INTRODUÇÃO
A Doença do Coronavírus 2019 (COVID-19) é causada pelo vírus da Síndrome Respiratória Aguda Grave do Coronavírus 2 (SARS-CoV-2)1. Essa enfermidade caracteriza-se por infecções do trato respiratório que podem variar desde sintomas leves, semelhantes aos de resfriados e gripes, até manifestações graves e potencialmente fatais2. Os coronavírus pertencem à ordem Nidovirales, família Coronaviridae, subfamília Coronavirinae, e são classificados em quatro gêneros: Alphacoronavirus (α-CoV), Betacoronavirus (β-CoV), Gammacoronavirus (γ-CoV) e Deltacoronavirus (δ-CoV)3. Esses vírus apresentam ampla variedade de hospedeiros, sendo capazes de infectar animais silvestres, domésticos e seres humanos4, e constituem agentes patogênicos relevantes, com potencial para atingir múltiplos sistemas do organismo humano, incluindo os sistemas cardiorrespiratório, nervoso e gastrointestinal5.
O SARS-CoV-2 pode ser excretado nas fezes humanas e descartado no esgoto ou diretamente no meio ambiente, especialmente em regiões com infraestrutura de saneamento básico deficiente6. A Epidemiologia Baseada em Águas Residuais (Wastewater-Based Epidemiology - WBE) tem sido aplicada com sucesso na detecção e no monitoramento de patógenos virais7. Trata-se de uma metodologia consolidada, empregada na vigilância de vírus como os da hepatite A e E, poliovírus, rotavírus, norovírus e astrovírus8, e recentemente adaptada para o rastreamento global do SARS-CoV-2, por meio da detecção do RNA viral em amostras de águas residuais9,10.
Diversos estudos demonstraram alta taxa de detecção do RNA do SARS-CoV-2 em diferentes matrizes aquáticas, incluindo esgoto bruto, águas residuais de entrada e saída, lodo e rios contaminados11. A combinação de dados clínicos e ambientais possibilita a construção de modelos robustos para avaliar a dinâmica da infecção por COVID-19, além de fornecer alertas precoces sobre o aumento de hospitalizações. Nesse contexto, a WBE constitui ferramenta estratégica para o gerenciamento da saúde pública durante e após a pandemia, ao permitir a obtenção de informações epidemiológicas relevantes e a sinalização de potenciais riscos ao meio ambiente e à saúde coletiva12.
Dessa forma, com o intuito de ampliar o conhecimento sobre a circulação ambiental do SARS-CoV-2 na região amazônica, o presente estudo teve como objetivo monitorar a ocorrência desse agente viral em águas superficiais de canais urbanos da cidade de Belém, estado do Pará, durante o biênio 2021-2022. Buscou-se ainda corre lacionar sua detecção com fatores bióticos (indicadores microbiológicos) e abióticos (parâmetros físico-químicos e média mensal de precipitação), bem como com os números de casos e óbitos notificados ao sistema de saúde no mesmo período.
MATERIAIS E MÉTODOS
ÁREA DE ESTUDO
A área de estudo está localizada na cidade de Belém, na região da Amazônia Oriental, Norte do Brasil, entre as coordenadas geográficas 01°23'06'' S e 48°29'05'' W13,14. Segundo o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística15, o município possui população estimada de 1.303.403 habitantes, área territorial de 1.059,458 km2 e densidade demográfica de 1.230,25 habitantes por quilômetro quadrado.
COLETA DAS AMOSTRAS
As amostras foram coletadas mensalmente ao longo de 24 meses, entre janeiro de 2021 e dezembro de 2022, totalizando 192 amostras. Os procedimentos de coleta, transporte e armazenamento seguiram as recomendações do Standard Methods for the Examination of Water and Wastewater16.
Foram selecionados oito pontos de coleta (Figura 1), considerando critérios como áreas de drenagem, densidade populacional e vulnerabilidade social. A Tabela 1 apresenta as principais características dos pontos amostrados.

Fonte: LABGEO/SEEPI/IEC/SVSA/MS, 2024.
