Medir las variantes genéticas del virus predice mejor la transmisión comunitaria y las hospitalizaciones que los métodos tradicionales basados en carga viral. Así revela un nuevo estudio publicado en Science, basado en más de 12 000 muestras recogidas en el sistema de alcantarillado del estado de Nueva York.
La vigilancia de aguas residuales se convirtió durante la pandemia en una herramienta clave para seguir la expansión de la covid-19. Ahora, un nuevo estudio liderado por la Escuela Maxwell de Ciudadanía y Asuntos Públicos (Universidad de Siracusa, Nueva York) propone dar un paso más: en lugar de medir únicamente cuánto virus hay en las alcantarillas, analizar cuánta diversidad genética presenta.
El trabajo, publicado este jueves en Science, concluye que estudiar la variabilidad genética del SARS-CoV-2 en aguas residuales permite seguir con más precisión la transmisión comunitaria e incluso anticipar aumentos de hospitalizaciones con entre una y dos semanas de adelanto.
Para llegar a esta conclusión, los investigadores analizaron 12 290 muestras recogidas entre 2023 y 2025 en 194 puntos de muestreo de 57 condados del estado de Nueva York.
Hasta ahora, los sistemas de vigilancia en aguas residuales se basaban sobre todo en medir la concentración del virus. Sin embargo, este indicador puede verse alterado por numerosos factores ambientales, como la lluvia, la dilución fecal o las diferencias entre métodos de recogida y procesamiento de muestras.
“La principal ventaja de usar diversidad genética es la calidad de la señal que obtenemos de las aguas residuales”, explica a SINC Dustin T. Hill, investigador de la Escuela Maxwell y primer firmante del estudio. “El método funciona bien, aunque existan diferencias en la recogida de muestras o en las técnicas de concentración y recuperación del material genético”, añade.
La principal ventaja de usar diversidad genética es la calidad de la señal que obtenemos de las aguas residuales. El método funciona bien, aunque existan diferencias en la recogida de muestras
Según Hill, las técnicas tradicionales basadas en carga viral pueden generar datos más variables y difíciles de interpretar, ya que están muy influidos por factores ambientales y por el propio proceso de amplificación del material genético. En cambio, el análisis de la diversidad ofrece una señal más estable y comparable de la transmisión. No obstante, subraya que la diversidad genética aporta otra fuente de datos que puede complementar la información de la carga viral y los casos notificados.
El equipo estudió especialmente la diversidad genética en una región concreta de la proteína S o spike del virus —la denominada S1 NTD—, donde encontraron la correlación más fuerte con los casos clínicos y las hospitalizaciones.
La hipótesis de los autores es que, cuando aumenta la transmisión, el virus acumula más mutaciones debido al incremento de replicaciones e infecciones en la población. Esa mayor diversidad acaba reflejándose en las aguas residuales.
Los resultados muestran que los indicadores de diversidad genética se correlacionaron mejor con la incidencia de covid-19 que las mediciones clásicas de concentración viral. A escala estatal, la correlación alcanzó valores de hasta 0,92 frente al 0,69 de los métodos convencionales.
Además, los patrones de diversidad genética aparecían antes que los ingresos hospitalarios. “Todos los indicadores de diversidad mostraron señales tempranas de entre una y dos semanas”, señalan los autores en el artículo.
No obstante, Hill advierte de que trasladar este método a sistemas rutinarios de salud pública requerirá reducir los tiempos de secuenciación.
“Actualmente, obtener resultados puede llevar hasta 14 días desde la recogida de la muestra, lo que limita su utilidad como sistema de alerta temprana”, comenta a SINC. “Es un problema de organización y logística, más que científico”.
Aunque el estudio se centra en SARS-CoV-2, los investigadores creen que este método podría aplicarse a otros patógenos, especialmente virus emergentes o infradiagnosticados.
“Cualquier muestra de aguas residuales que contenga ácidos nucleicos puede proporcionar datos útiles para secuenciación y análisis de diversidad”, señala Hill.
En su opinión, “el análisis de la diversidad genética podría aplicarse a estimar la prevalencia en enfermedades con muchos casos asintomáticos o infradiagnosticados, como la poliomielitis, cuya transmisión silenciosa dificulta su erradicación, o el virus respiratorio sincitial que no es de declaración obligatoria en muchos lugares”.
El análisis de la diversidad genética podría aplicarse a estimar la prevalencia en enfermedades con muchos casos asintomáticos o infradiagnosticados, cuya transmisión silenciosa dificulta su erradicación
Sin embargo, el principal obstáculo sigue siendo económico. “La secuenciación genómica completa es cara y, además, la secuenciación clínica suele tener prioridad”, reconoce Hill.
Aun así, el equipo encontró que no es necesario analizar el genoma completo del coronavirus. La señal más potente apareció en una región de unas 900 bases genéticas, muy inferior a las aproximadamente 30 000 bases del genoma completo del SARS-CoV-2.
En un artículo de opinión también publicado en Science, los epidemiólogos Justin Lessler y Ariel Christensen sostienen que este tipo de vigilancia basada en secuenciación, es aún un “campo en desarrollo”. No obstante, añaden, “podría revolucionar la investigación en enfermedades infecciosas y la práctica de la salud pública”.
Los autores destacan que el análisis genético de aguas residuales podría ser especialmente útil para detectar brotes tempranos, diferenciar transmisiones locales de casos importados o monitorizar patógenos difíciles de rastrear mediante vigilancia clínica convencional.
Referencia:
Dustin T. Hill et al. “Genetic variability of SARS-CoV-2 in wastewater and associations with community transmission”. Science, 2026.
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