Viterbo, Italia.- Investigadores desarrollaron un modelo computarizado con las principales características inmunológicas del sistema inmune de la lubina (Dicentrarchus labrax) para predecir la vacunación más efectiva en el pez. El rendimiento del modelo fue evaluado usando los resultados de dos pruebas de vacunación in vivo contra L. anguillarum y P. damselae.

La simulación del sistema inmune es uno de los enfoques más innovadores en bioinformática, proveyendo una nueva herramienta para investigación inmunológica con el potencial de apoyar el proceso de desarrollo de vacunas. En contraste a los experimentos in vivo e in vitro, las simulaciones computarizadas son baratas, no invasivas, éticas y permiten considerar todas las variables del experimento al mismo tiempo.

El proceso de vacunación puede ser efectivamente reproducida por el uso de modelos matemáticos para optimizar el tiempo y promover las administraciones de vacunas con la finalidad de reducir los riesgos en los individuos. A la fecha, los estudios in silico ya vienen siendo aplicados en los mamíferos, incluido en humanos, pero nunca en otras clases de vertebrados como los peces.

Científicos de la Tuscia University, de la University of Udine, de la University of Teramo y del Institute of Applied Computing “M.Picone” CNR presentan una innovación en la investigación inmunológica de peces y sustenta el enfoque in silico, como herramienta suplementaria para optimizar el diseño de tratamientos de vacunación en la acuicultura previo a aplicaciones a gran escala.

“Se realizaron las pruebas para seleccionar las dosis apropiadas de vacuna para las bacterias infecciosas con la finalidad de establecer el modelo” informaron los investigadores.

Ellos compararon los resultados de la simulación con la producción de anticuerpos específicos y la expresión de los transcritos de los genes BcR y TcR en el bazo.

“El modelo también demostró una buena capacidad para ser utilizado en la lubina y podría ser implementado para diferentes rutas de administración de las vacunas, incluso con más de dos patógenos” reportan.

El modelo muestra una fuerte capacidad predictiva para reproducir los efectos de la vacunación en los peces, abriendo nuevos horizontes en el campo de la investigación en acuicultura.

Según los científicos, el modelo confirma la idoneidad de los métodos in silico para optimizar las dosis de vacunas y la respuesta inmune a ellas. “Este modelo puede ser aplicado a otras especies para optimizar el diseño de nuevos tratamientos de vacunación para los peces en la acuicultura” concluyen.

Referencia:
Alice Madonia, Cristiano Melchiorri, Simone Bonamano, Marco Marcelli, Chiara Bulfon, Filippo Castiglione, Marco Galeotti, Donatella Volpatti, Francesco Mosca, Pietro-Giorgio Tiscar. Computational modeling of immune system of the fish for a more effective vaccination in aquaculture. Bioinformatics, Volume 33, Issue 19, 1 October 2017, Pages 3065–3071, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btx341
https://academic.oup.com/bioinformatics/article-abstract/33/19/3065/3854934/Computational-modeling-of-immune-system-of-the?redirectedFrom=fulltext