Figura 1 - Mapa da cidade de Belém, estado do Pará, com a demarcação dos pontos de coleta (CP) de água analisados quanto à presença de SARS-CoV-2
Tabela 1 - Pontos de amostragem de águas superficiais, respectivas bacias hidrográficas, coordenadas geográficas e principais características ambientais e sociais associadas.
| Ponto | Bacia hidrográfica | Longitude / Latitude | Características |
|---|---|---|---|
| PT 1: Canal da Travessa Pirajá, entre Pedro Miranda e Rua Antônio Everdosa | Una | −48,4688129° / −1,4211663° | Inserido em área densamente urbanizada no bairro da Pedreira. Parte do canal é fechado por galeria e outra parte permanece aberta. Há múltiplos pontos de lançamento de esgoto ao longo de sua extensão. |
| PT 2: Canal da Generalíssimo Deodoro, entre Rua Guimarães e Rua Engenheiro Fernando Guilhon | Estrada Nova | −48,4827137° / −1,4613547° | Caracterizado por alagamentos frequentes e grande quantidade de resíduos sólidos descartados irregularmente na região. |
| PT 3: Canal da Avenida Visconde de Souza Franco, entre Rua Belém e Rua Municipalidade | Reduto | −48,4933961° / −1,4414519° | Localizado no centro de Belém, com diversos empreendimentos ao longo de sua extensão que realizam lançamento de esgoto na drenagem pluvial. |
| PT 4: Avenida Tamandaré, entre Travessa Monte Alegre e Rua Ângelo Custódio | Tamandaré | −48,5010285° / −1,4601765° | Canal de formato retangular com soleira trapezoidal, situado no centro da cidade. Suas águas são drenadas para a Baía do Guajará. |
| PT 5: Rua dos Mundurucus, entre Travessa Francisco Monteiro e Travessa Segunda de Queluz | Tucunduba | −48,4595129° / −1,4567669° | Canal com cerca de 700 metros, localizado em área de feira livre no bairro do Guamá. Rodeado por habitações e sujeito a deposição intensa de resíduos sólidos. |
| PT 6: Canal da Travessa Três de Maio, entre Rua Antônio Barreto e Rua Domingos Marreiros | Una | −48,4595129° / −1,4567669° | Canal que drena efluentes de sua bacia diretamente para o rio Guamá. |
| PT 7: Canal da Avenida Bernardo Sayão, entre Quadra F, Conjunto Radional II, e Passagem Radional II | Estrada Nova | −48,4815557° / −1,4765945° | Trecho de aproximadamente 200 m inserido em área densamente urbanizada no bairro da Condor. Apresenta diversos pontos de lançamento de esgoto. |
| PT 8: Universidade Federal do Pará, ponte sobre o rio Tucunduba | Tucunduba | −48,4545138° / −1,4739142° | Canal que drena efluentes diretamente para o rio Guamá. Possui vegetação marginal, mas recebe grande volume de resíduos e esgotos diariamente. |
PARÂMETROS FÍSICO-QUÍMICOS
Os parâmetros físico-químicos avaliados foram pH, temperatura (°C), condutividade elétrica (μS/cm), sólidos totais dissolvidos (mg/L), oxigênio dissolvido (mg/L) e turbidez (UNT). As análises foram realizadas por potenciometria, utilizando sonda multiparamétrica HI9829 (HANNA®), previamente calibrada. Por limitações logísticas, essas análises foram realizadas apenas nas amostras coletadas entre fevereiro e dezembro de 2022.
QUANTIFICAÇÃO DOS INDICADORES MICROBIOLÓGICOS
A quantificação dos indicadores microbiológicos foi realizada pela técnica de substrato cromogênico definido (ONPG-MUG), utilizando o kit Colilert-18® e o sistema Quanti-Tray®/2000 (IDEXX Laboratories, Inc.). O método consiste na adição de ONPG (o-nitrofenil-β-D-galactopiranosídeo) e MUG (4-metilumbeliferil-β-D-glucuronídeo) a 100 mL da amostra.
Devido à elevada carga microbiana, adotaram-se diluições de 10-4 para os pontos 1 a 7 e de 10-2 para o ponto 8. As amostras foram incubadas a 35 °C e 44,5 °C por 18 horas, e os resultados expressos em Número Mais Provável (NMP).
As análises para coliformes termotolerantes (CTT) e Escherichia coli foram realizadas em placas Quanti-Tray. Após homogeneização da amostra com o reagente Colilert®, a mistura foi distribuída na placa, selada e incubada. Poços com coloração amarela indicaram presença de coliformes totais e termotolerantes, enquanto a fluorescência sob luz ultravioleta identificou E. coli. Os valores de NMP foram determinados por tabela fornecida pelo fabricante.
