22 de Noviembre de 2024

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Seguridad alimentaria

Investigadores usan la IA para vigilar la resistencia a los antimicrobianos en el ganado

Los hallazgos muestran que la temperatura y humedad influyen en el núcleo del microbioma del pollo
Guillermina García
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Científicos del Reino Unido señalan el potencial de big data en la vigilancia de la resistencia a los antimicrobianos (RAM) en la producción ganadera en China.

El análisis de granjas avícolas y mataderos en el país mostró que la tecnología podría proteger al ganado de los microbios que se están volviendo resistentes a los antibióticos.

La investigación, dirigida por Tania Dottorini, profesora de Bioinformática en la Universidad de Nottingham, reveló una "intrincada red de correlaciones" entre los entornos, las comunidades microbianas y la RAM. Lo que sugiere múltiples vías para mejorar la vigilancia de la resistencia a los antimicrobianos en la producción ganadera.

“Estamos listos para invertir en nuevos enfoques de vigilancia integrada de la resistencia a los antimicrobianos impulsados por IA. Esto para identificar los impulsores y los mecanismos subyacentes a la insurgencia y propagación de la RAM. Y las nuevas variantes genéticas de patógenos resistentes en animales, medio ambiente, humanos y alimentos”, declara Dottorini.

El uso de antimicrobianos en la producción avícola en China es "cinco veces" más alto que el promedio internacional. Foto: Freepik

Impacto antimicrobiano en el ganado

Según el estudio, el uso de antimicrobianos en la producción avícola en China es "cinco veces" más alto que el promedio internacional.

"La propagación de microorganismos resistentes a los antimicrobianos y la RAM a nivel humano-animal-ambiental y la interfaz alimentaria es una preocupación mundial importante", agrega la investigadora.

La transmisión de la resistencia a los antimicrobianos puede tener lugar a través de diferentes rutas y vías, y la cadena alimentaria. Ya sea indirectamente a través del consumo de alimentos o directamente a través de la manipulación de alimentos y animales contaminados. Y la contaminación por estiércol o heces es relevante.

La investigación subraya que el impacto de los antibióticos, incluso a niveles bajos, "altera y expande" el resistoma intestinal en el ganado. Y la comunidad microbiana puede "dar forma a los fenotipos de resistencia a los antimicrobianos.

Los científicos identificaron 145 genes de resistencia a antibióticos (ARG) "potencialmente móviles" compartidos entre pollos y ambientes en todas las granjas. Por ello, las empresas se centran cada vez más en el uso de la tecnología para proteger el ganado de manera sostenible.

La importancia de los factores ambientales

En muchos países, los pollos viven en cobertizos sin un sistema de control climático eficiente, lo que lleva a variaciones sustanciales de temperatura y humedad.

Los hallazgos muestran que la temperatura y la humedad influyen en el núcleo del microbioma intestinal del pollo que contiene ARG "clínicamente transmisibles" y bacterias relevantes, que se correlacionan con el uso de antimicrobianos.

La líder de la investigación señala que han demostrado cómo se pueden desarrollar metodologías que pueden asociar una amplia gama de especies microbianas y genes con RAM observable. Y destaca que su equipo evaluó cómo se asocian con las variables ambientales de temperatura y humedad.

"Ahora debemos considerar todos los conjuntos de datos de RAM relevantes e interconectados en un enfoque de 360°. Lo que profundizará nuestra comprensión y control de la propagación de la RAM", subraya.

La resistencia a los antimicrobianos (RAM) es una de las diez principales amenazas para la salud pública mundial. Foto: Freepik

Una tecnología prometedora

Para una vigilancia eficiente de la resistencia a los antimicrobianos en los sectores ambientales, la secuenciación metagenómica (MGS) es prometedora. Sin embargo, dado que pocos laboratorios y países poseen actualmente los recursos y la experiencia para utilizar MGS, las metodologías deben ser "estandarizadas y las brechas de datos llenadas".

"Con un mayor desarrollo, se podrían implementar enfoques metagenómicos y de ML para proporcionar predicciones rápidas y confiables de brotes de RAM, patógenos emergentes y rutas de transmisión", afirma la investigación.

Según la OMS, la RAM es una de las diez principales amenazas para la salud pública mundial de la humanidad. Además, "amenaza" la prevención y el tratamiento eficaces de una gama cada vez mayor de infecciones causadas por bacterias, parásitos, virus y hongos.

Por último, cerca de 600 millones de casos de enfermedades transmitidas por los alimentos, que resultan en aproximadamente 420 mil muertes, ocurren en todo el mundo cada año. Dentro de esto, casi 300 millones de enfermedades y 200 mil muertes son causadas por E. coli diarreica a nivel mundial.

Seguro te interesa: Resistencia a los antimicrobianos: investigan alternativas que eviten su propagación


Guillermina García

Periodista especializada con más de 13 años en medios de comunicación. En los últimos 7 años ha enfocado sus conocimientos y competencias en la industria de alimentos y bebidas, y en el sector de packaging para alimentos.

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