"Si nuestros modelos de predicción muestran señales de alerta temprana de un problema, podríamos hacer sonar la alarma para que las autoridades estatales y federales se preparen para un brote de COVID-19", dijo Irene Xagoraraki, profesora asociada de ingeniería ambiental en la Universidad."La comunidad médica necesita estar armada con recursos para ayudar a la población, y una acción temprana podría ser una de las respuestas", agregó.
Para el estudio inicial, financiado por la Fundación Nacional de Ciencias, Xagoraraki evaluó los patógenos virales humanos excretados por la población de Detroit. Se recogieron muestras de aguas residuales no tratadas entre noviembre de 2017 y febrero de 2018, según publicó el portal de la Universidad.
Los investigadores desarrollaron dos modelos:
- De identificación viral (Viral-ID), para determinar la diversidad y la composición genética de las infecciones virales.
- De predicción viral (Viral-PD), para identificar fluctuaciones en las enfermedades virales, como hepatitis, COVID-19 y otras.
Mediante el uso de Viral-ID Xagoraraki se pudo identificar múltiples enfermedades víricas que se coincidían con las que habían sido reportadas en Detroit durante el período de muestreo. Al probar el Viral-PD, se pudo identificar que las concentraciones de los virus, también se correlacionaban con los datos clínicos.
Con el éxito de su primera fase de investigación, Xagoraraki y su equipo están recogiendo muestras semanalmente y midiendo las concentraciones del SARS-CoV2. en Detroit.
"Si se valida la capacidad de predicción para el SARS-CoV-2, este método podría proporcionar un medio para mitigar la pandemia actual al permitir a los funcionarios de salud pública que actúen antes de que aparezca el brote, permitiendo que la economía permanezca abierta más tiempo ante la ausencia de pruebas masivas costosas y que consumen mucho tiempo", dijo John Verboncoeur, decano asociado de investigación en el Colegio de Ingeniería.
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— Sputnik Mundo (@SputnikMundo) May 27, 2020
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"A largo plazo, este método podría proporcionar un sistema de alerta temprana para limitar los efectos de una epidemia emergente antes de que se inicie, con múltiples sitios que proporcionen una imagen espacio-temporal de la propagación temprana de los patógenos a bajo costo", agregó.