Bioseguridad
Conozca los últimos métodos de detección y diagnóstico para enfermedades en avicultura
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La detección y predicción de enfermedades emergentes en avicultura son cada día más importantes. Debido a los costos de un brote, las posibles implicaciones zoonóticas de muchos patógenos en aves de corral y los impactos negativos en los mercados ante cualquier noticia sobre enfermedades aviares; detección y diagnóstico rápidos y precisos son primordiales.
Por lo tanto, cuanto antes se pueda detectar una enfermedad avícola, completar el diagnóstico y clasificar correctamente el caso es fundamental.
Los métodos de diagnóstico que prevalecen actualmente en todo el mundo se basan en observaciones de granjeros, trabajadores en la granja y veterinarios.
Los análisis de laboratorio incluyen:
Todo este proceso lleva tiempo, con frecuencia días, y cuando se completa el diagnóstico, la enfermedad se ha propagado.
Muchas veces, las granjas están ubicadas en áreas donde los laboratorios locales no cuentan con todos los reactivos para determinar un patógenoy enviar muestras a otros laboratorios retrasa más el proceso.
Se encuentran disponibles algunos kits de detección rápida para el virus de la Influenza, Newcastle, Salmonella y algunos patógenos más comunes, pero su sensibilidad es baja.
Los costos de los actuales brotes de Influenza Aiar en Europa y Asia y la constante preocupación por Salmonella y Campylobacter en todo el mundo llevaron al desarrollo de varias tecnologías automatizadas.
Estas tecnologías incluyen:
El monitoreo interno constante de las enfermedades de las aves de corral utilizando estas nuevas tecnologías se ha estado probando durante varios años. Este artículo pretende compartir el estado actual de las nuevas tecnologías en desarrollo para una detección más rápida de las enfermedades avícolas.
Comencemos repasando qué son los biosensores.
Estos dispositivos pueden detectar la presencia de un elemento biológico o compuestos en una señal que una computadora puede leer para producir un resultado.
Figura 1. Descripción esquemática del esquema de biosensor de los componentes y el principio de los biosensores electroquímicos utilizados para detectar virus respiratorios. (ssDNA: ADN-monocatenario).
Los biorreceptores detectan glicanos para el virus de la influenza, que se pueden dividir en ácidos siálicos α-2,6 o α-2,3, permitiendo la diferenciación parcial entre virus humanos y aviares, anticuerpos y aptámeros que son capaces de detectar subtipos específicos del virus de la influenza. como H5N1, H5N3; H3N2, H1N1.
Con el advenimiento de la nanotecnología, se busca una mayor sensibilidad en los biosensores. Las detecciones están ahora en el rango atomolar, mucho mejor que los métodos tradicionales.
La óptica y la electroquímica son las opciones centrales para la transducción, ya que los ácidos nucleicos específicos y los antígenos/anticuerpos son las opciones habituales para que el material biológico se inmovilice en los biorreceptores.
Sin embargo, los ensayos serológicos previos y el estudio del genoma de los virus y bacterias seguirán siendo importantes porque permitirán a los investigadores utilizar esta información y el material biológico de los microorganismos para continuar mejorando los inmunosensores y genosensores.
Figura 2. Fabricación de biosensor electrónico.
Referencia: Lee, T., Park, S. Y., Jang, H., Kim, G. H., Lee, Y., Park, C., …& Min, J. (2019). La fabricación de un biosensor electroquímico consistió en una estructura de ADN multifuncional/nanopartículas porosas de oro para el virus de la Influenza aviar (H5N1) en suero de pollo. Ciencia e Ingeniería de Materiales: C, 99, 511-519. doi.org/10.1016/j.msec.2019.02.001
Estos biosensores podrían usar hisopos cloacales, orofaríngeos o traqueales, o muestras de suero para detectar patógenos específicos directamente en la granja en unos pocos minutos.
Los biosensores pueden reducir la preparación de muestras y la necesidad de equipo especializado.
Sin embargo, este método requiere el muestreo manual de aves que probablemente ya exhiban algunos signos de la enfermedad.
Figura 3. Hisopados traqueales y orofaríngeos.
| Para evitar este retraso en el descubrimiento de la enfermedad y obtener la detección de la infección en tiempo real, se han desarrollado sensores portátiles y métodos de análisis de vocalización e imágenes. |
Los sensores portátiles ya se utilizan para vacas y cerdos. Cada dispositivo está conectado a un animal y puede medir:
Las parvadas de aves de corral incluyen miles de individuos y solo se pueden monitorear unas pocas aves. Sin embargo, durante los últimos diez años, algunas pruebas han demostrado que estos dispositivos podrían detectar brotes de influenza aviar.
Los dispositivos portátiles ya se utilizan para rastrear las migraciones de especies silvestres en muchos países.
Un mejor análisis de los datos de migración y la adaptación de esos sensores para recopilar información fisiológica pueden ayudar a alertar sobre la presencia de virus de influenza aviar. La duración de la batería era un problema para estos sensores en el pasado, pero ahora hay collares solares disponibles.
Figura 4. Gansos con sensores
Un método de vigilancia de parvadas con capacidades aún mejores para la detección de enfermedades es el análisis de sonidos que pueden capturar las vocalizaciones naturales de las aves en diversas condiciones.
Varios experimentos se han realizado para detectar infecciones con:
La detección de la enfermedad puede comenzar tan pronto como al segundo día después de la inoculación.
Algunas mejoras en los análisis de señales de los sonidos de vocalización de los pollos utilizando una metodología matemática llamada red neuronal convolucional han favorecido la precisión de detección.
Este método permitió diferenciar entre pollos sanos e infectados con Influenza Aviar H9N2 solo dos días después de la infección con 93% de precisión. A los seis días posteriores a la infección, la tasa de reconocimiento fue del 97,4 %.
La vocalización, junto con el análisis de imágenes, puede ayudar a detectar aún mejor las aves enfermas. Los análisis de imágenes se utilizan para realizar un seguimiento de los cambios en el comportamiento y el movimiento de la parvada.
Este método se ha utilizado para detectar pollos infectados con:
Varios sistemas de análisis de imágenes afirman que la precisión de detección de pollos enfermos es superior al 99,4%.
Estas tecnologías se pueden vincular al Internet de las Cosas.
Esperemos que estas tecnologías que han estado bajo prueba por más de 15 años puedan comenzar a comercializarse y adoptarse rápidamente por la industria. Asimismo, confiamos que este artículo haya contribuido al conocimiento de estas tecnologías para su rápida implementación en todo el mundo.
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