It is well known that the new coronavirus pandemic has global environmental, public health, and economic implications. In this sense, this study aims to monitor SARS-CoV-2 in the largest wastewater treatment plant of Goiânia, which processes wastewater from more than 700,000 inhabitants, and to correlate the molecular and clinical data collected. Influent and effluent samples were collected at Dr. Helio de Seixo Britto’s wastewater treatment plant from January to August 2021. Viral concentration was performed with polyethylene glycol before viral RNA extraction. Real-time qPCR (N1 and N2 gene assays) was performed to detect and quantify the viral RNA present in the samples. The results showed that 43.63% of the samples were positive. There is no significant difference between the detection of primers N1 (mean 3.23 log10 genome copies/L, std 0.23) and N2 (mean 2.95 log10 genome copies/L, std 0.29); also, there is no significant difference between the detection of influent and effluent samples. Our molecular data revealed a positive correlation with clinical data, and infection prevalence was higher than clinical data. In addition, we developed a user-friendly web application to predict the number of infected people based on the detection of viral load present in wastewater samples and may be applied as a public policy strategy for monitoring ongoing outbreaks. Supplementary Information The online version contains supplementary material available at 10.1007/s11356-022-20609-z.

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Introdução O atual surto de COVID-19 tornou-se uma séria ameaça à saúde das pessoas em todo o mundo. SARS-CoV-2 é facilmente transmitido através do contato com aerossóis, gotículas e fômites de pessoas infectadas. No entanto, SARS-CoV-2 também foi detectado em amostras de fezes, sugerindo uma possível contaminação fecal oral. A epidemiologia baseada em águas residuárias é uma ferramenta de monitoramento do perfil microbiológico de uma comunidade que pode contribuir para a identificação de patógenos, auxiliando na tomada de decisões, previamente aos surtos epidemiológicos. Objetivo Este estudo monitorou a presença de SARS-CoV-2 em águas residuárias no município de Goiânia, Goiás, Brasil; estimou a prevalência da infecção correlacionando com os dados de COVID-19 clinicamente confirmados; desenvolveu um aplicativo baseado em linguagem Python para auxiliar na tomada de decisões. Métodos Amostras de esgoto afluente e efluente foram coletadas durante os meses de janeiro a agosto de 2021 na estação de tratamento de águas residuais Dr. Hélio Seixo de Britto. A concentração viral foi realizada usando polietilenoglicol. O RNA viral foi extraído empregando o kit MagMAX’. A detecção das regiões N1 e N2 do RNA viral foi realizada por RT-qPCR. A prevalência de infecção foi estimada através da equação: NPI=CGFVαβε, a qual foi utilizada no desenvolvimento de um aplicativo para predição de números de infectados a partir da carga viral quantificada nas amostras de esgoto usando a linguagem Python. Resultados Das 55 amostras coletadas 24 (43,63%) foram positivas, sendo 13 amostras de esgoto afluente e 15 amostras de esgoto efluente. Isto demonstra que SARS-CoV-2 não é totalmente eliminado mesmo após o tratamento. 16 amostras foram positivas para N1 (8 afluentes e 8 efluentes) e 14 amostras foram positivas para N2 (6 afluentes e 8 efluentes). Comparando o número de infectados preditos em nosso estudo com os casos relatados pelo órgão de vigilância, observa-se que a identificação de SARS-CoV-2 em esgoto consegue melhor dimensionar a dinâmica de infecção. Conclusão A presença do RNA SARS-CoV-2 em esgotos confirma a potencialidade da vigilância ambiental como ferramenta de monitoramento, complementando a vigilância clínica.

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