigadores de la universidad podían rastrear las altas concentraciones de virus en las aguas residuales hasta lugares específicos, se podría predecir la ubicación de los brotes emergentes.
Su proyecto pronto se convirtió en un esfuerzo de toda la universidad.
“En este proyecto, participan profesores de los tres campus de la UM, y estamos integrando la vigilancia ambiental del virus con los datos de la COVID-19 en seres humanos para crear un modelo con el que podamos predecir los brotes e informar la toma de decisiones en materia de salud pública”, afirma Grills. “Las herramientas y metodologías que estamos creando también pueden vigilar otros tipos de enfermedades infecciosas en el futuro”.
Si bien empezaron con muestras semanales, Solo-Gabriele afirma que, con la financiación de los NIH, el equipo puede ampliar y recopilar muestras con más frecuencia para determinar si pueden obtener una alerta temprana aún más detallada, que tal vez les permita incluso estimar la cantidad de personas infectadas en un edificio.
Señaló que todo el proceso se aceleró gracias a una nueva técnica analítica, creada por Mark Sharkey, profesor adjunto de investigación en la División de Enfermedades Infecciosas, denominada reacción cuantitativa en cadena de la polimerasa (o qPCR) V2G (por “volcán de segunda generación”), que puede detectar la COVID-19 en las aguas residuales con más rapidez que los métodos anteriores.
Además, uno de los coinvestigadores del proyecto, Chris Mason, profesor de fisiología y biofísica en Weill Cornell Medicine, y su equipo también comprueban las muestras de aguas residuales para detectar el SARS-CoV-2 con una herramienta de diagnóstico rápido que él creó, denominada amplificación isotérmica mediada por bucle (LAMP).Todo el proyecto se describe en un nuevo artículo publicado hace poco en la revista Science of the Total Environment.
Desde que comenzó el verano pasado, el proyecto de aguas residuales se amplió en gran medida.
Ahora recopila muestras con la ayuda de dispositivos automatizados en 16 lugares de los tres campus de la universidad. Su flujo de trabajo típico comienza con el equipo de muestreo, que incluye a Solo-Gabriele, estudiantes y personal de investigación, junto con el equipo de Instalaciones y Seguridad y Salud Ambiental de la universidad que recopila y filtra las muestras, antes de pasárselas a Sharkey, Mason y Sion Williams en el recurso compartido de oncogenómica en Sylvester Comprehensive Cancer Center para realizar un análisis más detallado.
A continuación, Naresh Kumar, profesor de salud pública, y Alejandro Mantero, analista de investigación, analizan los datos de las aguas residuales y los correlacionan con las tasas de positividad de la prueba de COVID-19 en todo el campus para alimentar el modelo de predicción del proyecto. Gracias a esto, el equipo puede estimar dónde pueden ocurrir los brotes. Kumar dice que en su modelo ahora se indica que el virus puede detectarse hasta cuatro días antes de un diagnóstico clínico de COVID-19. También se demuestra que el virus persiste en las aguas residuales hasta cinco días después de un diagnóstico positivo, agregó.
Además, como las variantes de COVID-19 actuales están provocando más brotes, Solo-Gabriele afirma que ahora también están trabajando con Mason para secuenciar y realizar análisis metagenómicos de algunas de las muestras de aguas residuales. Con esto, podrán descubrir qué variantes de COVID-19 están circulando en los campus de la universidad.
Racionalización de los datos
Mientras tanto, el coinvestigador Stephan Schürer, profesor de farmacología molecular y celular de la Miller School, también está trabajando con Dusica Vidovic, miembro del equipo, para agilizar la afluencia masiva de datos procedentes del proceso de recolección de muestras.
Schürer y Chris Mader, director de Desarrollo de Aplicaciones y Sistemas del Instituto de Ciencia de Datos y Computación de la universidad, están utilizando esta información para crear un panel de control con el que se brindarán datos sobre los puntos potencialmente conflictivos de la COVID-19 a los responsables de la universidad. Mientras tanto, también están compartiendo la información con una base de datos nacional creada por los NIH para comparar los resultados de todas las instituciones estadounidenses que controlan la COVID-19 en las aguas residuales.
“Estamos construyendo la infraestructura para que todos los datos y resultados del análisis de las aguas residuales se procesen, se integren y se hagan accesibles a través de un panel de control”, dice Schürer.
A medida que el proyecto avanza, Solo-Gabriele afirma que están añadiendo más datos, como muestras de una planta de aguas residuales del condado de Miami-Dade para correlacionarlas con los datos locales de positividad de COVID-19. De esta manera, se podrá perfeccionar el modelo informático y ampliar su comprensión de la vigilancia local de aguas residuales. También se podrá ampliar su investigación para determinar la cantidad de virus presente en una muestra de un máximo de 800,000 personas.
Según Solo-Gabriele, el modelo podría ayudar a los investigadores de todo el país a avanzar cuando se produzca otra ola de COVID-19 o a vigilar futuros virus que se puedan desprender a través de las aguas residuales.
“Sobre todo en situaciones de pandemia, necesitamos disponer de sistemas de recolección, análisis y predicción de datos en tiempo real”, afirma. “Ojalá hubiésemos tenido este sistema al comienzo de la pandemia de la COVID-19. Pero nunca es tarde. Ahora lo tenemos en marcha, de modo que si las enfermedades cambian, se puede controlar a través de las aguas residuales”.
Escrito por Janette Tannen para Inventum.
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