La Peste Porcina Africana (PPA) continúa siendo uno de los mayores desafíos sanitarios para la producción porcina global, con un impacto económico y productivo considerable en los países afectados.
La necesidad de contar con herramientas diagnósticas precisas, especialmente en escenarios de baja carga viral o en fases tempranas de infección, mantiene en el foco a las técnicas de PCR como pilar fundamental para los veterinarios y los laboratorios de diagnóstico especializados.
En este contexto, un equipo del Istituto Zooprofilattico Sperimentale della Sardegna (Italia) evaluó el rendimiento de la PCR digital en gotas (ddPCR) frente a los protocolos de PCR a tiempo real (qPCR) recomendados por la Organización Mundial de Sanidad Animal (WOAH).
| Para la validación, los autores emplearon diluciones seriadas de un plásmido que contenía la secuencia del gen vp72 del virus y analizaron tanto muestras clínicas positivas como negativas. |
Los resultados mostraron que la ddPCR ofreció una excelente linealidad (R² = 0,999) en un rango dinámico que abarcó desde 10⁴ hasta 1 copia/µL.
- Los límites de detección fueron de 3,48 y 2,80 copias/µL para los protocolos basados en P1 y P2, respectivamente, valores comparables a los obtenidos mediante qPCR.
- Los límites de cuantificación oscilaron entre 25 y 20 copias/µL, lo que confirma su capacidad para trabajar con cargas virales muy bajas.
El análisis de las muestras clínicas reveló una alta concordancia entre ambas metodologías, con diferencias mínimas según el análisis de Bland-Altman (bias < 0,20).
| Los autores señalan que esta tecnología podría integrarse fácilmente en protocolos ya validados, facilitando la monitorización de casos con títulos virales reducidos y contribuyendo a una gestión más precisa de los brotes. Además, su potencial aplicación en matrices adicionales, como piensos o hisopos ambientales, abre la puerta a nuevas posibilidades dentro del enfoque One Health. |
Te puede interesar: Métodos de extracción de ADN para la detección de PPA en piensos y muestras ambientales