rumiNews

MicroARNs como biomarcadores de salud y bienestar animal en rumiantes - Parte I

MicroARNs como biomarcadores de salud y bienestar animal en rumiantes - Parte I

Los microARNs (miARNs) son pequeñas moléculas de ARN no codificante muy conservadas que intervienen en una amplia gama de procesos biológicos mediante la regulación postranscripcional de la expresión génica. Un aspecto intrigante en la identificación de estas moléculas como biomarcadores se deriva de su papel en la comunicación entre células, su secreción activa desde las células al medio extracelular, su alta estabilidad en los fluidos corporales y su facilidad de obtención.

Todas estas características confieren a los miARNs el potencial para convertirse en una herramienta no invasiva que permita evaluar el bienestar animal en condiciones de estrés metabólico, ambiental y de manejo. Esta revisión ofrece una visión general de los conocimientos actuales sobre el uso potencial de miARNs tisulares y/o circulantes como biomarcadores para la evaluación del estado de salud y bienestar en rumiantes.

 

NUEVOS PARÁMETROS DE EVALUACIÓN DEL BIENESTAR ANIMAL

Monitorizar el bienestar y la salud de los rumiantes es fundamental para la producción de alimentos seguros y de alta calidad. Este desafío es muy relevante, tanto para los ganaderos como para los consumidores que prestan cada vez más atención a la forma en la que se crían los animales y, en consecuencia, a la forma en que se obtienen los productos alimentarios de origen animal.

Recientemente, el protocolo Welfare Quality introdujo el uso de parámetros basados en los animales centrados en sus necesidades e incluyendo la evaluación de indicadores adecuados (válidos, fiables y viables) que permitan evaluar su bienestar físico y mental¹.

El deterioro del bienestar de los animales suele estar causado por el estrés crónico resultante de la incapacidad para hacer frente a los factores ambientales combinado con la vulnerabilidad genética (por ejemplo, la concentración de neurotransmisores como la serotonina y la respuesta inmunitaria individual)2-4. Por ello, los parámetros basados en los animales son especialmente útiles porque reflejan los efectos de la interacción entre el animal y su entorno.

Según la bibliografía actual, los indicadores de bienestar del ganado se clasifican en tres categorías principales5-8:

1. Parámetros fisiológicos

2. Observaciones del comportamiento

3. Calidad del producto

Los parámetros fisiológicos, incluidos los sanguíneos9-11 y la observación del comportamiento, permiten evaluar el bienestar animal in vivo12.

La perturbación metabólica sistémica resultante del estrés crónico también se ha investigado mediante la metabolómica y ha permitido la identificación de parámetros directamente asociados a las condiciones de manejo y alojamiento, y regulados por el eje hipotálamohipófisis- suprarrenal (HHA)13,14. Otros estudios han tratado de identificar hormonas y otras moléculas encontradas en niveles fuera de los “rangos fisiológicos”15-17.

 

miARNs COMO POTENCIALES BIOMARCADORES

Los miARN son segmentos cortos de ARN (aproximadamente 22 nucleótidos) que no codifican para proteínas. Codificados en el genoma de la célula, son transcritos en el núcleo, dando lugar a los pri-miARN que son procesados y exportados al citoplasma para realizar su función como miARN maduros18.

La función regulatoria de la expresión génica postranscripcional de los miARN reside en su capacidad para unirse a la región 3’UTR del ARN mensajero (ARNm) del gen diana. De esta forma, la unión de un miARN a un segmento complementario de ARNm se traduce en una disminución de la síntesis de la proteína codificada por el gen diana18.

Los miARNs coordinan procesos celulares, incluyendo la modulación del desarrollo del animal, la homeostasis, las respuestas inmunitarias y el control de las infecciones, y también son cruciales para la regulación de la renovación de las células madre y la diferenciación de los tejidos20-23.

Tras un estímulo fisiológico o una lesión, los miARNs circulantes (c-miARNs) pueden ser liberados por las células a la sangre o a otros fluidos corporales de forma activa (secreción) o pasiva (filtración a través de la membrana)24-26.

Por ello, parte del interés suscitado por los c-miARNs se relaciona con su implicación en la regulación de vías moleculares en las células receptoras y su notable potencial como biomarcadores de enfermedades y trastornos27.

