Instituto de Microbiología y Parasitología (IMPA)

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Browsing Instituto de Microbiología y Parasitología (IMPA) by Author "Edita Aquino Sánchez"

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    (Proyecto) Caracterización molecular y diagnóstico inmunológico de antígenos de Fasciola hepática en heces en el Ganado bovino y Caprino de República Dominicana (2016-2018).
    (2026) Blaine Báez; Jennifer Ketzis; Edita Aquino Sánchez
    La Fasciolosis es una zoonosis de interés creciente en medicina veterinaria por su impacto económico en la industria (ganado bovino, ovino y caprino). En República Dominicana es una enfermedad endémica en el ganado bovino, siendo los chivos también reservorios del parásito y a pesar de la baja prevalencia en humanos, su presencia representa un riesgo permanente de infección. Tiene un impacto económico negativo en la industria de la cría de animales en todo el mundo debido a las enormes pérdidas que ocasiona, que han sido estimadas en más de 3 mil millones de dólares por año. La OMS ha reconocido la fasciolosis humana como un serio problema de salud pública, con un estimado de 17 millones de personas infectadas en todo el mundo. Parece que el número de casos humanos se subestima en muchos países, sobre todo donde la fascioliasis animal es frecuente. En la actualidad, la fasciolosis está surgiendo o resurgiendo en numerosas regiones de América Latina, África, Europa y Asia, tanto en humanos como en animales, un fenómeno que en parte se ha relacionado con el cambio climático. Este estudio pretende caracterizar y detectar temprano los casos de Fasciolosis bovina y caprina en República Dominicana mediante la implementación de técnicas moleculares e inmunológicas con la finalidad de reducir las pérdidas económicas a este sector y el riesgo de transmisión permanente al ser humano. Además, esta investigación permitirá la estimación de la prevalencia de la fasciolosis bovina y caprina en las principales regiones destinadas a la ganadería en el país, así como la identificación de los factores de riesgo de infección en el ser humano. Los datos obtenidos pueden ser utilizados para desarrollar mapas de predicción, lo que ayudaría a los agricultores en la determinación de cuándo deben administrar tratamientos.