PROCEDIMENTO DE DETECÇÃO VIRAL
A concentração de partículas virais foi realizada pelo método de floculação orgânica com leite desnatado acidificado, conforme descrito por Calgua17. A extração do RNA viral foi realizada a partir das amostras concentradas utilizando o kit QIAamp® Viral RNA Mini Kit (Qiagen), seguindo as instruções do fabricante.
A detecção do RNA do SARS-CoV-2 foi realizada por RT-qPCR em equipamento QuantStudio™ 5 (Applied Biosystems®), com base no protocolo do CDC de Atlanta (24 de janeiro de 2020). Foram utilizados primers e sondas específicos para amplificação parcial dos genes N e ORF1ab, com ponto de corte de CT ≤ 45, considerando um total de 50 ciclos.
O kit BIOMOL OneStep/COVID-19® (Instituto de Biologia Molecular do Paraná - IBMP) foi empregado conforme as recomendações do fabricante, adotando-se os seguintes parâmetros de termociclagem: transcrição reversa (15 min a 50 °C); desnaturação inicial (3 min a 95 °C); 40 ciclos de desnaturação (15 s a 95 °C) e anelamento/alongamento (40 s a 55 °C).
ANÁLISES ESTATÍSTICAS
Os dados foram organizados em Microsoft Excel® (versão 2019) e analisados nos softwares Past 3 e BioEstat 5.3. Foram realizadas análises descritivas e o teste de Shapiro-Wilk para avaliação da normalidade das variáveis, com o intuito de definir o método de correlação mais adequado.
Utilizou-se o teste de correlação de Spearman (rs), com nível de significância de p < 0,05 para o ano de 2021 e p < 0,10 para 2022, dado o menor número de amostras positivas neste período. Modelos de regressão linear simples foram aplicados para variáveis com correlação estatisticamente significativa. Os gráficos foram produzidos no software RStudio (versão 4.5.1).
Os dados epidemiológicos sobre casos e óbitos por COVID-19 em Belém foram disponibilizados pela Secretaria de Estado da Saúde do Pará (SESPA) e estão acessíveis no Sistema de Monitoramento Estadual COVID-1918. As médias pluviométricas foram obtidas no portal do Instituto Nacional de Meteorologia19.
RESULTADOS
INDICADORES MICROBIOLÓGICOS DE QUALIDADE DA ÁGUA
Durante o período do estudo, foram realizadas análises para quantificar coliformes termotolerantes (CTT) e Escherichia coli em 192 amostras coletadas em oito pontos distintos. De acordo com a Resolução CONAMA nº 274/2000, o limite máximo estabelecido para esses indicadores é 1.000 NMP por 100 mL. Todas as amostras analisadas excederam esse limite para ambos os parâmetros.
Observou-se ampla variação nas contagens. Para os CTT, os valores oscilaram entre 5,19 × 109 e 6,12 × 1010 NMP/100 mL, enquanto para E. coli variaram de 2,09 × 109 a 2,18 × 1010 NMP/100 mL. A Figura 2 apresenta a dispersão das médias das concentrações dos indicadores ao longo do período analisado, bem como sua relação com o limite máximo permitido pela legislação vigente.

NMP: número mais provável (eixo das ordenadas); CONAMA: Conselho Nacional do Meio Ambiente; CTT: coliformes termotolerantes; PT: ponto de coleta (eixo das abscissas).
Figura 2 - Quantificação dos indicadores microbiológicos da qualidade da água (coliformes termotolerantes e Escherichia coli) em amostras analisadas para detecção de SARS-CoV-2 na cidade de Belém, estado do Pará, entre 2021 e 2022
A estatística descritiva das médias geométricas indicou o ponto 06 como aquele com as menores contagens para ambos os indicadores (5,19 × 109 para CTT e 2,09 × 109 para E. coli). Em contrapartida, o ponto 04 apresentou as maiores concentrações (6,12 × 1010 para CTT e 2,18 × 1010 para E. coli). Esses resultados estão apresentados na Tabela 2.
