Estudo da infeção de corvina (Argyrosomus regius Asso, 1801) por Photobacterium damselae subsp. piscicida

As práticas intensivas que são utilizadas em aquacultura implicam que exista um contacto extremo entre indivíduos promovendo o stress, que atuando conjuntamente com diversos outros fatores, como é o caso de bactérias, são passíveis de induzir nos peixes um estado de doença. Photobacterium damselae subsp. piscicida (Phdp) é uma bactéria gram-negativa reconhecida por causar surtos graves de doença em diversas espécies de peixes. É considerada mundialmente como uma das maiores enfermidades para as práticas aquícolas, plausível de causar danos irreversíveis nestas populações. Neste trabalho pretendeu-se elaborar um protocolo de infeção com Phdp em Argyrosomus regius estabelecendo num primeiro ensaio a dose que causa mortalidade a 50% de uma população (LD50), estudando posteriormente num segundo ensaio, a infeção, o destino que a bactéria teria no peixe através de análise PCR, as consequências da infeção a nível hematológico e nos parâmetros imunitários, utilizando um modelo de coabitação, expondo indivíduos saudáveis a indivíduos doentes. Foi comprovada a virulência da estirpe AQP 17.1 de Phdp sobre indivíduos da espécie A. regius com um peso médio de 28,3±10,9g, situando-se o LD50 em 2,29×105 UFC ml-1, apresentando os peixes alguns sintomas típicos da doença crónica. O modelo de coabitação utilizado no segundo ensaio, permitiu-nos confirmar que Phdp infetou por coabitação indivíduos da espécie A. regius com peso médio de 23,4±8,6g. Os resultados sugerem que as brânquias podem ter sido um dos locais de entrada da bactéria no corpo do peixe, disseminando-se após 24 horas para o rim e intestino anterior. Phdp induziu em A. regius uma resposta imune inata que se avaliou ao longo do tempo quando comparados os indivíduos coabitantes do controlo (vetores injetados com tampão salino de Hanks) com os indivíduos coabitantes infetados (vetores injetados com suspensão de Phdp a uma concentração igual ao LD50). Esta resposta inflamatória ficou visível não só no aumento do número de leucócitos no sangue, mas também no aumento de atividade dos parâmetros humorais imunes. Os resultados sugerem que a maior atividade da resposta imunitária se deu após as 24 horas de coabitação, momento que determina também a invasão do patógeno em órgãos como o intestino anterior e o rim. Os resultados obtidos neste trabalho sugerem que Phdp pode induzir um estado de infeção em A. regius através de um modelo de coabitação, invadindo num curto espaço de tempo os órgãos do hospedeiro, desencadeando a atividade do sistema imune inato como resposta à infeção.

Análises clínicas compostas: um estudo crítico via simulação

Análises clínicas compostas podem ser aplicadas com o objetivo de economizar recursos quando se pretende classificar uma população (identificar todos os indivíduos infetados) na qual a taxa de prevalência é diminuta, apesar de reduzir a fiabilidade da classificação. Neste sentido, o presente trabalho tem como objetivo comparar o desempenho de várias metodologias de classificação (ensaios individuais, metodologia de Dorfman, algoritmos hierárquicos e testes baseados em arrays com e sem master pool), nomeadamente o custo relativo (número esperado de testes para a classificação de cada indivíduo) e a probabilidade de existência de erros de classificação (medida pela especificidade e pela sensibilidade de cada metodologia). Assim, as usuais técnicas de simulação (realizadas recorrendo ao software estatístico R) foram aplicadas a populações com distintos cenários, usando diferentes taxas de prevalência, várias dimensões do grupo, bem como diversos níveis de sensibilidade e de especificidade. Ao longo deste trabalho foi assumido que o agrupamento dos sangues (criação do sangue composto) não afeta a probabilidade de má classificação (ausência do efeito de diluição), como é comprovado por muitas análises qualitativas (presença ou ausência da infeção). As simulações realizadas mostram que os testes compostos só podem ser recomendados em casos com baixas taxas de prevalência e baixas probabilidades de erros de classificação, sendo possível identificar a metodologia mais adequada para cada caso em função da sua taxa de prevalência, sensibilidade e especificidade. Além disso, sempre que a taxa de prevalência, a sensibilidade e a especificidade são conhecidos (ou, pelo menos, estimativas razoáveis estão disponíveis), simulações podem ser realizadas para identificar a metodologia mais adequada, e, deste modo, encontrar um ponto de equilíbrio entre o custo e a fiabilidade da classificação.