09/AGO 2026
Jornalista responsável: Marcos Santos

Motorista suspeito de atropelar estudante do Colégio Militar tem 80 pontos na carteira

Publicado em 06 de abril, 2018

Carro identificado no atropelamento foi um Siena vermelho e o suspeito de conduzir o mesmo é Arle dos Santos, que tem 80 pontos na carteira. Foto: Divulgação

Suspeito de atropelar o estudante do Colégio Militar do Amazonas, Anderson Rafael de Souza Nunes, 14, e fugir do local sem prestar socorro, o motorista identificado como Arle dos Santos Martins, 41, que tem 80 pontos acumulados na Carteira Nacional de Habilitação (CNH).

Em consulta ao sistema do Departamento de Trânsito do Estado (Detran-AM), Arle tem 13 infrações, inclusive aplicadas pela Polícia Rodoviária Federal e Manaustrans também, incluindo direção sob efeito de álcool, avançar sinal vermelho, dirigir em velocidade acima da permitida, entre outras.

Segundo testemunhas no local, o motorista que atropelou o estudante dirigia um Siena vermelho, de placas JWY-5115, veículo que aparece na lista de carros multados sob a condução de Arle. O motorista fugiu do local.

Atropelamento

Nesta sexta-feira (6), Anderson Rafael foi violentamente atropelado ao tentar atravessar a avenida Camapuã. Ele estava na faixa de pedestres quando foi atingido por um carro, modelo Siena vermelho.

Segundo testemunhas, o caso aconteceu próximo do Terminal de Integração 4. O jovem foi atropelado pelo carro que não parou na faixa de pedestres.

Internado

O Serviço de Atendimento Móvel de Urgência (Samu) foi acionado e fez o resgate do jovem, que perdeu bastante sangue, mas não corre risco de vida.

O garoto foi arremessado para o alto e bateu fortemente a cabeça no asfalto. Após ser internado no Hospital e Pronto Socorro João Lúcio, passou por exames e seu quadro é estável.

Veja mais notícias em Cidade

RELACIONADAS

Portal do Marcos Santos
Privacy Overview

This website uses cookies so that we can provide you with the best user experience possible. Cookie information is stored in your browser and performs functions such as recognising you when you return to our website and helping our team to understand which sections of the website you find most interesting and useful.