Empleo de la enzima n-acetil-beta-d-glucosaminidasa para la detección de mamitis en ovejas lecheras
- Autores: María Yolanda Miralles López
- Directores de la Tesis: Gema Romero Moraleda (dir. tes.), José Ramón Díaz Sánchez (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad Miguel Hernández de Elche ( España ) en 2025
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Cristòfol Peris Ribera (presid.), María José Argente Carrascosa (secret.), Ramón Arias Sánchez (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Recursos y Tecnologías Agrarias, Agroambientales y Alimentarias por la Universidad Miguel Hernández de Elche
- Materias:
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- Resumen
Las mamitis, son a día de hoy, uno de los mayores problemas para la producción ovina de leche, siendo la infección intramamaria su principal causa. Por un lado, provocan graves pérdidas económicas como consecuencia de una menor producción y rendimiento de la leche, de la pérdida de animales afectados, de los costes del tratamiento y de las pérdidas de leche no considerada apta para el consumo. Por otro lado, suponen un riesgo sanitario debido al consumo de productos lácteos contaminados por algunas bacterias. Y, por último, también causan un problema a nivel de bienestar animal, por el dolor que esta enfermedad puede llegar a provocar. Por lo tanto, el estudio y puesta a punto de nuevos métodos indirectos de detección de mamitis a nivel de granja es un tema de gran relevancia, ya que ayudarán a monitorizar la enfermedad y agilizar la toma de decisiones sobre el tratamiento del animal afectado y el destino de la leche.
La N-acetil-ß-D-glucosaminidasa (NAGasa) es una enzima que se encuentra principalmente en los leucocitos y en las células epiteliales secretoras de leche. Durante la mamitis, como resultado del proceso inflamatorio, se producen cambios en las membranas de las células y en la permeabilidad de los vasos, por lo que la NAGasa es liberada a la leche, y sus niveles se elevan durante la enfermedad. Hay estudios que apuntan, que la NAGasa podría resultar un buen indicador para la detección de la mamitis de forma automática durante el ordeño, dado el avance tecnológico conseguido en biosensores en los últimos años.
Por todo esto, el objetivo de esta tesis doctoral, fue analizar el efecto de determinados factores de variación sobre la NAGasa y comprobar si es posible usar esta enzima como método de detección teniendo en cuenta la variabilidad producida por los mismos. Para ello se realizaron dos estudios en ovejas de raza Manchega de la Granja de pequeños rumiantes de la Universidad Miguel Hernández de Elche, en el primero de ellos se observó de manera específica cómo afectaba la infección intramamaria (IMI) y otros los factores no infecciosos (estado de lactación, número de parto, ordeño) sobre la actividad de la enzima en la leche. En el segundo, se investigó el efecto de la instauración de la IMI sobre los valores de la enzima a lo largo de varias semanas, junto con el resto de efectos, comparándolo con animales que permanecieron libres de IMI. En ambos estudios, se analizó la capacidad predictiva de la enzima mediante el uso de distintos algoritmos.
Los resultados mostraron que los factores no infecciosos estudiados, como el estado de lactación, el número de partos y el turno de ordeño, tuvieron un efecto estadísticamente significativo sobre los valores de NAGasa (p < 0,05). Los valores más altos se encontraron al inicio y al final de la lactación, en el ordeño de la mañana y en las glándulas de hembras multíparas que presentaban IMI. El estado de salud de la glándula fue el factor que provocó la mayor variación en los niveles de la enzima, mostrando las glándulas con IMI valores más altos que las glándulas sanas. Además, los resultados indicaron que, en las glándulas infectadas, se produjo un aumento muy marcado de los niveles de la enzima en los 4 días que siguieron a la instauración de la infección (51,57 vs 105,69 MuM/min por mL).
El estudio de la capacidad predictiva de la enzima mediante el uso de diversos algoritmos, reveló una gran eficacia de la misma. En el primer estudio, se observó que, en el caso de priorizar la sensibilidad, el algoritmo que obtuvo un mejor resultado fue el modelo que incluía NAGasa junto con el estado de lactación y el número de partos, obteniendo una capacidad predictiva de 0,80, una precisión del 70%, una sensibilidad del 73% y una especificidad del 70%. En caso de priorizar la especificidad, el modelo que incluía NAGasa, el estado de lactación, el número de partos y el ordeño fue el que mejor predijo el estado de salud de la glándula mamaria, obteniendo una capacidad predictiva de 0,80, una precisión del 77%, una sensibilidad del 64% y una especificidad del 79%.
En el segundo estudio, el modelo que mostró mejores resultados al priorizar la sensibilidad, fue el que identificó en un mínimo de dos días dentro de los cuatro inmediatamente posteriores a la aparición de la infección, un incremento superior al 30% en los niveles de NAGasa, en comparación con la media de los tres días previos a la infección, obteniendo una capacidad predictiva de 0,90, una precisión del 89,8%, una sensibilidad del 95,2% y una especificidad del 85,7%. Al priorizar la especificidad, el mejor modelo fue el que utilizó la misma regla, pero en un mínimo de tres días en lugar de dos, obteniendo una capacidad predictiva de 0,87, una precisión del 87,8%, una sensibilidad del 81% y una especificidad del 92,9%.
Se concluyó que la mamitis afecta a los niveles de la NAGasa (obteniendo los mayores valores las glándulas con mamitis infecciosa), juntamente con otros factores no infecciosos como el estado de lactación, el número de parto o la sesión de ordeño, existiendo una correlación positiva y significativa con el RCS. Al aplicar diferentes algoritmos que incluían la medición diaria de la enzima, se observó que la NAGasa es capaz de detectar la infección de la glándula mamaria dentro de los primeros 4 días después de la instauración de la infección. Esta rápida detección puede permitir reducir las pérdidas económicas, la severidad de la enfermedad y aumentar el bienestar animal.
Varios de los algoritmos estudiados pueden resultar útiles para la detección de la mamitis ya que presentan una capacidad predictiva y precisión altas, así como de sensibilidad y especificidad. La elección del algoritmo dependerá de las necesidades de las explotaciones en función de si necesitan priorizar la especificidad o la sensibilidad.
