El camino hacia la obtención de cerdos genéticamente más saludables

La capacidad de un animal para resistir un desafío sanitario se puede definir de muchas maneras. Resistencia, Resiliencia, Tolerancia y Robustez son descriptores relevantes.

La selección genética para cada concepto se define de manera única, se implementa de manera distintiva y, según las circunstancias, puede ser beneficiosa en diferentes situaciones.

La selección genética para la resistencia a enfermedades parece óptima, ya que un animal resistente a una enfermedad parece tener una ventaja sobre un animal que no puede controlar un desafío de enfermedad; sin embargo, apuntar a un patógeno específico requiere una cantidad considerable de inversión inicial.

Además de eso, el hecho mencionado anteriormente que existen numerosos patógenos, presenta un verdadero desafío para volverse resistentes a todos ellos.

Los virus también tienden a mutar, lo que puede conducir a esfuerzos poco gratificantes si el patógeno objetivo se transforma repentinamente y se vuelve a infectar a la población.

La selección para la tolerancia a la enfermedad en lugar de la resistencia reconoce que un animal aún puede desempeñarse bajo la carga de diferentes niveles de enfermedad.

Sin embargo, la selección para la tolerancia a la enfermedad requiere mediciones simultáneas tanto en el rendimiento como en los niveles de infección.

Otro inconveniente de la selección genética para resistencia o tolerancia es el desafío de adquirir registros continuos de la carga del patógeno. Es probable que los niveles de carga varíen con el tiempo, pero se requieren para la selección genética en ambos casos (Doeschl-Wilson et al., 2012).

Un obstáculo final es que las cargas de patógenos no existen en los entornos de las unidades núcleos de alto estatus sanitario que demanda la industria porcina. Por lo tanto, se justifica un enfoque alternativo.

El concepto de resiliencia a la enfermedad ofrece la alternativa antes mencionada. Es una combinación de resistencia y tolerancia y se define como la capacidad de un animal para mantener el rendimiento en todos los entornos cuando está expuesto a desafíos de patógenos (Albers et al., 1987).

La resistencia a la enfermedad es única en que la selección a favor no requiere un conocimiento específico de ningún patógeno o nivel de desafío.

El fenotipo de resiliencia puede, por lo tanto, considerarse robusto en todos los factores estresantes, tanto relacionados con la salud como no relacionados con la salud, y más práctico para la selección del estado físico futuro de la población cuando se considera que surgirán nuevos patógenos que actualmente desconocemos.

La selección para la resistencia a la enfermedad se dirige a aquellos genes que permiten que un animal tenga una respuesta tolerante o una recuperación más rápida en su rendimiento cuando se lo desafía.

En lugar del descubrimiento de genes dirigido para un solo patógeno, la selección se ubica en una escala multigénica dentro del genoma, utilizando herramientas cuantitativas y moleculares dentro de nuestro kit de herramientas genéticas.

La solución de compañías productoras de genética es ofrecer la obtención de cerdos más saludables, y esto se encuentra dentro de la selección genética para los fenotipos de resistencia a las enfermedades.

Estas compañías han estado involucradas en la financiación de la investigación de enfermedades porcinas durante muchos años, y durante todo este tiempo se han descubierto varias herramientas útiles a partir de análisis de asociación de todo el genoma y se han incorporado a las mejoras de sus productos finales.

Entre estos avances están por ejemplo:

• El descubrimiento de regiones genómicas que se usan en selección para mejorar la resistencia al virus del Síndrome Respiratorio y Reproductivo Porcino (PRRSV).
• El monitoreo de regiones genómicas que afectan la susceptibilidad a la enfermedad asociada al Circovirus Porcino (PCVAD).

Además de varios rasgos de resistencia a enfermedades, se han identificado más recientemente lo que ayudará a llenar el vacío de fenotipo previamente vacío. Estos fenotipos son necesarios para fines de selección, y ahora se pueden introducir esos atributos específicos para identificar animales más resistentes a las enfermedades.

Sin embargo, la jornada no está aún terminada. La investigación activa continúa, y se siguen desarrollando más herramientas para su uso en la selección genética para mejorar sanitariamente la condición de los animales.

Las enfermedades son cada vez más numerosas y se extienden geográficamente, por esta razón, la selección para la resistencia a enfermedades debe continuar siendo un componente clave dentro de los programas de selección genética porcina.

Estas compañias continúan su participación en la investigación de patologías y están trabajando para combinar activamente genotipos y fenotipos de resistencia a enfermedades en la selección de animales de más alto estatus sanitario.

En los próximos meses, se compartirán más de los descubrimientos importantes que cuentan con la participación en importantes proyectos de investigación que involucran a Genome Canada, Genome Alberta, PigGen Canada, el Instituto Nacional para la Alimentación y la Agricultura (NIFA) del USDA y la Agencia de Carne y Ganadería de Alberta.

Estas agencias de financiación, y la colaboración con proyectos e investigadores en varias universidades importantes de todo el mundo (por ejemplo, la Universidad de Alberta, la Universidad de Saskatchewan, la Universidad de Guelph, la Universidad Estatal de Iowa, la Universidad Estatal de Kansas y la Universidad de Edimburgo) se han dado en la pasada década.

Fuentes

Albers, G. A. A., G. D. Gray, L. R. Piper, J. S. F. Barker, L. F. Lejambre, and I. A. Barger. 1987. The genetics of resistance and resilience to Haemonchus contortus infection in young Merino sheep. Int. J. Parasitol. 17:1355–1363.

Doeschl-Wilson, A. B., B. Villanueva, and I. Kyriazakis. 2012. The first step towards genetic selection for host tolerance to infectious pathogens: Obtaining the tolerance phenotype through group estimates. Front. Genet. 3:265.