EVALUACIÓN ESPACIO-TEMPORAL DE LA CONCENTRACIÓN DE SARS-COV-2 EN MUESTRAS DE AGUAS RESIDUALES URBANAS Y SU RELACIÓN CON LA POBLACIÓN DE INFECTADOS EN LA REGIÓN DE VALPARAÍSO, CHILE Y EN LA ZONA CENTRO DEL PERÚ

Uno de los principales desafíos de la pandemia de COVID-19 es el seguimiento epidemiológico y la identificación temprana y oportuna de los brotes infecciosos en la comunidad, que permitan tomar las medidas sanitarias preventivas y correctivas que limiten diseminación de SARS-CoV-2 y reduzcan el impacto sanitario, social y económico de la pandemia. Actualmente, la principal herramienta de seguimiento epidemiológico se basa en las pruebas clínicas individuales de identificación del patógeno. Si bien esta estrategia permite el diagnóstico de COVID-19 de manera altamente eficiente y específica, su implementación como herramienta de seguimiento epidemiológica no es viable debido al alto costo de implementación y la saturación de los sistemas de sanitarios, por lo que se hacen necesarias nuestras estrategias que permitan el seguimiento epidemiológico de SARS-CoV-2 a nivel comunitario. Es debido a lo anterior que el análisis de este coronavirus en aguas residuales surge como una alternativa para la evolución de la pandemia a nivel comunitario. Si bien durante la pandemia COVID-19 ha sido posible detectar SARS-CoV-2 en aguas residuales en diferentes países como Australia, China, Países Bajos y Chile, su cuantificación e implementación a gran escala son las principales limitantes de esta estrategia. En este contexto, la presente propuesta tiene por objetivo el desarrollo de una metodología costo-eficiente que permita la cuantificación de SARS-CoV-2 en aguas residuales para el seguimiento epidemiológico de la pandemia en Valparaíso-Chile y en Huancayo-Peru, así como también desarrollo de un modelo estadístico que permita la identificación temprana de brotes epidémicos basado el análisis de la carga viral en aguas servidas. Las variables para considerar en la metodología propuesta consideran: i) método de concentración de la carga viral; ii) estrategia de detección del virus SARS-CoV-2; y, iii) modelo estadístico predictivo.