Investigadores utilizan el aprendizaje automático para abordar la intoxicación alimentaria

Científicos de una universidad escocesa han desarrollado una técnica que podría ayudar a identificar la fuente de la intoxicación alimentaria de una mejor manera que los métodos actuales. La técnica se basa en un nuevo método de aprendizaje automático, conocido como método de distancia mínima de enfoque múltiple (MMD), que se puede utilizar para entrenar a una computadora a identificar fuentes probables con alta precisión.

Se ha demostrado a un nivel teórico atribuir casos humanos a reservorios de origen como pollos, vacas y ovejas, pero se requieren más investigaciones para incorporarlos a la tecnología que puedan utilizar los profesionales de la protección de la salud.

Investigadores de la Universidad de Aberdeen demostraron que la técnica podría hacer coincidir Campylobacter y otros patógenos comunes transmitidos por los alimentos con mayor precisión con su fuente de origen en un período de tiempo reducido. Los hallazgos se publican en la revista Scientific Reports.

Identificación de posibles fuentes de Campylobacter

Los avances en la secuenciación del genoma completo (WGS) significan que la secuencia de ADN completa del genoma de un organismo se puede obtener de una sola vez. Sin embargo, aún no se han desarrollado métodos que exploten estos datos de manera eficiente.

El estudio fue dirigido por Francisco Perez Reche y el profesor Norval Strachan, de los departamentos de Física y Ciencias Biológicas de la Universidad de Aberdeen.

Pérez Reche indica que cuando se trata de un brote, la velocidad y precisión para identificar la fuente probable es clave.

El experto comenta: “Hay una serie de métodos existentes para calcular la fuente probable de una infección, pero para que funcionen de manera eficaz, o usan solo una parte de la secuenciación del genoma, lo que significa que los resultados son menos específicos, o si usan el genoma completo, los cálculos pueden tarda hasta dos días en realizarse. Nuestro método MMD entrena a la computadora para identificar las posibles fuentes de origen de una infección por Campylobacter en segundos”.

Los investigadores propusieron un método rápido para la atribución de fuentes que puede tratar con genotipos que comprenden miles de loci con un esfuerzo computacional mínimo.

Precisión del método

Se obtuvieron aislados de Campylobacter secuenciados del genoma completo, incluidos 500 aislados clínicos de pacientes humanos y 673 de cinco fuentes alimentarias y animales: 150 de ganado vacuno, ovino y pollo, 130 de cerdo y 93 de aves silvestres.

La precisión total de autoatribución cuando se combinan los resultados en todas las poblaciones de origen fue del 73 por ciento para MMD y del 57 por ciento para STRUCTURE, un modelo de agrupamiento bayesiano, en el ejemplo de Campylobacter.

El método MMD asignó correctamente la mayoría de los aislamientos (más del 70 por ciento) de muestras de cerdos, pollos y aves silvestres en base a 25,937 genotipos de SNP del genoma central (cgSNP). La autoatribución de los aislamientos de Campylobacter de ganado vacuno y ovino es menos precisa al 58% y al 45%. Los aislamientos de ganado que se atribuyen erróneamente a sí mismos se asignan principalmente a fuentes de ovejas y pollos, mientras que los aislamientos de ovejas tienden a atribuirse erróneamente a fuentes de ganado y pollos.

La atribución de la fuente se llevó a cabo para predecir el origen de Campylobacter que resultó en una infección humana. MMD estimó que la mayoría de los casos (61 por ciento) estaban asociados con el pollo, mientras que las aves silvestres y los cerdos eran relativamente poco importantes (ambos menos del 8 por ciento).

Los investigadores indicaron que sería interesante probar la precisión de estos métodos para la atribución de fuentes de aislados de Campylobacter humanos de brotes con una fuente conocida.

Strachan puntualizó: “Esto tiene el potencial de proporcionar rápidamente información sobre la fuente potencial de infección y podría usarse para informar estrategias para reducir la intoxicación alimentaria”.

Noticia publicada con información de Food Safety News

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