Entrevista Mauricio Castro, investigador Núcleo MiDaS: Desarrollamos un diseño de gran precisión para el muestreo de SARS-CoV-2 en alcantarillados

En la ocasión, se instaló la primera estación de monitoreo de esta inédita medida de detección temprana de Covid-19 en Chile, que ha sido posible gracias a la colaboración de entidades como la Universidad Católica de la Santísima Concepción, el laboratorio Biodiversa asociado a la Sanitaria ESSBIO y el Núcleo Milenio MIDAS, que desarrolló la metodología que está detrás del sistema.

Mauricio Castro, investigador del Núcleo Milenio MiDaS, académico de la Facultad de Matemáticas UC y miembro del equipo detrás de esta iniciativa, explica que la participación de Núcleo responde a la búsqueda de la Secretaría Regional de la Macrozona Centro-Sur del Ministerio de Ciencias, de nuevas estrategias para enfrentar la pandemia por Covid-19.

Núcleo MiDaS recibió la propuesta, con el objetivo de proponer una estrategia de muestreo preliminar para iniciar un plan de monitoreo de brotes de COVID-19 en la ciudad de San Pedro de la Paz, escalable a otras comunas del país. 

“La realización de test PCR a las personas, directamente, para la detección de focos de contagio en cierta localidad, resulta ser costoso y complejo, por lo que surgió la idea de analizar las aguas servidas con esta técnica, dado que ha sido demostrado que se puede detectar la presencia del virus SARS-CoV-2 en las aguas residuales”, indica el investigador.

“Frente a esta problemática, la pregunta que surge es: ¿cuántas muestras de aguas servidas debemos realizar y en qué lugar debemos tomarlas, para entender qué pasa en determinada área o región en relación al COVID-19?”, explica.

¿Cómo lograron resolver estas interrogantes?

Consideramos la red alcantarillado, que es la red por donde va el agua residual, y sus elementos que son la dirección del flujo de agua y la ubicación de las tapas o alcantarillas. Lo que hicimos fue usar un objeto matemático que representara esta red. Este objeto nos ayudaría a determinar dónde poner los sistemas de monitoreo, o en otras palabras, qué alcantarillas se deben analizar.

El objeto matemático se llama grafo. Trabajamos, entonces, en construir una estructura de grafo que representara como se conectan las alcantarillas en esta red y que tapa se conectaba con cual otra. Una vez que tuvimos esa estructura, generamos un grafo dirigido. Eso sería una primera etapa de trabajo.

¿Cuál fue la segunda etapa?

La segunda etapa fue identificar qué alcantarillas se deberían muestrear en la etapa inicial del plan. Para esto, con información censal del INE en base a las manzanas de la comuna de San Pedro de la Paz, asignamos a cada alcantarilla una cantidad promedio de personas. Con la ayuda de las direcciones de los flujos de agua, pudimos entonces determinar cuánta gente colabora con los desechos de cada alcantarilla en particular y de este modo, elegir muestrear las zonas con más gente, por ejemplo.

En resumen, lo que se propone es identificar qué zonas de la comuna se deben muestrear de tal manera de cubrir un porcentaje importante de población. Porque, claro, sería posible realizar una muestra de cada alcantarilla de la comuna, pero esto no es óptimo pues es costoso y demanda mucho tiempo.

¿Cómo lograron identificar esos puntos óptimos? 

Con un algoritmo de optimización llamado algoritmo de tipo glotón, se logró determinar dónde poner los equipos tomadores de muestra. En otras palabras, pudimos determinar zonas de San Pedro de la Paz donde se aglutinan cierta cantidad de alcantarillas y personas, que nos servirían para muestrear estratégicamente e identificar brotes en determinados sectores de la comuna. 

¿Y cuál será el siguiente paso? 

Nuestro siguiente desafío será analizar los datos provenientes de las tomas de muestra. Esto significa que debemos ser capaces de determinar si hay variaciones en la carga viral que se observa mediante el muestreo en terreno de las aguas servidas. La idea es, que si se detectan incrementos en la carga viral, identificar la zona de la comuna donde hay un brote e ir acotándola, para luego saber dónde específicamente aplicar las pruebas PCR a las personas y controlar el avance de la enfermedad.

¿Cuáles fueron las principales dificultades en este trabajo?

Este fue un trabajo que iniciamos en noviembre de 2020 y cuya primera parte vió la luz recién el jueves pasado. Y gran parte del tiempo invertido fue la construcción del grafo, lo cual no estuvo exento de dificultades, principalmente debido a información faltante sobre la estructura de la red de alcantarillado. Tuvimos que trabajar mucho en la consistencia de la red para generar un diseño de muestreo preciso.

¿Quiénes conformaron el equipo de investigación?

El equipo fue liderado por Alejandro Jara, Director del Núcleo Milenio MiDaS y estuvo compuesto por los académicos de la Facultad de Matemáticas UC, Isabelle Beaudry (Investigador Joven MiDaS); Mauricio Castro (Investigador Adjunto MiDaS); y el investigador del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional (IMC UC), José Verschae (Investigador Adjunto MiDaS).

También participaron los estudiantes miembros de Núcleo MiDas: José Baboun (Estudiante de pregrado del IMC UC); Felipe Gutiérrez (Estudiante de Magister en Ingeniería UC); Benjamín Rubio (Estudiante de pregrado del IMC UC).

Finalmente debo destacar que este proyecto reunió el trabajo de expertos en muestreo, optimización y manejo de datos, todos miembros del Núcleo MiDaS. Es un proyecto que involucra diversas etapas, donde en la primera parte, se descartan errores de lógica para la construcción del grafo, y en la segunda se desarrolla de un algoritmo de optimización, para seleccionar los espacios de muestreo óptimos, como el punto que comenzaron muestreando hoy. Nos queda ahora diseñar una estrategia de muestreo adaptativo y análisis de los datos para la identificación de eventuales brotes de la COVID-19.