Estabelecimento de um novo índice de patogenicidade para amostras de E. coli e o uso de redes neurais artificiais

• Autor(a) principal: Souza, Guilherme Fonseca de
• Data de Publicação: 2010
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/27281
• topic: Escherichia coli; Patogenicidade; Redes neurais artificiais; Colibacilose

A colibacilose é a denominação comum a diferentes lesões locais ou sistêmicas causadas pela bactéria E.coli com propriedades patogênicas . Essas lesões são conhecidas como a principal causa infecciosa de condenação de carcaças. No Brasil, entre 2001 e 2005, essa condenação gerou um prejuízo estimado em US 58 milhões à avicultura . Deste total, 19 milhões podem ser creditados à presença de lesões cutâneas de celulite e 39 milhões a lesões sistêmicas. A E.coli é o principal habitante do trato gastrintestinal de mamíferos e de aves. Nos aviários, é possível encontrar 106 UFC/grama de fezes, tornando praticamente impossível a eliminação deste agente no ambiente. A dificuldade que envolve a E.coli está na classificação desta como patogênica, haja vista que a diferenciação entre cepas virulentas e avirulentas continua sendo um problema após o diagnóstico bacteriológico. A biologia molecular vem auxiliando no maior entendimento dos mecanismos de patogenicidade das E. coli e cada vez mais, é demonstrada a grande importância da interação dos diversos fatores de virulência na determinação da patogenicidade. Este trabalho tem como objetivo gerar novos elementos para o maior entendimento da patogenicidade da E.coli, traçando uma nova metodologia de classificação, através de um índice no qual, além do número de animais mortos, também se consideraram o tempo de morte e a capacidade da cepa causar lesão compatível à colibacilose em pintos de 1 dia. Observou-se diferença significativa entre amostras oriundas de celulite e quadro respiratório em relação a amostras oriundas de cama no método proposto, além do fato de também existir a mesma relação entre o tipo e a quantidade de lesões formadas, conforme a origem do isolado. Obteve-se, ainda, um banco de dados gerado a partir desse primeiro experimento, que permitiu o uso de Redes Neurais Artificiais na construção de modelos que simulavam esse mesmo teste de patogenicidade, sem o uso de animais, adotando como informações de entrada alguns dos principais fatores de virulência associados a amostras patogênicas, origem das amostras e o índice de patogenicidade obtidos. Os resultados quanto às predições corretas foram em torno de 80,00%, permitindo concluir que as redes podem ser uma alternativa para substituir testes de patogenicidade in vivo na classificação de amostras de E.coli de origem aviária.