Inovação na detecção de arboviroses emergentes e caracterização de mosquitos de campo - Cintra, Amanda Montezano [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2025)
This study focused on the detection of arboviruses in mosquitoes, crucial for epidemiological surveillance, especially as environmental changes favor the proliferation of these vectors. We aimed to standardize and identify six arbovirus genera (Phlebovirus, Orthonairovirus, Orthobunyavirus, Alphavirus, Orthoflavivirus, and Thogotovirus) in mosquitoes collected from four parks in Rio de Janeiro. Using a cost-effective and rapid approach, mosquitoes were preserved for morphological analysis, and DNA and RNA were extracted individually. DNA barcoding was performed using primers to amplify a mitochondrial COI gene region, followed by next-generation sequencing (NGS) to identify species, with the majority being Culex (74,30%). Viral detection was carried out through RT-qPCR using genus-specific primers, followed by sequencing of the amplicons to provide deeper insight into the virus types. The results revealed the presence of multiple Orthoflavivirus groups, particularly Culex flavivirus (69,47%), and detected nonmosquito-specific viruses, such as Orthoflavivirus cacipacoreense and Orthoflavivirus nilense, in Culex quinquefasciatus and Culex pipiens. Additionally, Orthoflavivirus careyense was found in Aedes albopictus, Culex declarator, and Culex quinquefasciatus, a critical point emerging from this study is that, currently, this virus does not have a known vector, yet it was detected in different mosquito species. This combination of RT-qPCR and NGS offers a quick and cost-effective methodology for viral detection, contributing to early outbreak identification, optimizing monitoring resources, and enhancing control strategies to protect public health

O estudo e a detecção de arbovírus em mosquitos são fundamentais para a vigilância epidemiológica, dado o papel crucial desses vetores na transmissão de doenças que afetam tanto seres humanos quanto outros animais, especialmente em um cenário de mudanças ambientais que favorecem sua proliferação. O objetivo deste trabalho foi padronizar e identificar seis gêneros de arbovírus (Phlebovirus, Orthonairovirus, Orthobunyavirus, Alphavirus, Orthoflavivirus e Thogotovirus) em mosquitos coletados em quatro parques do Rio de Janeiro (Campo de Santana, Parque Lage, Quinta da Boa Vista e Chico Mendes). A metodologia incluiu a preservação dos mosquitos para análise morfológica e a extração individual de DNA e RNA. A partir do DNA, foi realizado o uso de primers para amplificação de uma região do gene mitocondrial COI, seguida de sequenciamento de nova geração (NGS), o que possibilitou a identificação das espécies de mosquitos coletados, sendo a maioria do gênero Culex (74,30%). Para a detecção viral, utilizou-se RT-qPCR a partir do RNA total extraído, com primers específicos para os seis gêneros virais de interesse, permitindo uma triagem eficiente dos mosquitos potencialmente infectados. Após essa triagem, os amplicons foram sequenciados com o objetivo de aprofundar a identificação dos tipos de vírus presentes além dos gêneros. Os resultados mostraram a presença de diversos grupos de Orthoflavivirus, com destaque para o Culex flavivirus (69,47%), além da detecção de vírus que não são específicos de mosquitos, como Orthoflavivirus cacipacoreense e Orthoflavivirus nilense, que foram detectados em Culex quinquefasciatus e Culex pipiens, respectivamente. Além disso, o Orthoflavivirus careyense foi detectado em Aedes albopictus, Culex declarator e Culex quinquefasciatus. A combinação das técnicas RT-qPCR e NGS demonstrou alta eficiência na identificação rápida e na análise metagenômica da diversidade viral, permitindo a detecção de vírus circulantes e fornecendo dados valiosos sobre as interações entre vírus e seus hospedeiros vetoriais. Essas metodologias podem ser ferramenta para a vigilância ativa de arbovírus, pois contribuem para a identificação precoce de surtos, otimização dos recursos de monitoramento e desenvolvimento de estratégias de controle mais eficazes, fundamentais para a proteção da saúde pública.
Innovation in the detection of emerging arboviral infections and field mosquito characterization
Keywords: Arboviruses; Viral detection; RT-qPCR; Next-generation sequencing (NGS); Mosquito vectors; Epidemiological surveillance; Insect-specific viruses; Pathogenic viruses; Metagenomics; Public health; Arbovírus; Detecção viral; Sequenciamento de nova geração (NGS)