A meses de la pandemia del coronavirus, sigue siendo un desafío mundial identificar la presencia y propagación del SARS-CoV-2. El prolongado tiempo de incubación y los casos infectados asintomáticos han permitido que el virus se propague rápidamente y que se evite su detección y contención.
Las estimaciones actuales de la ocurrencia del SARS-CoV-2 están muy sesgadas hacia las regiones en las que se está llevando a cabo la detección médica de los individuos. No obstante, las regiones de escasos recursos siguen realizando pruebas de detección en cantidades insuficientes, por lo que la incidencia de la enfermedad no se conoce con exactitud.
Un nuevo enfoque
Si bien algunos países están tratando de someter a prueba a todos los individuos (por ejemplo, Islandia) para obtener datos de toda la población, este enfoque es poco práctico, lento y de costo prohibitivo para la mayoría de las naciones del mundo.
Pero se está desarrollando y perfeccionando un nuevo enfoque para hacer vigilancia epidemiológica del nuevo coronavirus (así como otros patógenos y agentes químicos peligrosos) conocido como epidemiología basada en las aguas residuales (WBE, por sus siglas en inglés).
El método, que extrae y analiza muestras de aguas residuales para obtener pistas vitales sobre la salud humana, tiene el potencial de identificar los niveles de infección por coronavirus tanto a escala local como mundial.
La epidemiología basada en las aguas residuales se ha identificado como un instrumento de vigilancia de las enfermedades infecciosas eficaz y es muy prometedora para el monitoreo de la pandemia COVID-19 en toda la población.
Confirmando la presencia viral
Cuando se propuso por primera vez para el seguimiento del coronavirus, la opinión científica predominante era que el patógeno podía verterse en las aguas residuales a tasas insuficientes, y que tanto el propio virus como su ARN podían ser demasiado endebles para permitir su detección.
Pero las estimaciones basadas en datos europeos y norteamericanos sugieren que cada persona infectada por el SARS-CoV-2 excretará millones, si no miles de millones, de genomas virales en las aguas residuales diariamente. Esto se traduce en entre 0,15 y 141,5 millones de genomas virales por litro de aguas residuales.
Además, tres reportes preliminares sobre la detección exitosa del SARS-CoV-2 en aguas residuales municipales en Países Bajos, Estados Unidos y Australia han disipado algunas de estas preocupaciones.
En un reciente estudio, investigadores de la Universidad Estatal de Arizona analizaron lo que se puede y no se puede medir cuando se rastrea el SARS-CoV-2 en las aguas residuales, y destacaron las ventajas económicas del nuevo enfoque sobre las pruebas convencionales y la vigilancia epidemiológica.
La técnica tiene una gran sensibilidad, con el potencial de detectar la firma de un solo individuo infectado entre 100 y 2 millones de personas. Para lograr esto, las muestras de aguas residuales son examinadas para detectar la presencia de fragmentos de ácido nucleico del virus del SARS-CoV-2. Los genomas del ARN se amplifican mediante un proceso conocido como PCR cuantitativa de transcriptasa inversa (RT qPCR).
La estrategia WBE consiste en transcribir el ARN del coronavirus en ADN complementario (ADNc) por la enzima transcriptasa inversa, y luego amplificar el ADN resultante para mejorar la detección de la señal. Se utilizan técnicas de secuenciación para confirmar la presencia viral en las muestras de aguas residuales.
Los investigadores explican que al determinar con precisión los focos de infección viral, las autoridades podrán dirigir mejor los recursos para proteger a las poblaciones vulnerables mediante medidas de distanciamiento social, al tiempo que pueden aliviar las restricciones en las regiones libres de virus, reduciendo al mínimo los trastornos económicos y sociales de las medidas de contención.
Referencia: Computational analysis of SARS-CoV-2/COVID-19 surveillance by wastewater-based epidemiology locally and globally: Feasibility, economy, opportunities and challenges. Science of The Total Environment, 2020. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.138875