Algunos de los aspectos más interesantes de la identificación de moléculas de miARN como biomarcadores se derivan de su28:

⇒ Expresión espacial y temporal altamente regulada

⇒ Secreción activa desde las células al entorno extracelular

⇒ Gran estabilidad en los fluidos corporales

 


Biomarcadores de estados
fisiológicos 

Los perfiles de los c-miARNs cambian en el caso enfermedades e infecciones víricas o bacterianas29-31, y según el estado fisiológico (por ejemplo, la gestación)32,33, lo que implica que estas moléculas son biomarcadores adecuados para monitorizar diferentes condiciones fisiológicas en los animales.

Biomarcadores de estrés

Evidencias obtenidas en modelos de roedores indican que los c-miARNs también pueden servir como biomarcadores de resiliencia o vulnerabilidad al estrés34, ya que los miARNs contribuyen a numerosos aspectos de la neurogénesis, la plasticidad neuronal y la respuesta al estrés, a la vez que modulan la expresión de genes implicados en el estrés psicosocial crónico35,36.

Relacionar las condiciones estresantes y sus efectos psicológicos es particularmente difícil en los animales de granja, pero se ha demostrado la asociación entre el estrés crónico y los conflictos sociales, el aislamiento y el hacinamiento37-39.

Hasta la fecha, ningún estudio ha investigado el papel de los miARN en los mecanismos moleculares que subyacen a las respuestas al estrés psicológico en las especies ganaderas, pero, dado el inherente carácter social de estos animales, la capacidad de estas moléculas para modular las redes moleculares asociadas al estrés mental merece una mayor atención.

 

DETECCIÓN de miARN – DEL LABORATORIO AL CAMPO

Debido al alto nivel de homología de las secuencias, los miARNs pueden ser detectados fácilmente sin necesidad de utilizar anticuerpos o ensayos específicos para cada especie. Por ello, la identificación de miARNs adecuados es un interesante campo de investigación que puede proporcionar una visión más amplia del bienestar y la salud de los animales a nivel molecular.

Los c-miARNs se encuentran entre los biomarcadores clínicos más prometedores para la identificación de trastornos relacionados con el estrés en los animales, siendo herramientas válidas para evaluar el bienestar de un animal a lo largo de su vida, además de permitir puntuar la calidad de sus productos a lo largo de la cadena de suministro de alimentos.

Recientemente, se ha propuesto restringir el concepto de estrés a “las condiciones en las que una demanda ambiental excede la capacidad natural de regulación de un organismo, en situaciones particulares que incluyen lo impredecible e incontrolable”, y debe estar estrictamente relacionado con una condición de salud40. Dentro de estas situaciones “imprevisibles e incontrolables” pueden incluirse varios eventos desafiantes durante la vida productiva de los animales:
⇒ Estrés inmunológico y metabólico⇒ Estrés asociado al manejo y la manipulaciónEstrés por separación y reagrupación de los animales durante su ciclo de producciónEstrés asociado al destete⇒ Estrés asociado a cambios en la dieta⇒ Estrés asociado al transporte⇒ Estrés ambiental

 

CONCLUSIONES

Para la percepción del consumidor y la aceptación del producto, así como para la industria ganadera, la mejora de la salud y el bienestar de los animales es fundamental para mejorar la calidad de los productos alimentarios. En este contexto, siguen faltando marcadores de laboratorio objetivos y cuantificables, fáciles de recoger y que permitan definir la calidad de vida y el bienestar de un animal.

Los estudios realizados hasta la fecha se han centrado en gran medida en los biomarcadores de estrés o resiliencia, y muchos de ellos se han centrado en los miARNs que pueden proporcionar información sobre la regulación de diferentes procesos.

Los biomarcadores convencionales pueden ser útiles como marcadores de estrés y lesiones, pero proporcionan información limitada sobre el mecanismo celular que subyace a la adaptación de los animales a los acontecimientos adversos.

Los miARNs extracelulares pueden combinarse con otras mediciones fenotípicas para monitorizar con mayor precisión las respuestas al estrés de animales, permitiendo a los productores monitorizar los cambios en el manejo o en los sistemas de producción, determinando si estos cambios pueden reducir o eliminar los efectos fisiológicos del estrés.

