Patologías

Modelos para evaluar la diseminación de enfermedades en la industria acuícola

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By Milthon Lujan

El surgimiento de enfermedades infecciosas es una de las mayores amenazas en la intensificación de la acuicultura. Las medidas de prevención y control se han convertido en la principal estrategia y han sido ampliamente estudiadas; sin embargo, se conoce poco sobre los aspectos epidemiológicos de la transmisión de las enfermedades en los ecosistemas acuáticos.

A pesar de la disponibilidad comercial de vacunas relativamente robustas para varias enfermedades bacterianas, la eficacia de las mismas depende de varios factores, como las diferentes en las especies y serotipos de bacterias, las mutaciones y los factores del huésped.

Un estudio pionero del Pathogen Transmission and Disease Research Group del Institute of Marine Research que emplea un modelo de simulación híbrido espaciotemporal, conocido como DTU-DADS-Aqua, para pronosticar la propagación de una enfermedad bacteriana en piscigranjas en dos regiones, Romsdalsfjord en Noruega y Gujwa en Corea del Sur.

Este enfoque prometedor podría revolucionar la forma en que enfrentamos los desafíos epidemiológicos en la acuicultura.

El Estudio y su Modelo de Simulación

Lo más destacado de este estudio es el uso del modelo de simulación DTU-DADS-Aqua, que tiene en cuenta factores espacio-temporales para pronosticar la propagación de enfermedades.

El marco de trabajo de DTU-DADS-Aqua puede rastrear la propagación de patógenos infecciosos a través del agua entre granjas piscícolas o incluso corrales de red, a los que se aplican el modelo compartimental y el modelo basado en agentes considerando la hiperconectividad del sitio de granja en función de la distancia.

El modelo DTU-DADS-Aqua se basa en la suposición de que los patógenos infecciosos se transmiten horizontalmente a través de la conectividad de la distancia marítima en el mar, fiordos, ríos y lagos bajo docenas de parámetros relevantes para los factores patógenos, factores del huésped y la enfermedad antropogénica. acciones de control (por ejemplo, vigilancia, detección y despoblación de enfermedades)

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El modelo de simulación evaluó el comportamiento de la transmisión de la enfermedad entre las piscigranjas bajo diferentes “poderes” de transmisión basado entre la distancia entre las granjas (Scalinglnf), la susceptibilidad del huésped (RelSusceptibility), el origen de la enfermedad, y la capacidad de sacrificio de los peces.

Resultados Clave

“El modelamiento y simulaciones usadas en este estudio no pueden reflejar la situación real con una exactitud de 100% debido a los insuficientes datos y/o asunción de muchos factores epidemiológicos”, reportan los investigadores.

A pesar de esto, los resultados del estudio revelaron hallazgos significativos.

En primer lugar, la distancia entre las granjas de peces se asoció de manera significativa con la transmisión de la enfermedad. En la mayoría de las condiciones de simulación, no se observó transmisión de enfermedades entre diferentes áreas de manejo de bahías (BMAs) en Romsdalsfjord.

En contraste, en la región de Gujwa, donde las distancias entre granjas son relativamente cortas, la propagación de la enfermedad infecciosa se vio fuertemente influenciada por la distancia entre las granjas.

Los investigadores también describen que las diferencias geográficas de las zonas de acuicultura (por ejemplo fiordos semi-cerrados y mar abierto) podría brindar diferentes resultados epidemiológicos entre las regiones. “Sin embargo, es claro que la distancia entre las piscigranjas es el factor epidemiológico más relevante para la transmisión de la enfermedad”, reportaron.

Además, la susceptibilidad del huésped (RelSusceptibility) resultó ser un factor crítico en los patrones de transmisión de enfermedades. Cuando RelSusceptibility varió en un rango de 0.5–1, tuvo poco impacto en la probabilidad de transmisión de la enfermedad. Sin embargo, los rangos más bajos (0.2 y 0.05) de RelSusceptibility resultaron en una disminución significativa en el área afectada por la propagación de la enfermedad.

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En este contexto, los investigadores destacan que el uso y el desarrollo de vacunas más efectivas o el desarrollo de peces más resistentes a las enfermedades pueden constituirse en un importante factor que puede significativamente reducir la mortalidad y la transmisión de la enfermedad.

Asimismo, reportan que el nivel de estrés en los peces, la disponibilidad de nutrientes, el número de huéspedes, y el sistema de cultivo en la granja significativamente afectan la condición de salud del huésped directamente vinculada al brote de la enfermedad.

Consideraciones Finales

El estudio subraya la importancia de los modelos de simulación para predecir la propagación de enfermedades infecciosas en la acuicultura y destaca la necesidad de considerar factores como la distancia entre las granjas y la susceptibilidad del huésped al desarrollar estrategias de prevención y control.

Es fundamental destacar que las medidas de erradicación pueden controlar los patrones de transmisión de enfermedades, pero su efectividad puede variar drásticamente según el entorno geográfico.

En resumen, a través de un análisis comparativo de la transmisión de enfermedades y escenarios de gestión, este estudio demuestra el potencial de los modelos de simulación existentes para prever la propagación de enfermedades infecciosas bajo diferentes circunstancias epidemiológicas y acciones de cuarentena.

El estudio fue financiado por el Institute of Marine Research (Havforskningsinstituttet).

Referencia (acceso abierto)
Roh H and Kannimuthu D (2023) Assessments of epidemic spread in aquaculture: comparing different scenarios of infectious bacteria incursion through spatiotemporal hybrid modeling. Front. Vet. Sci. 10:1205506. doi: 10.3389/fvets.2023.1205506

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