Los métodos de diagnóstico tradicionales en la acuicultura, aunque eficaces, pueden llevar mucho tiempo y ser costosos. Afortunadamente, una tecnología revolucionaria llamada CRISPR está surgiendo como un punto de inflexión en la detección de enfermedades en la acuicultura.
Un equipo de científicos de la University of Arkansas at Pine Bluff (EEUU) y de la Delaware State University (EEUU) en donde consolidaron y resumieron las características, aplicabilidad y limitaciones de diferentes métodos de diagnóstico basados en CRISPR desarrollados específicamente para la acuicultura.
El desafío: diagnosticar enfermedades en la acuicultura
El delicado equilibrio entre los peces de cultivo, los patógenos y el medio ambiente se ve fácilmente alterado por factores como el cambio climático y las prácticas acuícolas de alta densidad. Esta interrupción conduce a brotes de enfermedades, lo que afecta tanto la salud de los peces como la rentabilidad de las granjas. Además, muchas enfermedades carecen de tratamientos o vacunas eficaces, lo que pone de relieve la importancia de un diagnóstico temprano y preciso.
Métodos tradicionales: efectivos pero limitados
Actualmente, métodos como la reacción en cadena de la polimerasa (PCR) y el cultivo celular son el estándar para diagnosticar enfermedades acuáticas. Por otro lado, las pruebas ambientales de ADN/ARN son prometedoras, pero detectar ácidos nucleicos degradados en el agua es un desafío.
Si bien estos métodos ofrecen alta sensibilidad y especificidad, a menudo requieren mucho tiempo y equipo especializado, lo que limita su accesibilidad para las pruebas in situ.
La promesa del diagnóstico CRISPR
CRISPR (repeticiones palindrómicas cortas agrupadas, regularmente interespaciadas) es una herramienta revolucionaria de edición de genes que viene siendo utilizada por los científicos para desarrollar peces resistentes a las enfermedades, la reproducción y producción de las especies acuícolas; no obstante, cuenta interesantes aplicaciones en el diagnóstico de enfermedades.
Actualmente, los investigadores están aprovechando el potencial del CRISPR para desarrollar ensayos de diagnóstico rápidos, sensibles y rentables para la acuicultura.
¿Cómo funciona el diagnóstico CRISPR?
Los diagnósticos CRISPR aprovechan las enzimas asociadas a CRISPR (Cas), como Cas9, Cas12 o Cas13. Estas enzimas se dirigen a secuencias específicas del material genético del patógeno. Tras una detección exitosa, se activa una señal informadora que indica la presencia de la enfermedad. Las técnicas de preamplificación pueden mejorar aún más la sensibilidad al aumentar la cantidad de ADN o ARN del patógeno detectable.
Revolucionando la detección de enfermedades en la acuicultura
Los diagnósticos basados en CRISPR tienen un inmenso potencial para transformar la detección y el seguimiento de enfermedades en la acuicultura. Estas son algunas áreas clave de impacto:
1. Detección rápida y específica de patógenos: Los diagnósticos CRISPR pueden identificar rápidamente patógenos con gran precisión, lo que permite una intervención temprana y el control de enfermedades. Entres las ventajas se incluyen:
- Velocidad: Tiempos de respuesta más rápidos en comparación con los métodos tradicionales.
- Sensibilidad: Altamente sensible, lo que permite la detección temprana de patógenos.
- Portabilidad: Los sistemas portátiles podrían permitir pruebas in situ en piscifactorías.
- Efectividad en función de los costos: Potencial para realizar pruebas rentables que beneficien a los pequeños agricultores.
2. Pruebas en el lugar de atención: A diferencia de los métodos tradicionales que requieren instalaciones de laboratorio, los ensayos basados en CRISPR pueden diseñarse potencialmente para pruebas in situ, brindando a los agricultores información sobre enfermedades en tiempo real.
3. Detección de alto rendimiento: Estos diagnósticos pueden usarse potencialmente para la detección a gran escala de poblaciones de peces, lo que permite una gestión proactiva de enfermedades.
4. Detección de resistencia a los antimicrobianos: CRISPR puede identificar patógenos resistentes a los antibióticos, facilitando el uso de estrategias de tratamiento adecuadas.
5. Plataformas de detección personalizables: La tecnología se puede adaptar para detectar varios patógenos, creando una herramienta de diagnóstico versátil.
Un conjunto de herramientas diverso: sistemas Cas para diferentes necesidades
Los investigadores están explorando varios sistemas CRISPR-Cas, cada uno con sus propias ventajas, para desarrollar ensayos para diagnosticar enfermedades acuáticas. Esta revisión profundiza en estos sistemas, explorando:
- Características: Características y funcionalidades clave de diferentes sistemas Cas.
- Aplicabilidad: Cómo se puede utilizar cada sistema para diagnosticar enfermedades específicas en la acuicultura.
- Limitaciones: Desafíos potenciales asociados con cada sistema.
Si bien los diagnósticos CRISPR ofrecen un futuro brillante para la acuicultura, se necesita más investigación para desbloquear plenamente su potencial. Es crucial una comprensión integral de los diferentes sistemas Cas y su idoneidad para diversos patógenos. Además, optimizar el diseño de ensayos y desarrollar plataformas fáciles de usar para pruebas in situ son áreas importantes de atención.
Conclusión
Al comprender las fortalezas y limitaciones de los diversos métodos de diagnóstico basados en CRISPR, los investigadores y piscicultores pueden elegir la herramienta más adecuada para las necesidades específicas de detección de enfermedades.
De esta forma el diagnóstico CRISPR está preparado para revolucionar la detección de enfermedades en la acuicultura. Al permitir un diagnóstico rápido, sensible y rentable, esta tecnología puede capacitar a los acuicultores para salvaguardar sus poblaciones de peces y garantizar una fuente de alimento saludable y sostenible para el futuro.
Referencia (acceso abierto)
Bohara, Kailash and Parsaeimehr, Ali and Bhattarai, Sujan, CRISPR-based diagnostic in aquaculture: Application, Potential/Opportunities, and Limitations (May 2, 2024). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4815342 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4815342