La falta de un protocolo estándar para la cuantificación de los c-miARNs limita la comparación de los perfiles de expresión de miARNs entre diferentes laboratorios, por lo que el reconocimiento de métodos estandarizados comunes para minimizar los posibles sesgos sigue siendo una cuestión crítica.

Para implementar los c-miARNs como nuevos biomarcadores, debe establecerse su origen celular y su relación con sus tejidos, así como su relación con los factores de estrés.

En un segundo paso, será necesario realizar estudios a gran escala para comparar la expresión de los miARN en las especies ganaderas en condiciones de estrés de duración y fuerza variables, a fin de validar la aplicabilidad de los miARN como biomarcadores.

En el vacuno, ovino y caprino se han identificado varios miARNs con potencial como biomarcadores para la gestión y regulación del estrés y el control de la salud animal.

A pesar de que la investigación sobre los miARNs en las especies ganaderas va por detrás de la de los humanos, estas moléculas tienen un gran potencial como nueva clase de biomarcadores relacionados con el estrés y la salud y representan un nuevo y apasionante campo para evaluar la gestión y el bienestar de los animales.

En la segunda parte de este artículo, revisaremos el papel de los miRNAs en el estrés asociado al manejo en el ganado vacuno, ovino y caprino, las condiciones ambientales y las enfermedades, así como sus implicaciones para la respuesta inmunitaria y el rendimiento productivo.

Bibliografía

1. Welfare Quality R Consortium, Lelystad N. Welfare Quality Protocols. (2009). Available online at: http://www.welfarequalitynetwork.net/en-us/reports/assessment-protocols/ (accessed June 15, 2020).

2. Scharf SH, Schmidt MV. Animal models of stress vulnerability and resilience in translational research. Curr Psychiatry Rep. (2012) 14:159–65. doi: 10.1007/s11920-012-0256-0

3. Ellen ED, Bas Rodenburg T, Albers GAA, Elizabeth Bolhuis J, Camerlink I, Duijvesteijn N, et al. The prospects of selection for social genetic effects to improve welfare and productivity in livestock. Front Genet. (2014) 5:377. doi: 10.3389/fgene.2014.00377

4. Colditz IG, Hine BC. Resilience in farm animals: biology, management, breeding and implications for animal welfare. Anim Prod Sci. (2016) 56:1961–83. doi: 10.1071/AN15297

5. Sánchez-Hidalgo M, Bravo V, Gallo C. Behavior and health indicators to assess cull cow’s welfare in livestock markets. Front Vet Sci. (2020) 7:471. doi: 10.3389/fvets.2020.00471

6. Munoz CA, Campbell AJD, Hemsworth PH, Doyle RE. Evaluating the welfare of extensively managed sheep. PLoS ONE. (2019) 14:e0218603. doi: 10.1371/journal.pone.0218603

7. Vasdal G, Granquist EG, Skjerve E, De Jong IC, Berg C, Michel V, et al. Associations between carcass weight uniformity and production measures on farm and at slaughter in commercial broiler flocks. Poult Sci. (2019) 98:4261–8. doi: 10.3382/ps/pez252

8. Chulayo AY, Muchenje V. Activities of some stress enzymes as indicators of slaughter cattle welfare and their relationship with physico-chemical characteristics of beef. Animal. (2017) 11:1645–52. doi: 10.1017/S1751731117000222

9. Chen Y, Stookey J, Arsenault R, Scruten E, Griebel P, Napper S. Investigation of the physiological, behavioral, and biochemical responses of cattle to restraint stress. J Anim Sci. (2016) 94:3240–54. doi: 10.2527/jas.2016-0549

10. Wein Y, Geva Z, Bar-Shira E, Friedman A. Transport-related stress and its resolution in Turkey pullets: activation of a pro-inflammatory response in peripheral blood leukocytes. Poult Sci. (2017) 96:2601–13. doi: 10.3382/ps/pex076

11. Sejian V, Bhatta R, Gaughan JB, Dunshea FR, Lacetera N. Review: adaptation of animals to heat stress. Animal. (2018) 12:S431–44. doi: 10.1017/S1751731118001945

