El análisis conjunto de muestras de pollos, trabajadores, canales y suelo reveló genes de resistencia compartidos y factores ambientales asociados con su presencia
Redactor: Raúl Méndez C.
Editor: Eduardo Schmitz
Un equipo científico dirigido por la Universidad de Nottingham, en el Reino Unido, utilizó aprendizaje automático y secuenciación metagenómica para localizar señales de resistencia a los antibióticos dentro de una granja de pollos y su matadero asociado en la provincia china de Shandong.
La investigación examinó de manera integrada las comunidades microbianas de las aves, los trabajadores, sus familiares, las canales procesadas y el suelo cercano. El objetivo fue identificar genes de resistencia relevantes, conocer cómo se distribuyen en el sistema productivo y desarrollar herramientas que ayuden a intervenir antes de recurrir innecesariamente a tratamientos antibióticos.
Los resultados no demuestran que todos los genes detectados se transfirieran directamente desde los pollos hacia las personas. Sin embargo, revelaron similitudes genéticas entre muestras humanas y avícolas que justifican una vigilancia coordinada de los animales, el ambiente laboral y la cadena de procesamiento.
El estudio siguió dos ciclos de producción de pollos
Los investigadores trabajaron en una explotación con aproximadamente 12.000 pollos de engorde de la línea Ross 308, criados en interiores y trasladados al matadero conectado con la granja al finalizar el ciclo productivo.
El muestreo abarcó dos ciclos independientes, uno durante la primavera y otro en verano. En total se analizaron 137 muestras: 56 de heces de pollos, 32 de canales tomadas durante el sacrificio, 12 de suelo y 37 muestras humanas correspondientes a trabajadores de la granja, empleados del matadero y algunos familiares.
Las muestras avícolas fueron recogidas durante las semanas tercera y sexta de crianza. Los científicos también registraron la temperatura y la humedad relativa cada seis horas en diferentes puntos del galpón, con el propósito de examinar posibles relaciones entre el ambiente y los genes de resistencia.
Este seguimiento detallado responde a una preocupación presente en la avicultura intensiva y la circulación de bacterias resistentes: los microorganismos pueden desplazarse entre animales, instalaciones, trabajadores, equipos y productos, aunque la magnitud del riesgo varía según la bioseguridad y el manejo de cada explotación.
Metagenómica y cultivos bacterianos aportaron información complementaria
El equipo combinó la secuenciación metagenómica con métodos tradicionales de cultivo. La metagenómica permitió estudiar el conjunto de microorganismos y genes presentes en cada muestra sin limitarse a unas pocas especies que puedan cultivarse fácilmente en el laboratorio.
Los científicos utilizaron además Escherichia coli como organismo indicador. Aislaron cepas procedentes de las muestras y evaluaron su susceptibilidad o resistencia frente a un panel de 28 antibióticos. Posteriormente compararon esos resultados con los genes de resistencia encontrados en el microbioma intestinal de los pollos.
El denominado resistoma intestinal comprende el conjunto de genes relacionados con resistencia a los antimicrobianos presentes en los microorganismos que habitan el intestino. Estos genes pueden encontrarse tanto en bacterias comensales como en microorganismos capaces de causar enfermedad.
La diferencia resulta importante porque una bacteria que no produce signos clínicos también puede funcionar como reservorio de material genético. Determinados elementos móviles, como plásmidos o secuencias de inserción, pueden favorecer el desplazamiento de genes entre bacterias bajo ciertas condiciones.
Once tipos de genes aparecieron en muestras humanas y avícolas
El análisis identificó once tipos de genes de resistencia considerados clínicamente importantes que estaban presentes en muestras procedentes de pollos y seres humanos. Además, algunos conservaron estructuras genéticas móviles semejantes en los distintos hospedadores.
Los perfiles generales del microbioma y del resistoma mostraron diferencias entre personas, aves, canales y suelo. No obstante, el examen a una escala más precisa permitió detectar coincidencias que habrían quedado ocultas en una comparación convencional basada únicamente en las características generales de cada comunidad microbiana.
También se encontraron cepas de E. coli de origen humano y avícola entremezcladas en los análisis genéticos. Este resultado señala conexiones dentro del entorno estudiado, pero no establece por sí mismo la dirección de una posible transmisión ni permite atribuir todos los casos de resistencia humana a la producción de pollos.
Otros estudios han mostrado que las condiciones de las granjas comerciales pueden favorecer el intercambio de genes de resistencia. La densidad animal, la higiene, el agua, la cama, el movimiento de personas y el empleo de medicamentos forman parte de un sistema en el que las bacterias encuentran diferentes oportunidades para persistir.
