Este proyecto de investigación busca caracterizar la relación entre los estilos alimentarios vinculados a la sobreingesta de adultos y los comportamientos alimentarios de preescolares a cargo de estos adultos.
Proyecto presentado a FIA por COAGRICAM en el que participo como asociado y cuyo objetivo es sentar la línea base de los principales residuos agrícolas generados por la producción hortícola de la región de O'Higgins, para hacer un tratamiento apropiado de estos y promover la circularidad y el manejo sostenible de los suelos de la región.
El Centro de Modelamiento Matemático (CMM) es un centro científico líder en Chile para la investigación y aplicaciones de las matemáticas. Fue inaugurado en abril del 2000 y forma parte de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM) de la Universidad de Chile, en la que se encuentra la principal y más antigua escuela de ingeniería del país. Su objetivo es crear nuevas matemáticas y utilizarlas para resolver problemas provenientes de otras ciencias, la industria y las políticas públicas.
El Centro de Modelamiento Matemático (CMM) es un centro científico líder en Chile para la investigación y aplicaciones de las matemáticas. Fue inaugurado en abril del 2000 y forma parte de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM) de la Universidad de Chile, en la que se encuentra la principal y más antigua escuela de ingeniería del país. Su objetivo es crear nuevas matemáticas y utilizarlas para resolver problemas provenientes de otras ciencias, la industria y las políticas públicas.
El Centro de Modelamiento Matemático (CMM) es un centro científico líder en Chile para la investigación y aplicaciones de las matemáticas. Fue inaugurado en abril del 2000 y forma parte de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM) de la Universidad de Chile, en la que se encuentra la principal y más antigua escuela de ingeniería del país. Su objetivo es crear nuevas matemáticas y utilizarlas para resolver problemas provenientes de otras ciencias, la industria y las políticas públicas.
Antimicrobial resistance (AMR) is a phenomenon that happens when bacteria become tolerant to antibiotics used to treat the infections they cause. Antibiotics are key therapeutic tools to treat many human and animal infectious diseases; consequently, keeping their activity on bacteria is fundamental for public and animal health. Aquaculture farming is known for using large amounts of antibiotics, making this activity particularly relevant in development and spread of AMR in aquatic environments. There is evidence in Chile that aquaculture activity increases the presence of resistant bacteria and their corresponding genes in marine sediments directly impacted by salmon farms; however, these evaluations are limited to few locations which hampers a generalization of these conclusions to other salmon farming sites in Chilean waters. There is also evidence suggesting that aquaculture-associated resistance genes present in marine sediments might be transferred to bacteria with pathogenic potential in humans such as Escherichia coli, but no studies have reported the presence of resistance traits in such bacteria in the marine environment from areas impacted by salmon farming in Chile. In countries like Norway, bivalve mollusks are used to monitor antibiotic resistance in Enterobacteria in the marine environment; therefore, they could also be useful for monitoring AMR associated with salmon farming and other anthropogenic sources in Chile. Sampling of bivalve mollusks represents an important logistical advantage to complex and expensive seabed sediment sampling. Los Lagos is the region with the highest historical production of farmed salmon in Chile; then, it is a suitable area to investigate the impact of aquaculture-sourced AMR in the marine environment.
The general objective of this proposal is to investigate aquaculture-associated AMR in the marine environment of Los Lagos region from an epidemiologic approach, using bivalve mollusks as sentinel organisms and E. coli as the indicator bacterium. Specific objectives include: 1) to detect, characterize and estimate the prevalence of AMR in E. coli isolated from bivalve mollusks in the Los Lagos region, through a region-level sampling; 2) to study the spatial variability of AMR in E. coli isolated from bivalve mollusks from Los Lagos region; 3) to evaluate the effect of salmon farming activity on the richness and intensity of AMR in E. coli isolated from bivalves from Los Lagos region, controlling for potential confounding factors; and 4) to determine whether significant differences exist in the accumulation of E. coli and resistant E. coli in bivalve mollusks between the sampled bivalve species, accounting for environmental and biological factors.
