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Vol. 26. Issue S1.
(January 2022)
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Vol. 26. Issue S1.
(January 2022)
PI 028
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DETECÇÃO DE SARS-COV-2 EM ÁGUAS RESIDUÁRIAS COMO FERRAMENTA DE PREDIÇÃO DE INFECTADOS DE UMA CAPITAL DA REGIÃO CENTRO-OESTE DO BRASIL
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Adriano Roberto Vieira de Sousaa, Lívia Do Carmo Silvaa, Juliana Santana de Curcioa, Hugo Delleona, Carlos Eduardo Anunciaçãoa, Silvia Maria Salém Izacc Furlanetoa, Olimpio Sanches Netob, Gislaine Fongaroc, Elisângela de Paula Silveira Lacerdaa
a Unidade de Sentinela e Centro de Referência em Medicina Internacional e de Viagens, Universidade Federal de Goiás, Goiânia, GO, Brasil
b Instituto de Química, Departamento de Química Teórica, Universidade de Brasília, Brasília, DF, Brasil
c Laboratório de Virologia Aplicada, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, SC, Brasil
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Vol. 26. Issue S1
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Introdução

O atual surto de COVID-19 tornou-se uma séria ameaça à saúde das pessoas em todo o mundo. SARS-CoV-2 é facilmente transmitido através do contato com aerossóis, gotículas e fômites de pessoas infectadas. No entanto, SARS-CoV-2 também foi detectado em amostras de fezes, sugerindo uma possível contaminação fecal oral. A epidemiologia baseada em águas residuárias é uma ferramenta de monitoramento do perfil microbiológico de uma comunidade que pode contribuir para a identificação de patógenos, auxiliando na tomada de decisões, previamente aos surtos epidemiológicos.

Objetivo

Este estudo monitorou a presença de SARS-CoV-2 em águas residuárias no município de Goiânia, Goiás, Brasil; estimou a prevalência da infecção correlacionando com os dados de COVID-19 clinicamente confirmados; desenvolveu um aplicativo baseado em linguagem Python para auxiliar na tomada de decisões.

Métodos

Amostras de esgoto afluente e efluente foram coletadas durante os meses de janeiro a agosto de 2021 na estação de tratamento de águas residuais Dr. Hélio Seixo de Britto. A concentração viral foi realizada usando polietilenoglicol. O RNA viral foi extraído empregando o kit MagMAX’. A detecção das regiões N1 e N2 do RNA viral foi realizada por RT-qPCR. A prevalência de infecção foi estimada através da equação: NPI=CGFVαβε, a qual foi utilizada no desenvolvimento de um aplicativo para predição de números de infectados a partir da carga viral quantificada nas amostras de esgoto usando a linguagem Python.

Resultados

Das 55 amostras coletadas 24 (43,63%) foram positivas, sendo 13 amostras de esgoto afluente e 15 amostras de esgoto efluente. Isto demonstra que SARS-CoV-2 não é totalmente eliminado mesmo após o tratamento. 16 amostras foram positivas para N1 (8 afluentes e 8 efluentes) e 14 amostras foram positivas para N2 (6 afluentes e 8 efluentes). Comparando o número de infectados preditos em nosso estudo com os casos relatados pelo órgão de vigilância, observa-se que a identificação de SARS-CoV-2 em esgoto consegue melhor dimensionar a dinâmica de infecção.

Conclusão

A presença do RNA SARS-CoV-2 em esgotos confirma a potencialidade da vigilância ambiental como ferramenta de monitoramento, complementando a vigilância clínica.

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The Brazilian Journal of Infectious Diseases
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