Tabela 2 - Indicadores microbiológicos de qualidade da água (coliformes termotolerantes e Escherichia coli) em oito canais urbanos da cidade de Belém, estado do Pará, entre 2021 e 2022
| Ponto | Indicador | Média* | Mínimo | Máximo | Desvio padrão† |
|---|---|---|---|---|---|
| PT 01 | CTT | 1,28 × 1010 | 9,60 × 106 | 1,99 × 1011 | 1,68 × 106 |
| E. coli | 3,16 × 109 | - | 2,64 × 1010 | 2,39 × 106 | |
| PT 02 | CTT | 1,45 × 1010 | 9,20 × 106 | 9,80 × 1010 | - |
| E. coli | 5,11 × 109 | - | 3,69 × 1010 | 11.1837 | |
| PT 03 | CTT | 1,89 × 1010 | 2,60 × 1010 | 5,20 × 1015 | 1,56 × 105 |
| E. coli | 7,87 × 109 | - | 1,20 × 1011 | 1,47 × 105 | |
| PT 04 | CTT | 6,12 × 1010 | 2,40 × 109 | 2,90 × 1011 | 1,89 × 106 |
| E. coli | 2,18 × 1010 | - | 1,12 × 1011 | 1,69 × 106 | |
| PT 05 | CTT | 1,11 × 1010 | - | 4,50 × 1011 | 7,60 × 105 |
| E. coli | 8,45 × 109 | - | 3,60 × 1011 | 2,04 × 105 | |
| PT 06 | CTT | 5,19 × 109 | - | 2,42 × 1011 | 3,76 × 105 |
| E. coli | 2,09 × 109 | - | 1,07 × 1011 | 4,36 × 105 | |
| PT 07 | CTT | 8,23 × 109 | - | 2,50 × 1011 | 1,93 × 105 |
| E. coli | 2,71 × 109 | - | 6,49 × 1010 | 3,32 × 105 | |
| PT 08 | CTT | 6,13 × 109 | - | 2,49 × 1011 | 2,09 × 105 |
| E. coli | 2,68 × 109 | - | 1,40 × 1011 | 2,94 × 105 |
*Média geométrica; †Desvio padrão geométrico; CTT: coliformes termotolerantes; PT: ponto de coleta. Sinal convencional utilizado: - Dado numérico igual a zero, não resultante de arredondamento.
DETECÇÃO MOLECULAR DE SARS-COV-2
O RNA do SARS-CoV-2 foi detectado em 23,44% (45/192) das amostras para o gene N e em 11,45% (22/192) para o gene ORF1ab. Em 2021, 22,92% (22/96) das amostras foram positivas para o gene N e 18,75% (18/96) para o gene ORF1ab. Em 2022, a detecção foi de 23,95% (23/96) para o gene N e 4,16% (4/96) para o gene ORF1ab.
A análise por ponto de coleta em 2021 revelou maior número de detecções no ponto 06, tanto para o gene N quanto para o ORF1ab (quatro a cinco detecções). Em 2022, nenhum ponto apresentou destaque expressivo quanto à detecção viral.
A distribuição temporal das detecções ao longo do biênio indicou maior concentração no início dos anos (Figura 3).

Figura 3 - Distribuição temporal das detecções de SARS-CoV-2, segundo os genes N e ORF, em águas superficiais da cidade de Belém, estado do Pará, entre 2021 e 2022
Em relação aos valores de ciclo limiar (CT) nas amostras positivas, observou-se que, em 2021, o gene N variou de 30,14 a 40,20 e o gene ORF1ab de 34,37 a 40,50. No ano seguinte, o gene N apresentou valores entre 34,23 e 42,31, enquanto o gene ORF1ab variou de 35,10 a 36,56.
TESTE DE NORMALIDADE
A análise de normalidade foi aplicada às variáveis número de casos, óbitos e amostras positivas mensais. Os resultados indicaram ausência de distribuição normal para todas as variáveis avaliadas (Tabela 3).
Tabela 3 - Resultados do teste de normalidade (Shapiro-Wilk) aplicado aos dados de casos e óbitos por COVID-19 notificados pela SESPA, bem como às detecções dos genes N e ORF em amostras de águas superficiais coletadas em canais urbanos de Belém, estado do Pará, nos anos de 2021 e 2022
| N | Shapiro-Wilk (W) | p-valor | |
|---|---|---|---|
| Casos 2021 | 12 | 0,7790 | 0,005463 |
| Óbitos 2021 | 12 | 0,6735 | 0,0004734 |
| Gene N 2021 | 12 | 0,8178 | 0,015030 |
| Gene ORF 2021 | 12 | 0,7564 | 0,003118 |
| Casos 2022 | 12 | 0,4464 | 0,007310 |
| Óbitos 2022 | 12 | 0,7055 | 0,0009522 |
| Gene N 2022 | 12 | 0,7928 | 0,007771 |
| Gene ORF 2022 | 12 | 0,4500 | 0,007740 |
COEFICIENTE DE CORRELAÇÃO DE SPEARMAN (RS)
Em 2021, verificou-se forte correlação positiva e significativa entre o número de casos e óbitos (rs= 0,88811; p = 0,00011413). O gene N não apresentou correlação significativa com casos (rs= 0,056209; p = 0,86225) nem com óbitos (rs= -0,10492; p = 0,74554). Em contraste, o gene ORF1ab apresentou correlação positiva forte e significativa tanto com os casos (rs= 0,73595; p = 0,0063587) quanto com os óbitos (rs = 0,78101; p = 0,0027099).