Bivalve mollusks samples will be obtained the 130 sampling stations set along the coast of Los Lagos by the National Program for Surveillance and Control of Harmful Algal Blooms Intoxications (red tides) coordinated by the Ministry of Health. Thirty-three additional sampling stations will be set in the same study area in order to achieve the calculated total sample size of 163 sampling stations. At each sampling station bivalve mollusks will be sampled to quantify E. coli and to detect and characterize both phenotypic and genotypic AMR in this bacterium. The study will be focused in 29 antimicrobial resistance genes (ARGs) and 20 antibiotics commonly used in salmon farming or for which resistance has been detected in previous studies. The antimicrobial susceptibility will be performed by estimating the minimal inhibitory concentrations (MICs) for each antibiotic using the VITEK2 technology. The genotypic analysis will be carried out by means of the detection target ARGs, through PCR. Spatial clustering will be examined for each antibiotic tested using MIC values and the ARG richness index; global clustering will be evaluated through the Morans I statistic, while local clustering will be examined by means of the spatial scan statistic. ARG richness will be modeled as a function of the local salmon farming intensity expressed as the number of active salmon farms within 10 km seaway distance from the bivalve sampling location, using a Poisson mixed-effects model in order to control for other AMR sources and important environmental variables. Similar models will be constructed using MICs as the outcome for antimicrobials that show substantial variability in this parameter. Finally, the abundance of both total and resistant E. coli (MPN/100g) found in bivalve mollusks will be modeled as a function of the bivalve species sampled, accounting for bivalve size, water temperature, local salmon farming intensity and distance to other AMR sources, using a mixed-effect linear regression model.
This study will contribute to characterize and to identify the main drivers of the environmental AMR in an area with intense salmon farming activity, and it will help to understand how this AMR can impact public health through potential pathogenic bacteria. In practice, this proposal will be the first extensive epidemiological study in this matter in Chile. Moreover, this proposal will help to determine which bivalve mollusks species are suitable to monitor AMR in environments impacted by salmon farming. All this information will be crucial to set the foundations for a future AMR monitoring program in areas of intense aquaculture.
El cáncer es la segunda causa de muerte en la población Chilena y se proyecta que en diez años será la primera causa de muerte en el país. A nivel regional, la región de O Higgins es la que presenta la mayor incidencia de muertes por cáncer. Actualmente, Chile invierte alrededor del 1% del PIB en atención y tratamiento del cáncer. Es indispensable y urgente comenzar a caracterizar molecularmente los cánceres prevalentes de la población Chilena pues esto permitirá integrar información que impactará las decisiones clínicas permitiendo la implementación de tratamientos específicos para los pacientes. El estudio genómico y molecular de sistemas biológicos complejos, como el desarrollo y progresión del cáncer, requieren del desarrollo de nuevos algoritmos y modelos teóricos para analizar e interpretar datos genómicos complejos (big- data). El principal objetivo del laboratorio de genómica computacional que instalaré en el instituto de ciencias de la ingeniería de la Universidad de O Higgins será desarrollar investigación de vanguardia entorno al diseño y aplicación de nuevos algoritmos y tecnologías ómicas para estudiar la arquitectura genómica de cánceres prevalentes de la población Chilena. La meta a largo plazo es trasladar estas tecnologías a la práctica clínica e impulsar la implementación de programas de medicina de precisión enfocados en el tratamiento y prevención del cáncer en nuestro país y región. Un segundo objetivo es impulsar y liderar investigación multidisciplinaria en temáticas de salud, agroindustria y minería, sectores críticos a desarrollar en la región de O'Higgins. Finalmente, el laboratorio de genómica computacional contribuirá a la formación de capital humano avanzado en áreas asociadas a la genómica, bioinformática y biología computacional.
El cáncer es la segunda causa de muerte en la población Chilena y se proyecta que en diez años será la primera causa de muerte en el país. A nivel regional, la región de O Higgins es la que presenta la mayor incidencia de muertes por cáncer. Actualmente, Chile invierte alrededor del 1% del PIB en atención y tratamiento del cáncer. Es indispensable y urgente comenzar a caracterizar molecularmente los cánceres prevalentes de la población Chilena pues esto permitirá integrar información que impactará las decisiones clínicas permitiendo la implementación de tratamientos específicos para los pacientes. El estudio genómico y molecular de sistemas biológicos complejos, como el desarrollo y progresión del cáncer, requieren del desarrollo de nuevos algoritmos y modelos teóricos para analizar e interpretar datos genómicos complejos (big- data). El principal objetivo del laboratorio de genómica computacional que instalaré en el instituto de ciencias de la ingeniería de la Universidad de O Higgins será desarrollar investigación de vanguardia entorno al diseño y aplicación de nuevos algoritmos y tecnologías ómicas para estudiar la arquitectura genómica de cánceres prevalentes de la población Chilena. La meta a largo plazo es trasladar estas tecnologías a la práctica clínica e impulsar la implementación de programas de medicina de precisión enfocados en el tratamiento y prevención del cáncer en nuestro país y región. Un segundo objetivo es impulsar y liderar investigación multidisciplinaria en temáticas de salud, agroindustria y minería, sectores críticos a desarrollar en la región de O'Higgins. Finalmente, el laboratorio de genómica computacional contribuirá a la formación de capital humano avanzado en áreas asociadas a la genómica, bioinformática y biología computacional.