12. Grandin T, Shivley C. How farm animals react and perceive stressful situations such as handling, restraint, and transport. Animals. (2015) 5:1233–51. doi: 10.3390/ani5040409

13. Qu H, Ajuwon KM. Metabolomics of heat stress response in pig adipose tissue reveals alteration of phospholipid and fatty acid composition during heat stress. J Anim Sci. (2018) 96:3184–95. doi: 10.1093/jas/sky127

14. Li J, Wijffels G, Yu Y, Nielsen LK, Niemeyer DO, Fisher AD, et al. Altered fatty acid metabolism in long duration road transport: an NMR-based metabonomics study in sheep. J Proteome Res. (2011) 10:1073–87. doi: 10.1021/pr100862t

15. Cornale P, Macchi E, Miretti S, Renna M, Lussiana C, Perona G, et al. Effects of stocking density and environmental enrichment on behavior and fecal corticosteroid levels of pigs under commercial farm conditions. J Vet Behav Clin Appl Res. (2015) 10:569–76. doi: 10.1016/j.jveb.2015.05.002

16. Fustini M, Galeati G, Gabai G, Mammi LE, Bucci D, Baratta M, et al. Overstocking dairy cows during the dry period affects dehydroepiandrosterone and cortisol secretion. J Dairy Sci. (2017) 100:620–8. doi: 10.3168/jds.2016-11293

17. Marco-Ramell A, Arroyo L, Peña R, Pato R, Saco Y, Fraile L, et al. Biochemical and proteomic analyses of the physiological response induced by individual housing in gilts provide new potential stress markers. BMC Vet Res. (2016) 12:265. doi: 10.1186/s12917-016-0887-1

18. Díaz Carrasco, I., Guisado Rasco, A., & Ordoñez Fernández, A. (2016). ¿Qué son los micro-RNA? ¿Para qué sirven? ¿Qué potenciales beneficios podrían tener en el contexto asistencial?. Cardiocore, 51(4), 161-166. doi: 10.1016/j.carcor.2015.02.002

19. Jung, H., & Suh, Y. (2015). Regulation of IGF -1 signaling by microRNAs. Frontiers In Genetics, 5. doi: 10.3389/fgene.2014.00472

20. Zhang Z, Cao Y, Zhai Y, Ma X, An X, Zhang S, et al. MicroRNA-29b regulates DNA methylation by targeting Dnmt3a/3b and Tet1/2/3 in porcine early embryo development. Dev Growth Differ. (2018) 60:197–204. doi: 10.1111/dgd.12537

21. Fleming DS, Miller LC. Differentially expressed miRNAs and tRNA genes affect host homeostasis during highly pathogenic porcine reproductive and respiratory syndrome virus infections in young pigs. Front Genet. (2019) 10:691. doi: 10.3389/fgene.2019.00691

22. Wright K, Plain K, Purdie A, Saunders BM, De Silva K. Biomarkers for detecting resilience against mycobacterial disease in animals. Infect Immun. (2020) 88:e00401-19 doi: 10.1128/IAI.00401-19

23. Miretti S, Volpe MG, Martignani E, Accornero P, Baratta M. Temporal correlation between differentiation factor expression and microRNAs in Holstein bovine skeletal muscle. Animal. (2017) 11:227–35. doi: 10.1017/S1751731116001488

24. Erdos Z, Barnum JE, Wang E, Demaula C, Dey PM, Forest T, et al. Evaluation of the relative performance of pancreas-specific micrornas in rat plasma as biomarkers of pancreas injury. Toxicol Sci. (2020) 173:5–18. doi: 10.1093/toxsci/kfz184

25. Laterza OF, Lim L, Garrett-Engele PW, Vlasakova K, Muniappa N, Tanaka WK, et al. Plasma microRNAs as sensitive and specific biomarkers of tissue injury. Clin Chem. (2009) 55:1977–83. doi: 10.1373/clinchem.2009.131797

26. Lecchi C, Zamarian V, Gini C, Avanzini C, Polloni A, Rota Nodari S, et al. Salivary microRNAs are potential biomarkers for the accurate and precise identification of inflammatory response after tail docking and castration in piglets. J Anim Sci. (2020) 98:skaa153. doi: 10.1093/jas/skaa153

