Análise computacional da vigilância da SARS-CoV-2 / COVID-19 por epidemiologia baseada em análise de águas residuais local e globalmente: viabilidade, economia, oportunidades e desafios

O artigo discute as vantagens e desvantagens de se efetuar vigilância sanitária da evolução da contaminação por SARS-CoV-2 através da epidemiologia baseada na análise de águas residuais (water-based epidemiology/WBE).

Uma das mais complexas atividades da política de vigilância sanitária em caso de pandemias é o monitoramento e a detecção de novos casos de contaminação, para criar barreiras que evitem a propagação da doença. No caso da SARS-CoV-2, as altas taxas de subnotificação, fruto da dificuldade de produzir testagem em massa e do significativo número de indivíduos contaminados que permanecem assintomáticos, tornam ainda mais complexa a tarefa de monitorar a disseminação do vírus e reduzir os índices de contaminação. Face a isso, os autores argumentam que a epidemiologia baseada na análise de águas residuais (WBE), que vem se tornando uma ferramenta importante de vigilância de doenças infecciosas, com histórico comprovado na detecção de poliomielite e hepatite A, poderia auxiliar a vigilância populacional na pandemia da COVID-19.  Referenciam no artigo evidências preliminares de detecção bem-sucedida de SARS-CoV-2 em águas residuais municipais da Holanda, dos Estados Unidos e da Austrália, que confirmariam essa possibilidade. Alertam, no entanto, que ainda há incertezas quanto a se um ensaio baseado em WBE seria suficiente para orientar políticas sanitárias (como a aplicação de testes em massa ou a aplicação de medidas de contenção de mobilidade ou de isolamento social somente em áreas onde tenham sido detectados indivíduos contaminados) e indicam a necessidade de combinar WBE com aplicação posterior de testes clínicos.

Para avaliar a possibilidade da WBE ser utilizada em larga escala na detecção da SARS-CoV-2, o estudo relatado no artigo toma como base a realização de uma análise computadorizada que combina um grande volume de dados e cálculos estatísticos referentes a: 1) estimativa das cargas iniciais de SARS-CoV-2 em águas residuais; 2) estimativa de persistência de COVID-19 em águas residuais; 3) dados da área de estudo de caso (densidade populacional e condições espaciais da cidade de Tempe, no Arizona, EUA); modelo hidráulico (dados relacionados ao layout físico do sistema de coleta de esgoto); cálculos do tempo de deslocamento de águas residuais no sistema de coleta, taxas de fluxo volumétricas de águas residuais e velocidades); análise de custo para WBE e triagem médica de indivíduos. A partir dessa modelagem computacional, os autores concluíram que, dependendo das condições locais (modelagem hidráulica, temperatura e tempo de deslocamento das águas residuais, por exemplo) a epidemiologia baseada em águas residuais pode detectar um indivíduo infectado (sintomático ou assintomático) entre cada 100 a 2 milhões de pessoas. Argumentam que essa ferramenta permitiria monitorar 2,1 bilhões de pessoas globalmente, através de 105.600 estações de tratamento de esgoto e que, combinada com a realização de testes clínicos, poderia gerar uma economia de bilhões de dólares na detecção e no acompanhamento de surtos epidemiológicos.