Para 2022, a correlação entre número de casos e óbitos foi positiva, moderada e estatisticamente significativa (rs= 0,69825; p = 0,011552). Tanto o gene N quanto o gene ORF1ab apresentaram correlação moderada e significativa com o número de casos: rs = 0,66194 (p = 0,019033) e rs = 0,65044 (p = 0,022009), respectivamente (Tabela 4).
Tabela 4 - Coeficientes de correlação de Spearman entre número de casos e óbitos por COVID-19 e a detecção dos genes N e ORF em amostras ambientais nos anos de 2021 e 2022
| Correlação de Spearman | rs (2021) | p-valor (2021) | rs (2022) | p-valor (2022) |
|---|---|---|---|---|
| Casos × Óbitos | 0.88811 | 0.000114 | 0.69825 | 0.011552 |
| Casos × Detecção N | 0.056209 | 0.86225 | 0.66194 | 0.019033 |
| Óbitos × Detecção N | 0.10492 | 0.74554 | 0.49351 | 0.103000 |
| Casos × Detecção ORF | 0.73595 | 0.006359 | 0.65044 | 0.022009 |
| Óbitos × Detecção ORF | 0.78101 | 0.002710 | 0.52326 | 0.080846 |
| Detecção N × Detecção ORF | 0.24950 | 0.43419 | 0.52609 | 0.078929 |
rs: coeficiente de correlação de Spearman
MODELO DE REGRESSÃO LINEAR SIMPLES
As análises de regressão foram aplicadas às variáveis com correlações estatisticamente significativas. Em 2021, observou-se que os números de casos explicaram 60,98% da variação nos óbitos (R2= 0,6098; p = 0,0030). A presença do gene ORF1ab explicou 81,69% da variação no número de casos (R2= 0,8169; p = 0,0002) e 33,90% da variação nos óbitos (R2 = 0,3390; p = 0,0451).
Em 2022, a regressão indicou que 32,03% da variação nos óbitos foi explicada pelo número de casos (R² = 0,3203; p = 0,0530), enquanto 67,97% foram atribuídos a outros fatores. A regressão entre o gene ORF1ab e os casos mostrou forte associação (R² = 0,9691; p < 0,0001), reforçando o potencial da vigilância ambiental como ferramenta de apoio à saúde pública. Não foram observadas associações significativas entre o gene ORF1ab e os óbitos (R² = 0,2902; p = 0,0684) nem entre ORF1ab e gene N (R² = 0,2215; p = 0,1199).
Para o gene N, embora tenha apresentado significância na correlação com os casos, a regressão não foi estatisticamente significativa (R² = 0,2262; p = 0,1155). Entretanto, observou-se associação significativa entre o gene N e os óbitos, explicando 66,70% da variação (R² = 0,6670; p = 0,0015).
GENES VIRAIS, FATORES ABIÓTICOS E INDICADORES MICROBIOLÓGICOS
A análise entre a detecção do RNA do SARS-CoV-2 e os parâmetros físico-químicos mostrou que apenas o gene N apresentou correlação significativa com temperatura (rs= 0,33386; p = 0,001912), oxigênio dissolvido (rs = 0,24508; p = 0,024645) e turbidez (rs = -0,28527; p = 0,033078). Não foram observadas correlações significativas entre a média mensal de precipitação e a detecção viral (rs= -0,050145; p = 0,816).
A regressão linear simples entre temperatura e detecção do gene N resultou em R2= 0,15194 (p = 0,0002607), indicando que 15,19% da variação está relacionada à temperatura da água.
Não foram observadas associações estatisticamente significativas entre os indicadores microbiológicos (CTT e E. coli) e a presença do RNA viral nas amostras analisadas.
