COVIDBENS: epidemiología de COVID-19 basada en aguas residuales de A Coruña

Abstract

[Resumen] La epidemiología basada en aguas residuales (EAR) es fundamental para la monitorización de patógenos responsables de enfermedades infecciosas. Esta Tesis Doctoral presenta en detalle el proyecto COVIDBENS, un programa multidisciplinar que integra las áreas de microbiología, estadística y bioinformática, implementado en el área metropolitana de A Coruña durante la pandemia de COVID-19, con el objetivo de monitorizar el virus SARS-CoV-2 en las aguas residuales de la depuradora de EDAR Bens, que da servicio a los municipios de A Coruña, Arteixo, Cambre, Culleredo y Oleiros. COVIDBENS operó como un sistema de alerta temprana de brotes de SARS-CoV-2 y de sus variantes emergentes, proporcionando información crucial para comprender la verdadera magnitud de la epidemia en la población y facilitando la toma de decisiones por parte de las autoridades. Además, se monitorizó la carga viral de SARS-CoV-2 (copias de ARN/L) a nivel local a partir de las aguas residuales de residencias de mayores ubicadas en el área metropolitana de A Coruña para prever nuevos brotes entre los residentes y evaluar la eficacia de la campaña de vacunación. Este trabajo demostró una vez más que la EAR es una estrategia rentable para prevenir brotes de enfermedades emergentes o futuras amenazas pandémicas.

[Resumo] A epidemioloxía baseada en augas residuais (EAR) é fundamental para o rastrexo de patóxenos responsables de enfermidades infecciosas. Esta Tese Doutoral presenta en detalle o proxecto COVIDBENS, un programa multidisciplinar que integra as áreas de microbioloxía, estatística e bioinformática, implementado na área metropolitana da Coruña durante a pandemia de COVID-19, co obxectivo de rastrexar o virus SARS-CoV-2 nas augas residuais da depuradora de EDAR Bens, que serve aos municipios da Coruña, Arteixo, Cambre, Culleredo e Oleiros. COVIDBENS operou como un sistema de alerta temperá de gromos de SARS-CoV-2 e das súas variantes emerxentes, proporcionando información crucial para comprender a verdadeira magnitude da epidemia na poboación e facilitando a toma de decisións por parte das autoridades. Ademais, rastrexouse a carga viral de SARS-CoV-2 (copias de ARN /L) a nivel local a partir das augas residuais de residencias de maiores situadas na área metropolitana da Coruña para prever novos gromos entre os residentes e avaliar a eficacia da campaña de vacinación. Este traballo demostrou unha vez máis que a EAR é unha estratexia rendible para prever gromos de enfermidades emerxentes ou futuras ameazas pandémicas.

[Abstract] Wastewater-based epidemiology (WBE) is essential for monitoring pathogens responsible for infectious diseases. This Doctoral Thesis presents in detail the COVIDBENS project, a multidisciplinary program that integrates the areas of microbiology, statistics and bioinformatics, implemented in the metropolitan area of A Coruña with the aim of monitoring SARS-CoV-2 in wastewater from the wastewater treatment plant of Bens, which serves to the municipalities of A Coruña, Arteixo, Cambre, Culleredo and Oleiros. COVIDBENS worked as an early warning system for SARS-CoV-2 outbreaks and its emerging variants, providing crucial information to understand the true magnitude of the epidemic in the population and facilitating decision-making by authorities. Furthermore, the viral load of SARS-CoV-2 (RNA copies/L) at local level was monitored from the wastewater of nursing homes located in the metropolitan area of A Coruña to predict new outbreaks among residents and to evaluate the effectiveness of the vaccination campaign. This work once again demonstrated that the WBE is a cost-effective strategy to prevent emerging diseases outbreaks or future pandemic threats.