27. Samir M, Pessler F. Small non-coding RNAs associated with viral infectious diseases of veterinary importance: potential clinical applications. Front Vet Sci. (2016) 3:22. doi: 10.3389/fvets.2016. 00022

28. Weber JA, Baxter DH, Zhang S, Huang DY, Huang KH, Lee MJ, et al. The microRNA spectrum in 12 body fluids. Clin Chem. (2010) 56:1733–41. doi: 10.1373/clinchem.2010.147405

29. Correia CN, Nalpas NC, McLoughlin KE, Browne JA, Gordon S V., MacHugh DE, et al. Circulating microRNAs as potential biomarkers of infectious disease. Front Immunol. (2017) 8:118. doi: 10.3389/ fimmu.2017.00118

30. Lecchi C, Catozzi C, Zamarian V, Poggi G, Borriello G, Martucciello A, et al. Characterization of circulating miRNA signature in water buffaloes (Bubalus bubalis) during Brucella abortus infection and evaluation as potential biomarkers for non-invasive diagnosis in vaginal fluid. Sci Rep. (2019) 9:1945. doi: 10.1038/s41598-018-38365-x

31. Stenfeldt C, Arzt J, Smoliga G, Larocco M, Gutkoska J, Lawrence P. Proof-of-concept study: profile of circulating microRNAs in Bovine serum harvested during acute and persistent FMDV infection. Virol J. (2017) 14:71. doi: 10.1186/s12985-017-0743-3

32. Zhou C, Cai G, Meng F, Xu Z, He Y, Hu Q, et al. Deep-sequencing identification of MicroRNA biomarkers in serum exosomes for early pig pregnancy. Front Genet. (2020) 11:536. doi: 10.3389/ fgene.2020.00536

33. Ioannidis J, Donadeu FX. Changes in circulating microRNA levels can be identified as early as day 8 of pregnancy in cattle. PLoS ONE. (2017) 12:e0174892. doi: 10.1371/journal.pone.0174892

34. Chen RJ, Kelly G, Sengupta A, Heydendael W, Nicholas B, Beltrami S, et al. MicroRNAs as biomarkers of resilience or vulnerability to stress. Neuroscience. (2015) 305:36–48. doi: 10.1016/j. neuroscience.2015.07.045

35. Xu YY, Xia QH, Xia QR, Zhang XL, Liang J. Microrna-based biomarkers in the diagnosis and monitoring of therapeutic response in patients with depression. Neuropsychiatr Dis Treat. (2019) 15:3583–97. doi: 10.2147/NDT.S237116

36. Jacobsen DP, Eriksen MB, Rajalingam D, Nymoen I, Nielsen MB, Einarsen S, et al. Exposure to workplace bullying, microRNAs and pain; evidence of a moderating effect of miR-30c rs928508 and miR-223 rs3848900. Stress. (2020) 23:77–86. doi: 10.1080/10253890.2019.1642320

37. Nordquist RE, van der Staay FJ, van Eerdenburg FJCM, Velkers FC, Fijn L, Arndt SS. Mutilating procedures, management practices, and housing conditions that may affect the welfare of farm animals: implications for welfare research. Animals. (2017) 7:12. doi: 10.3390/ani7020012

38. Carvalho RR, Palme R, da Silva Vasconcellos A. An integrated analysis of social stress in laying hens: the interaction between physiology, behaviour, and hierarchy. Behav Processes. (2018) 149:43–51. doi: 10.1016/j.beproc.2018.01.016

39. Proudfoot K, Habing G. Social stress as a cause of diseases in farm animals: current knowledge and future directions. Vet J. (2015) 206:15–21. doi: 10.1016/j.tvjl.2015.05.024

40. Koolhaas JM, Bartolomucci A, Buwalda B, de Boer SF, Flügge G, Korte SM, et al. Stress revisited: a critical evaluation of the stress concept. Neurosci Biobehav Rev. (2011) 35:1291–301. doi: 10.1016/j. neubiorev.2011.02.003

Sigue leyendo este contenido

Regístrate gratis o inicia sesión para acceder a todo el contenido de rumiNews.

Artículos relacionados

rumiNews Marzo 2022

Revista rumiNews

rumiNews Marzo 2022

Accede a la edición completa, suscríbete o explora todas las ediciones de la revista técnica del sector rumiante.