El aprendizaje automático relacionó genes y resistencia bacteriana
Los investigadores desarrollaron una metodología de aprendizaje automático para buscar asociaciones entre los genes presentes en las muestras fecales y los perfiles de resistencia o susceptibilidad de las cepas cultivadas de E. coli.
El sistema evaluó distintos métodos de clasificación, entre ellos regresión logística, máquinas de soporte vectorial, árboles de decisión, bosque aleatorio, AdaBoost y XGBoost. En este conjunto de datos, la regresión logística ofreció el mejor desempeño comparativo.
La utilidad del procedimiento consiste en procesar numerosas variables biológicas y seleccionar las que presentan una asociación más consistente con la resistencia observada en el laboratorio. De esta forma, los investigadores pueden localizar posibles biomarcadores para orientar la vigilancia y las pruebas diagnósticas.
El modelo no fue diseñado para decidir automáticamente si una granja debe utilizar antibióticos. Tampoco reemplaza los cultivos, las pruebas de susceptibilidad ni la evaluación veterinaria. Su función es ayudar a encontrar patrones difíciles de reconocer mediante una revisión manual de grandes volúmenes de información genética y ambiental.
El empleo de algoritmos para anticipar problemas sanitarios forma parte de una tendencia más amplia hacia la detección temprana de enfermedades animales mediante inteligencia artificial. La capacidad preventiva depende, sin embargo, de contar con datos representativos y de validar cada herramienta en condiciones productivas diferentes.
La temperatura y la humedad se asociaron con el resistoma
El estudio encontró asociaciones entre algunos de los genes relacionados con la resistencia de E. coli y las variaciones de temperatura y humedad registradas en los galpones. Los resultados sugieren que el ambiente puede influir en la composición del resistoma intestinal o coincidir con cambios producidos durante los ciclos de crianza.
Estas relaciones no prueban que una modificación aislada de la temperatura o la humedad provoque directamente la aparición de resistencia. Los dos ciclos productivos también recibieron tratamientos antibióticos diferentes, por lo que los autores analizaron posibles sesgos y reconocieron la necesidad de investigaciones adicionales.
Para los productores, el hallazgo refuerza la importancia de registrar las condiciones ambientales, mantener una ventilación adecuada y relacionar esos datos con la salud, la alimentación y los tratamientos aplicados. Un historial completo puede facilitar la identificación de momentos o áreas de mayor riesgo dentro de la explotación.
La detección temprana puede reducir tratamientos innecesarios
Localizar con mayor precisión una infección y conocer la susceptibilidad del microorganismo permite seleccionar tratamientos específicos cuando sean necesarios. Esto evita recurrir a antibióticos de forma generalizada, preventiva o sin una confirmación suficiente del agente involucrado.
Reducir la exposición innecesaria disminuye la presión selectiva que favorece la supervivencia de bacterias resistentes. La estrategia debe acompañarse de vacunación cuando corresponda, limpieza, control del ingreso de personas y equipos, manejo adecuado del agua, desinfección y supervisión veterinaria.
La industria también investiga alternativas para conservar el rendimiento sin depender de promotores antibióticos. Entre ellas se encuentran los subproductos vegetales destinados a mejorar la salud intestinal de los pollos, los probióticos, los péptidos antimicrobianos y otros aditivos funcionales.
Estas opciones no eliminan la necesidad de los antibióticos para tratar infecciones bacterianas diagnosticadas. El objetivo sanitario consiste en conservar su eficacia mediante un uso responsable y limitar las aplicaciones que no ofrecen un beneficio clínico comprobado.
Una sola salud conecta granja, ambiente y población humana
El trabajo muestra que la resistencia antimicrobiana no puede evaluarse únicamente dentro del animal enfermo. Los genes y las bacterias forman parte de redes que incluyen la microbiota intestinal, los trabajadores, el suelo, las instalaciones, el matadero y los alimentos.
Por esa razón, los investigadores plantearon un enfoque de diferentes dominios y escalas. Una comparación general puede concluir que las comunidades microbianas humanas y avícolas son distintas, mientras un análisis más detallado descubre genes móviles o cepas relacionadas que requieren seguimiento.
La investigación fue encabezada por Tania Dottorini, de la Escuela de Medicina y Ciencia Veterinaria y del programa Future Food Beacon de la Universidad de Nottingham. El estudio, liderado en su publicación por Alexandre Maciel-Guerra junto con un equipo internacional, apareció el 23 de septiembre de 2022 en The ISME Journal.
Los autores señalaron que la agricultura de precisión, el abaratamiento de la secuenciación de ADN y el avance del aprendizaje automático pueden mejorar la comprensión de los riesgos de resistencia en las explotaciones. Su aplicación práctica requerirá repetir los análisis en más granjas, regiones y sistemas productivos antes de generalizar los resultados.
Fuentes referenciales:
Phys.org
The ISME Journal
