Margarita Poza Domínguez explicará en un foro de la Comisión Europea el rastreo desarrollado con el estudio de CovidBens

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Desde la izquierda: Juan Vallejo, Kelly Conde, Marga Poza, Soraya Rumbo y Mohammed Nasser
Desde la izquierda: Juan Vallejo, Kelly Conde, Marga Poza, Soraya Rumbo y Mohammed Nasser UDC

Participará en este encuentro científico con investigadores de referencia de Estados Unidos, Francia, Reino Unido, Italia, Finlandia, Chipre y Alemania, entre otros países

18 mar 2021 . Actualizado a las 16:17 h.

La profesora de la Universidade da Coruña (UDC) Margarita Poza Domínguez explicará el próximo lunes en un foro organizado por la Comisión Europea (CE) sobre la covid los resultados de su proyecto con el primer modelo epidemiológico basado en aguas residuales para rastrear la evolución de la pandemia. Con el título Monitorización de variantes del SARS-CoV-2 en aguas residuales de A Coruña: CovidBens, Poza, única conferenciante de España, participará en este foro con investigadores de referencia de Estados Unidos, Francia, Reino Unido, Italia, Finlandia, Chipre y Alemania, entre otros países.

La UDC destaca que la CE pretende que los Estados miembros analicen las aguas residuales y compartan los datos en una plataforma europea para obtener información sobre la evolución del coronavirus, según se anunció ayer a nivel europeo. El proyecto CovidBens contribuyó a que se tomara esta decisión, pues el trabajo del equipo de Margarita Poza, que lleva investigando desde abril del pasado año, sirvió de ejemplo a nivel internacional. Se trata del primer modelo epidemiológico basado en aguas residuales que podría adaptarse para rastrear la evolución de la pandemia del covid-19 en cualquier parte del mundo, monitorizando tanto a los individuos sintomáticos como a los no sintomáticos y anticipando varios días la evolución de la covid-19 en la población implicada.

«Este modelo -explica Poza- puede ayudar a comprender, con un alto grado de fiabilidad, la verdadera magnitud de la pandemia en un lugar y en un momento dado y puede utilizarse como una herramienta eficaz de alerta temprana para predecir brotes». El equipo investigador está integrado por expertos en biología, informática, matemáticas, ingeniería y química que han sido capaces de desarrollar modelos estadísticos de regresión paramétrica y semiparamétrica que permiten estimar el número de personas infectadas a partir de la carga viral detectada en las aguas residuales con una fiabilidad próxima al 90 %.