DISCUSSÃO
O presente estudo investigou três pilares fundamentais: a detecção do SARS-CoV-2 em águas superficiais, sua relação com variáveis ambientais e microbiológicas e sua correlação com indicadores epidemiológicos. Conduzido em Belém, capital do estado do Pará e importante centro urbano da Amazônia, o estudo contribui para a compreensão da circulação ambiental do SARS-CoV-2 em um contexto marcado por vulnerabilidade hídrica e sanitária.
O panorama do saneamento básico em Belém demonstra um desequilíbrio significativo entre diferentes indicadores de acesso. O abastecimento de água atinge 95,52% da população, superando a média nacional (83,1%)20. Entretanto, a persistência de 19.330 habitantes sem acesso à água encanada evidencia um paradoxo em uma região caracterizada pela elevada disponibilidade hídrica. Conforme destacado na literatura21, essa situação decorre da má gestão dos recursos e do investimento insuficiente em infraestrutura.
O esgotamento sanitário constitui o principal desafio do município. A coleta de esgoto alcança apenas 19,34% dos domicílios, situando Belém entre as dez capitais brasileiras com pior desempenho e muito abaixo da média nacional (55,2%)20. Como consequência, grande parte do esgoto é lançada in natura em corpos hídricos, ampliando a contaminação ambiental. O tratamento de esgoto beneficia somente 27,51% da população20. Essa deficiência implica riscos diretos, como o comprometimento da qualidade da água bruta, o encarecimento do tratamento para abastecimento, o aumento da proliferação de vetores e a maior incidência de doenças de veiculação hídrica22.
Em áreas com baixa cobertura de esgotamento sanitário, a vigilância baseada em esgoto enfrenta limitações operacionais e logísticas. Nesse cenário, o uso de águas superficiais como matriz alternativa mostra-se relevante para subsidiar estratégias de vigilância em saúde, especialmente em áreas periféricas e estruturalmente vulneráveis.
Todas as amostras apresentaram concentrações acima dos limites estabelecidos pela Resolução CONAMA nº 274/2000 para coliformes termotolerantes. Esses resultados superaram os observados em estudos locais, como os de Paredes23 e Pereira24, que relataram inadequação em 78% e 75% das amostras, respectivamente. As concentrações elevadas encontradas, com valores de CTT superiores aos de Escherichia coli, corroboram os achados de Pereira24. Essa contaminação microbiológica reforça a impropriedade das águas analisadas para consumo e recreação, sendo preocupante seu uso para balneabilidade por moradores de áreas periféricas25. Esses achados refletem as limitações no saneamento básico e a persistente crise sanitária relacionada ao esgotamento urbano.
A detecção do SARS-CoV-2 foi realizada por meio dos genes N e ORF1ab, observando-se maior frequência de positividade para o gene N, achado consistente com estudos como os de Wani26, que identificaram maior sensibilidade do gene N1 em comparação aos alvos ORF1b-nsp14 e RdRp. Zhang27 também observaram maior positividade clínica para o gene N, enquanto Wang28 destacaram maior estabilidade desse gene decorrente de menor taxa de mutações em suas regiões-alvo. Essa estabilidade pode explicar sua maior detecção neste estudo.
A troca de kits em outubro de 2022, com adoção de novos primers e sondas para o gene N (Metabion®), pode ter influenciado a queda na detecção do gene ORF1ab no período. Embora essa hipótese não possa ser confirmada com os dados disponíveis, reforça-se a importância da padronização metodológica em estudos de vigilância ambiental.
A variação dos valores de CT observada nos diferentes genes está de acordo com achados de Ahmed29 e Kocamemi30, que relataram CTs elevados em amostras ambientais. Esse padrão é esperado devido à baixa carga viral e à degradação do RNA por fatores físico-químicos26,27.
Em 2021, observou-se forte correlação positiva entre casos e óbitos, mas nenhuma associação significativa entre esses desfechos e a detecção do gene N. Em contraste, o gene ORF1ab apresentou correlação positiva significativa com casos e óbitos, similar ao observado por Ahmed29 na Suíça e por Silva31 em Minas Gerais. A regressão demonstrou que a presença do gene ORF1ab explicou 81,69% da variação no número de casos e 33,90% da variação no número de óbitos. Embora esses achados sugiram possível associação com maior gravidade da doença, tal hipótese não pode ser inferida exclusivamente a partir de dados ambientais e exige validação clínica.
