Pesquisadores brasileiros e indianos estão utilizando o monitoramento genômico de variantes de vírus como o SARS-CoV-2 em águas fluviais e de esgoto como ferramenta para prever pandemias. O estudo em rede é desenvolvido pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), Universidade Estadual do Norte Fluminense (Uenf), Fundação Oswaldo Cruz (Fiocruz-campi Rio e Salvador) e pela Universidade de Engenharia, Ciência e Tecnologia de Hyderabad, capital do estado de Telangana, no sul da Índia. Denominada Illumina CovidSeq, a tecnologia tem maior precisão que o RT-PCR para a detecção de SARS-CoV-2, além de permitir detecção de novas variantes antes dos relatórios de amostras clínicas.
“Quando ocorre uma pandemia já é um pouco tarde para a adoção de algumas medidas, como isolamento de grupos ou trabalho remoto, por exemplo” explica o oceanógrafo Fabiano Thompson, professor do Laboratório de Microbiologia do Instituto de Biologia da UFRJ e um dos autores do artigo, publicado na revista científica Science em janeiro de 2025. O grande diferencial da pesquisa é conseguir antever a pandemia por meio da análise do ambiente.
A pesquisa, apoiada pela FAPERJ por meio da Chamada B da Ação Emergencial Projetos para Combater os Efeitos da Covid-19, analisou a água de 13 rios brasileiros, abrangendo uma vasta extensão urbana nos estados do Rio de Janeiro, São Paulo, Paraná e Manaus. As amostras de água comprovaram que os rios do Rio de Janeiro estão fortemente contaminados com esgoto, enquanto as amostras indianas eram de águas residuais antes de se juntarem aos corpos d’água de regiões urbanas. Thompson ressalta o fato de que uma pandemia se inicia com a maioria das pessoas contaminadas assintomáticas, dispersando o vírus para outras pessoas e eliminando-o pela urina e fezes. E é exatamente esse esgoto que vai contaminar os corpos hídricos e, por fim, os oceanos.
“O monitoramento das variantes do SARS-CoV-2 em águas fluviais e de esgoto é uma ferramenta epidemiológica importante. Nosso estudo mostrou, pela primeira vez, através do monitoramento dessas águas usando RT-PCR e sequenciamento de DNA que as variantes Delta e Omicron foram detectadas em rios da cidade do Rio de Janeiro antes de serem registrados os primeiros casos dessas variantes no Brasil, mostrando a importância do monitoramento no alerta e na prevenção de epidemias”, alega Cristiane Thompson, primeira autora do artigo e Jovem Cientista do Nosso Estado (JCNE) da FAPERJ.
A análise do sequenciamento genético detecta o tipo de vírus de forma mais precisa do que a análise laboratorial, tanto que segundo Thompson, analisando uma mesma amostra de água o exame RT-PCR deu negativo em muitos casos, enquanto o Illumina CovidSeq detectou a presença de Covid. E o mais importante é que o sequenciamento do genoma antecipa em até seis meses a presença de um vírus no ambiente. Esse prazo é de fundamental importância para o enfrentamento da pandemia.
“O primeiro caso clínico registrado da variante Delta da Covid foi em abril de 2021, mas com o sequenciamento genético conseguimos identificar que ela já estava circulando desde agosto de 2020. Com a variante Omicron não foi diferente, o primeiro caso clínico foi detectado em novembro de 2021, mas desde junho ela já estava circulando”, relata o pesquisador. Thompson, que coordena a pesquisa do Instituto de Biologia da UFRJ e a Rede Nacional de Biotecnologia Marinha do Ministério de Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI), acredita que a pesquisa pode ajudar as prefeituras a anteciparem possíveis pandemias.
Outro pesquisador envolvido na pesquisa, o professor Carlos Eduardo de Rezende, Cientista do Nosso Estado (CNE) da FAPERJ e um dos fundadores da Uenf, acredita que “encontrar o ponto de convergência entre o que é produzido e as políticas públicas é o maior desafio da Academia”. Ele foi responsável pela instalação do Laboratório de Ciências Ambientais da Uenf e coordenador do Programa de Apoio a Núcleos de Excelência (Pronex), uma parceria entre a FAPERJ e o CNPq. Segundo conta, foi durante a vigência do Pronex que a FAPERJ lançou os editais de ações emergenciais para o enfrentamento da Covid-19 e ele foi convidado para o estudo.
Na opinião do pesquisador, a Biologia Molecular é mais assertiva do que a Cultura, pois a segunda corre risco de favorecer alguns micro-organismos e sua interação com os elementos. Mas ele ressalva que a previsibilidade de eventos como endemias ou pandemias depende da realização de séries temporais robustas, não só com análises frequentes como também amplas nos diferentes corpos d’água; e sua interação com o funcionamento habitual do ecossistema. “Precisamos conhecer bem como o ecossistema funciona ao longo do tempo e os fatores que podem interferir no seu equilíbrio: um fato difuso, como o despejo de esgoto não tratado, ou agudo, como o derramamento de rejeitos da Barragem do Fundão, da mineradora Samarco, em Mariana (MG), quando foram identificados micro-organismos que vivem em ambientes extremos”, explica Carlão, como é conhecido entre os colegas.
“Tempos atrás, o serviço meteorológico apresentava maior incerteza nas suas previsões. Hoje, o nível de acerto é grande, compara o professor. A evolução nessa área, assim como em outras tantas, está diretamente relacionada às novas tecnologias como o aprendizado de máquina e à observação e ao estabelecimento de parâmetros confiáveis. Portanto, tenho certeza que projetos de longa duração são fundamentais para mudança de cenários para previsão de fenômenos naturais, assim como os efeitos de eventos crônicos e agudos”, conclui Rezende.
No campus da Fiocruz em Salvador (BA), unidade de pesquisa que também integra o estudo, o projeto ÆSOP desenvolveu um Sistema de Alerta Antecipado de Surtos com Potencial Pandêmico, chamado Alert-Early System of Outbreaks with Pandemic Potential. Apoiado no tripé inovação, otimização e antecipação, busca detectar precocemente doenças respiratórias virais, como a que causou a pandemia de Covid-19. Eles entendem que programas de vigilância podem apoiar as autoridades de saúde na identificação rápida de novas doenças com potencial epidêmico/pandêmico. O projeto utiliza ferramentas de inteligência artificial e aprendizado de máquina e dados digitais de saúde coletados de diferentes fontes para fornecer um sistema operacional às autoridades de saúde, antecipando respostas quando um possível surto de doença infecciosa for identificado. Inicialmente, o sistema está sendo desenvolvido para monitorar síndromes respiratórias agudas e, posteriormente, será expandido para incluir a detecção de outras síndromes relevantes para a saúde pública e com potencial epidêmico.
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