Analisi metagenomiche e integrazione di dati multi-omici per lo studio della mastite subclinica nelle bovine da latte

The Italian dairy sector is a fundamental pillar of the national economy, generating a turnover of approximately 17,880 million euros, 8.2% of which comes from foreign trade. In this context, bovine mastitis, a disease with multifactorial etiology represents one of the main economic and health challenges encountered in dairy farms due to increased replacement rates, treatment costs, and reduced milk yield. In this regard, the implementation of appropriate management and health monitoring practices is essential to safeguard the dairy supply chain. To monitor the presence or absence of potentially infectious bacteria and to assess the severity and stage of disease progression, monitoring plans for diagnosis and screening utilize specific biological indicators. For the diagnosis of infection, the gold standard method is bacteriological culture of milk, while for screening, there are: individual and differential somatic cell count (SCC, DSCC), the California Mastitis Test (CMT), the electrical conductivity test (EC), and the analysis of some blood parameters, including acute phase proteins (APP). Despite the implementation of rigorous control strategies significantly reducing the incidence of mastitis, its long-term management remains a growing challenge for the dairy industry, with health implications for animal welfare and financial consequences for farmers, primarily due to the adaptive capacity of pathogenic microorganisms to various epidemiological contexts. This thesis is divided into two sections: the first is based on a broader research project called "MASTITOMIC," which studies subclinical mastitis in Holstein-Friesian cows from a farm located in Villafranca Padovana (PD) using molecular approaches. Specifically, this project investigates the relationships between subclinical disease, genetic markers, the milk microbiome, and miRNAs from milk exosomes to identify the physiological and molecular mechanisms that regulate susceptibility/resistance to mastitis, the response to infection, and its progression. The second half of the thesis focuses on an integrative bioinformatics study of multi-omic molecular data (epigenomics and transcriptomics). This combined approach allows for a more detailed exploration of the complex interactions between different levels of molecular regulation, aiming to build more accurate and robust predictive models for understanding and detecting subclinical disease. By integrating these different data sources, the ultimate goal is to identify potential biomarkers and pathogenic mechanisms, thereby improving the predictive capacity of the disease’s progression and opening new avenues for the development of targeted therapeutic strategies. Keywords: metagenomics, subclinical mastitis, dairy cows, biomarkers, omics technologies.

Il settore lattiero-caseario italiano è un pilastro fondamentale dell’economia nazionale, generando un fatturato di circa 17.880 milioni di euro, di cui l’8.2% deriva dal commercio estero. In questo contesto, la mastite bovina, una patologia ad eziologia multifattoriale, rappresenta uno dei principali problemi economici e sanitari riscontrabili negli allevamenti di bovine da latte, per via dell’aumento dei tassi di rimonta e dei costi di trattamento, nonché della diminuzione della resa lattea. A questo proposito, la messa a punto di adeguate pratiche di gestione e sorveglianza sanitaria è essenziale per la salvaguardia della filiera lattiero-casearia. Per monitorare la presenza o l’assenza di batteri potenzialmente infettivi e valutare la gravità e lo stadio di avanzamento della patologia, i piani di monitoraggio per la diagnosi e lo screening prevedono l’utilizzo di specifici indicatori biologici. Per la diagnosi dell’infezione, il metodo gold standard è l’esame batteriologico colturale del latte, mentre per lo screening vi sono: la conta individuale e differenziale delle cellule somatiche (SCC, DSCC), il California Mastitis Test (CMT), il test della conducibilità elettrica (CE) e l’analisi di alcuni parametri ematici, tra cui le proteine di fase acuta (PAA). Nonostante l’implementazione di rigorose strategie di controllo abbia ridotto significativamente l’incidenza della mastite, la sua gestione nel lungo termine rimane una sfida crescente per l’industria lattiero-casearia, comportando ripercussioni sanitarie sul benessere degli animali e finanziarie per gli allevatori, soprattutto a causa della capacità di adattamento dei microrganismi patogeni ai diversi contesti epidemiologici. Il presente lavoro di tesi si articola in due sezioni: la prima si basa su un progetto di ricerca più ampio denominato “MASTITOMIC”, che ha come oggetto di studio e tramite approcci molecolari, la mastite subclinica in bovine di razza Frisona, provenienti da un’azienda agricola situata a Villafranca Padovana (PD). Nello specifico, in questo progetto vengono investigate le relazioni tra la patologia subclinica, i marcatori genetici, il microbioma del latte e i miRNA degli esosomi del latte, al fine di identificare i meccanismi fisiologici e molecolari che regolano la suscettibilità/resistenza alla mastite, la risposta all’infezione e la sua evoluzione. La seconda metà dell’elaborato si concentra invece su uno studio bioinformatico integrativo di dati multi-omici molecolari (epigenomica e trascrittomica). Questo approccio combinato permette di esplorare in modo più dettagliato le interazioni complesse tra i diversi livelli di regolazione molecolare, con l’intento di costruire modelli predittivi più accurati e robusti per la comprensione e la rilevazione della patologia subclinica. Attraverso l’integrazione di queste diverse fonti di dati, l’obiettivo finale è quello di identificare potenziali biomarcatori e meccanismi patogenetici, migliorando così la capacità di previsione del decorso della malattia e aprendo nuove prospettive per lo sviluppo di strategie terapeutiche mirate. Parole chiave: metagenomica, mastite subclinica, bovine da latte, biomarcatori, tecnologie omiche.