España - Diferenciación de enfermedades porcinas con biomarcadores salivales
Publicado:23 de mayo de 2022
Fuente:Frontiers / Engormix.com
La asociación entre el estrés y las activaciones de la respuesta inmune en diferentes enfermedades ha sido analizada por un grupo de investigadores de la Universidad de Murcia con base en análisis salivales. Además, se realizó un primer intento de discriminar entre enfermedades mediante aprendizaje automático. La analítica salival consistió en la medición de indicadores de estrés físico (cortisol) y psicológico (alfa-amilasa salival), marcadores innatos (proteínas de fase aguda: proteína C reactiva y haptoglobina) e inmune adaptativo (adenosina desaminasa, Cu y Zn) y parámetros de estrés oxidativo (capacidad antioxidante y estado oxidativo).
El estudio titulado en inglés "The connection between stress and immune status in pigs: A first salivary analytical panel for disease differentiation" incluyó un total de 107 cerdos de crecimiento comercial en el campo se dividieron en seis grupos de acuerdo con los signos de la enfermedad después de un examen clínico veterinario adecuado, específicamente, cerdos sanos, cerdos con prolapso rectal, caudofagia, diarrea, cojera o disnea. Se observaron asociaciones entre el estrés y los marcadores inmunes con diferentes intensidades. Las asociaciones más altas (r = 0,61) se observaron entre los marcadores de estrés oxidativo y los marcadores de inmunidad adaptativa. Por otro lado, se observaron asociaciones moderadas (r = 0,31-0,48) entre marcadores de estrés físico y psicológico con marcadores de inmunidad tanto innata como adaptativa.
Todas las condiciones patológicas mostraron diferencias estadísticamente significativas en al menos 4 de los 11 marcadores salivales estudiados, sin ningún marcador individual desregulado en todas las enfermedades. Además, cada condición de enfermedad mostró diferencias en el grado de activación de los sistemas analizados que podrían utilizarse para crear diferentes perfiles salivales.
Se seleccionaron un total de dos dimensiones según el análisis de aprendizaje automático para explicar el 48,3% de la varianza de nuestros datos. La cojera y el prolapso fueron las dos condiciones patológicas más alejadas de la salud seguidas de la disnea. Las mordeduras de cola y la diarrea también estaban lejos de las otras enfermedades, pero más cerca de los animales sanos.
"Todavía hay espacio para mejoras, pero estos resultados preliminares mostraron un gran poder para la detección y caracterización de enfermedades mediante el perfilado de biomarcadores salivales en un futuro próximo" señalan los investigadores.
Participaron del estudio J Sánchez de CefuSA; Marta Matas Quintanilla, Francisco Javier Ibáñez López, I Hernández, Alberto José Quiles Sotillo y Ana Maria Gutiérrez de la Universidad de Murcia.