Cuantificación automatizada basada en píxeles del genoma del circovirus 2 porcino en tejidos fijados en formalina y...

Área de la Ciencia:

• Patología veterinaria
• Diagnóstico molecular
• Patología digital

Sus antecedentes:

• La detección del circovirus porcino 2 (PCV2) en los tejidos linfoides es crucial para el diagnóstico y la investigación de la enfermedad.
• La evaluación visual tradicional de la hibridación in situ (ISH) para el PCV2 puede ser subjetiva.
• Se necesitan métodos de cuantificación objetivos para mejorar la precisión del diagnóstico.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un clasificador automatizado de píxeles para cuantificar el ARN PCV2 utilizando el RNAscope® ISH.
• Para comparar la cuantificación digital de la ISH con la puntuación visual tradicional.
• Evaluar la correlación entre la ISH digital y la PCR cuantitativa (qPCR) para la detección del PCV2.

Principales métodos:

• Desarrollo de un clasificador automatizado de píxeles para el RNAscope® ISH.
• Análisis de cuatro tejidos linfoides (amigdalas, ganglios linfáticos traqueobronquiales, mesentéricos y inguinales) de 66 cerdos.
• Comparación de las puntuaciones visuales de ISH (0-3) con cuantificación digital (% de área marcada) y qPCR.

Principales resultados:

• Se encontró una fuerte correlación (ρ = 0,96) entre la puntuación visual y digital de ISH.
• Los ganglios linfáticos traqueobronquiales (TBLN) mostraron el mayor marcado de PCV2.
• Los resultados digitales de ISH se correlacionaron fuertemente con los hallazgos de la qPCR (ρ = 0,85).

Conclusiones:

• La patología digital automatizada proporciona una cuantificación fiable y objetiva del PCV2 en los tejidos linfoides.
• La puntuación digital mejora la consistencia y reduce el sesgo del observador en los diagnósticos de PCV2.
• Este enfoque mejora la eficiencia de la investigación, la vigilancia y el manejo de la enfermedad por PCV2.