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Fuente: PORTAL VETERINARIA

www.portalveterinaria.com

Fecha: 17 de Mayo de 2022

Autores: J Sánchez, M Matas, F J. Ibañez-López, I Hernández, J Sotillo, Ana M. Gutiérrez. The connection between stress and immune status in pigs: A first salivary analytical panel for disease differentiation. Front. Vet. Sci. doi: 10.3389/fvets.2022.881435

Un grupo de investigadores de la Universidad de Murcia ha publicado un artículo con sus trabajos para detectar y caracterizar enfermedades en los cerdos utilizando el perfilado de biomarcadores salivales. Otro de los objetivos de la investigación, que se ha publicado en Frontiers in Veterinary Science, era analizar la asociación entre el estrés y la activación de la respuesta inmunitaria ante diferentes enfermedades.

Para ello se utilizó una analítica salival consistente en la medición de indicadores de estrés psicosocial (cortisol y 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).

Tras un examen clínico veterinario se dividió un total de 107 cerdos comerciales en crecimiento en seis grupos, de acuerdo a los signos de enfermedad que mostraban:

  1. cerdos sanos.
  2. cerdos con prolapso rectal.
  3. lesiones por mordedura de cola.
  4. diarrea.
  5. cojera.
  6. disnea.

Se observaron asociaciones entre el estrés y los marcadores inmunes con diferentes intensidades, y hubo asociaciones más altas entre los marcadores de estrés oxidativo y los marcadores de inmunidad adaptativa. Por otro lado, se observaron asociaciones moderadas entre los marcadores de estrés psicosocial con los marcadores inmunes tanto innatos como adaptativos.

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 usarse para crear diferentes perfiles salivales.

Se seleccionaron un total de dos dimensiones a través del análisis de aprendizaje automático para explicar el 48,3 % de la varianza de los datos. La cojera y el prolapso rectal fueron las dos condiciones patológicas más alejadas de la condición sana, seguidas de la disnea. Las lesiones por mordedura de cola y la diarrea también estaban lejos de las otras enfermedades pero cercanas a los animales sanos.

Los resultados preliminares mostraron un gran potencial para la detección y caracterización de enfermedades mediante el perfilado de biomarcadores salivales en un futuro próximo.