Métodos matemáticos y modelos estadísticos aplicados a la estimación de la curva de dosis - respuesta en un estudio de exposición oral de cerdos gnotobióticos a Norovirus humano...

• Autores: Parreño, Viviana
• Año de publicación: 2021
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de maestría
• Colaborador/a o director/a de tesis: Munilla Leguizamón, Sebastián; Yuan, Lijuan
• Materia: BIOMETRIA; MODELOS MATEMATICOS; CERDO; VIRUS; ENFERMEDADES DE LOS ANIMALES
• Institución: Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía

Fil: Parreño, Viviana. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados. Buenos Aires, Argentina.
Los modelos animales son utilizados en estudios pre-clínicos para reproducir las infecciones por patógenos humanos. En el proceso de estandarización de estos modelos resulta indispensable conocer cómo se producen la infección y enfermedad a medida que aumenta la dosis del patógeno. Los modelos dosis-respuesta son funciones matemáticas que permiten describir la relación entre la dosis de un patógeno y la severidad de la infección y enfermedad que genera en un hospedador dado. Los métodos aplicados a la estimación de los parámetros de estas curvas se han desarrollado desde hace varios decenios. Inicialmente se empleaban métodos de interpolación matemática, como el método de Reed-Muench y el método de Dragstedt-Beherens, que permiten estimar la dosis de una suspensión viral dada que causa infección o enfermedad en la mitad de los individuos desafiados y denominada dosis efectiva 50%. Si bien estos métodos siguen utilizándose en la actualidad, carecen de base estadística. Más tarde, se desarrolló el método no paramétrico de Spearman-Karber, que es el que se emplea actualmente a nivel de las agencias regulatorias. Con el advenimiento de nuevas herramientas estadísticas y la capacidad computacional surgieron los modelos lineales generalizados o GLM (por ejemplo, el modelo de la regresión logística). Estos modelos permiten realizar inferencia sobre estadísticos importantes como la dosis efectiva 50% teniendo en cuenta su variabilidad e incertidumbre. Recientemente, y partir de un conocimiento más cabal de la biología detrás de una infección y el desarrollo posterior de una enfermedad, se han desarrollado modelos con base mecanicista. Estos últimos modelos resultan muy valiosos para el estudio de análisis de riesgo asociado a la contaminación de agua y alimentos con agentes virales, como, por ejemplo, Norovirus humano. El presente trabajo de tesis de maestría se propuso emplear los métodos de interpolación matemática clásicos de Reed-Muench y Dragstedt-Beheren, el método no paramétrico de Spearman-Kaber, un modelo lineal generalizado, la regresión logística, y los modelos de regresión no lineal log-logístico y mecanicistas Exponencial y Beta-Poisson para estimar la dosis de infección (DI50%) y enfermedad (DD50%) 50% en un ensayo de dosis-respuesta en cerdos gnotobióticos desafiados con una cepa de Norovirus humano. Todos estos modelos utilizan la condición infectado/no infectado o enferno/sano o bien la proporción de individuos afectados dentro del grupo que recibió la misma dosis como variable respuesta. Como alternativa novedosa, la tesis exploró también la estimación de la DI50% y DD50% ajustando una regresión log-logística sobre el área de la curva de excreción viral y score fecal, dos variables continuas que reflejan la severidad de la infección y del cuadro clínico de diarrea. Los parámetros de los diferentes modelos estadísticos se estimaron por máxima verosimilitud y su incertidumbre se evaluó mediante la estimación de intervalos de confianza aplicando diferentes métodos. La bondad de ajuste y performance relativa de cada modelo se evaluó mediante el criterio de información de Akaike. Los resultados obtenidos de aplicar los diferentes modelos a los datos de proporciones de animales infectados y enfermos indicaron que la DI50% se encontró alrededor de las 2500 copias de genoma viral y la DD50% alrededor de las 21000 copias. Independientemente del método empleado, las estimaciones obtenidas arrojaron valores similares. Los modelos mecanicistas Exponencial y Beta-Poisson fueron los que mejor ajustaron los datos de infección. Por su parte, para los datos de enfermedad fue el modelo Beta-Poisson el que arrojó el mejor ajuste. Llamativamente, el ajuste del modelo de regresión log-logístico sobre las variables continuas de área bajo la curva de excreción viral y severidad del cuadro clínico arrojó valores para la DI50% y la DD50% que se encuentran en el mismo orden que los calculados en base a los datos discretos, lo que sugiere que este enfoque también podría comenzar a considerarse para estimar las dosis infecciosas y enfermedad 50% para un patógeno viral. Los métodos contemporáneos ofrecen mayor precisión Viviana Parreño - Master Biometría – FAUBA Abstract Page 14 of 112 y exactitud que los métodos clásicos para estimar las dosis efectivas 50%. A su vez, permiten el análisis de datos generados utilizando diluciones no equidistantes y con un número desbalanceado de unidades experimentales entre dosis. La dosis de desafío de la cepa de NoVhumano Genogrupo II.2, Cin-2, evaluada en este estudio quedó establecida en 2 x 105 copias de genoma viral, la cual logra reproducir en cerdos gnotobióticos los tiempos de incubación, duración y severidad de la infección y diarrea por NoV que ocurren en voluntarios humanos experimentalmente desafiados con cepas del genogrupo I y II. Estimaciones precisas de los parámetros de infección y enfermedad bajo análisis estadísticos robustos contribuyen a la correcta estandarización del cerdo gnotobiótico como un modelo animal adecuado para estudios pre-clínicos de pruebas de vacunas y otras estrategias antivirales contra Norovirus humanos.
112 p. : tbls., grafs.
Maestría en Biometría y Mejoramiento