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Jueves 30/06/2022
 

Galicia

Covid: Confirman que analizar aguas residuales es clave para estudiar la evolución

El trabajo, en el que colabora la empresa Geseco Aguas S.A., tomó muestras de un total de 15 depuradoras gallegas

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  • Laboratorio.

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.

TAMBIÉN ANALIZA LOS 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.

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