Estudos como os de La Rosa32, Wurtzer33 e Dutra11 também relataram correlação entre níveis de RNA viral e aumento de casos clínicos, reforçando o potencial do monitoramento ambiental como ferramenta complementar à vigilância epidemiológica.
A detecção do vírus foi mais frequente nos meses de janeiro, fevereiro, maio, julho e dezembro, coincidindo com o período chuvoso, quando se observa aumento de infecções respiratórias34. Tendências semelhantes foram registradas por Castiglioni35 na Itália, Ahmed29 na Austrália e Gerrity36 nos Estados Unidos. No Brasil, nas regiões Centro-Sul e Sudeste, o aumento de casos costuma ocorrer nos meses mais frios e chuvosos (abril a julho), período de maior circulação de vírus respiratórios37.
Apesar da hipótese de que a precipitação influenciaria a carga viral ambiental, não foi observada associação significativa entre níveis de chuva e detecção do SARS-CoV-2 neste estudo, achado que contrasta com estudos realizados em regiões temperadas38. A temperatura foi a única variável ambiental com associação significativa, em consonância com revisões que apontam maior persistência viral em temperaturas mais baixas39,40.
A elevada frequência de detecção viral em pontos com maior densidade populacional e ausência de saneamento, como o ponto 06, reforça a relação entre desigualdade no acesso à infraestrutura sanitária e riscos à saúde pública. Conforme Martins41, áreas urbanas com baixa cobertura de saneamento são mais vulneráveis a desfechos sanitários adversos. Ferreira, Silva e Figueiredo Filho42 demonstraram que regiões com melhor saneamento apresentam menor incidência e mortalidade por COVID-19, e Guedes43 também identificaram correlação negativa entre saneamento e casos e óbitos.
A ausência de associação entre os indicadores microbiológicos (E. coli e CTT) e a detecção do RNA viral sugere que esses agentes seguem dinâmicas distintas quanto a entrada, persistência e detecção no ambiente44. A diferença entre rotas de entrada, sensibilidade ambiental do vírus envelopado e métodos de detecção (RNA viral vs. células viáveis) explica essa dissociação e reforça a necessidade de abordagens multivariadas para vigilância ambiental.
Apesar dos achados, o estudo apresenta limitações que devem ser consideradas na interpretação dos resultados. A sensibilidade dos métodos moleculares, embora adequada para a detecção de fragmentos de RNA viral, pode ter sido afetada por variações na eficiência dos kits e por condições ambientais adversas que favorecem a degradação do material genético, como radiação UV, temperatura elevada, pH extremo e presença de substâncias químicas, cujas quais não foram avaliadas.
Além disso, a detecção do RNA viral por RT-qPCR não permite inferir infectividade, uma vez que fragmentos genômicos podem persistir mesmo após perda da viabilidade viral. A ausência de ensaios complementares, como cultivo viral ou avaliação da integridade do capsídeo, impede conclusões definitivas sobre o risco associado às águas analisadas. Esses aspectos reforçam a necessidade de estudos integrados que combinem técnicas moleculares, virológicas e ambientais em estudos futuros para detecção de SARS-CoV-2 no ambiente.
CONCLUSÃO
Este estudo, conduzido na região amazônica, evidencia a importância da vigilância ambiental em águas superficiais como estratégia complementar e eficaz para o monitoramento de vírus em contextos urbanos caracterizados por infraestrutura sanitária precária. A detecção do RNA do SARS-CoV-2 em canais urbanos de Belém evidencia os riscos sanitários associados à exposição a corpos hídricos contaminados, especialmente entre populações vulneráveis que residem em áreas periféricas. Os achados reforçam o potencial da virologia ambiental como ferramenta essencial para subsidiar políticas públicas orientadas à prevenção, mitigação de riscos e redução das desigualdades sanitárias.
Em cenários de pandemia ou outras emergências de saúde pública, o uso de águas residuais e superficiais como matrizes de monitoramento permite gerar informações estratégicas sobre a circulação viral em tempo real, inclusive em situações de escassez de dados clínicos. Nesse contexto, recomenda-se a implementação de programas permanentes de vigilância ambiental em corpos d'água urbanos, articulados ao fortalecimento das redes de coleta e tratamento de esgoto. Essas ações constituem medidas urgentes e prioritárias para garantir a segurança hídrica e proteger a saúde pública em regiões altamente vulneráveis.













