Las floraciones de algas nocivas (FAN) son una preocupación mundial creciente, con un aumento de su frecuencia e intensidad en los últimos años. Estas floraciones plantean riesgos significativos para la salud humana, los ecosistemas acuáticos y las actividades económicas, especialmente en regiones que dependen de la acuicultura.
Un estudio publicado por investigadores de la Yamaguchi University, de la Hiroshima University, de la Hokkaido University, del Instituto de Fomento Pesquero (IFOP), del Instituto Tecnológico del Salmón (INTESAL), de la Ritsumeikan University, y de la Universidad de La Frontera ha arrojado nueva luz sobre la dinámica de las FAN al analizar las interacciones entre especies de algas específicas y factores ambientales utilizando una herramienta estadística de vanguardia llamada Modelado dinámico empírico (EDM). Esta investigación ofrece un paso prometedor hacia la predicción y mitigación de las FAN en el futuro.
La creciente amenaza de las floraciones de algas nocivas
Las FAN son un fenómeno natural, pero su reciente escalada es alarmante. En Chile, las FAN han causado graves pérdidas económicas, en particular en las industrias de cultivo de salmón y mejillón. Las floraciones suelen estar dominadas por especies tóxicas como Pseudo-nitzschia, que produce toxinas amnésicas en los mariscos, y Alexandrium catenella, responsable de la intoxicación paralítica por mariscos. Las especies no tóxicas también pueden causar daños al agotar los niveles de oxígeno en el agua, lo que genera «zonas muertas» que asfixian la vida marina.
Diversas publicaciones científicas han reportado que el cambio climático y otros factores ambientales están exacerbando estos eventos. Factores como el aumento de las temperaturas del mar, los cambios en la salinidad y los aportes de nutrientes de las precipitaciones están alterando las condiciones que favorecen la proliferación de especies de floraciones de algas nocivas. Comprender cómo estos factores interactúan entre sí y con la comunidad de fitoplancton es crucial para desarrollar estrategias efectivas de predicción y mitigación.
El papel de las interacciones entre especies y los factores ambientales
El estudio se centró en dos grupos de especies de Pseudo-nitzschia: P. delicatissima y P. seriata—y sus interacciones con otras especies de fitoplancton, así como la influencia de la temperatura y la salinidad. Utilizando un conjunto de datos de 28 años de tres estaciones costeras en el sur de Chile, los investigadores aplicaron EDM para identificar relaciones causales dentro de la comunidad de fitoplancton.
Se ha reportado que las especies de microalgas Pseudo-nitzschia produce una neurotoxina llamada ácido domoico. Contamina mariscos y pescados y puede causar una enfermedad rara llamada intoxicación amnésica por mariscos (ASP) si se ingiere. Los síntomas de ASP incluyen vómitos, náuseas, diarrea, dolor de cabeza, confusión, pérdida de memoria a corto plazo, convulsiones y, en casos raros, la muerte.
Los hallazgos revelaron que cada grupo de Pseudo-nitzschia tenía especies de emparejamiento únicas, lo que sugiere que las interacciones entre algas específicas juegan un papel importante en la dinámica de las floraciones de algas nocivas. Por ejemplo, la competencia por nutrientes o la producción de aleloquímicos (químicos que inhiben el crecimiento de otras especies) podrían influir en qué especies dominan durante una floración.
Curiosamente, de acuerdo con los resultados del estudio, la salinidad mostró un efecto marginalmente significativo en el grupo P. seriata en Melinka, mientras que la temperatura no pareció influir significativamente en ninguno de los grupos de especies.
“Este estudio tuvo como objetivo comprender cómo las especies de algas nocivas interactúan con otro fitoplancton y factores ambientales como la temperatura y la salinidad. Esta comprensión es crucial porque las floraciones de algas nocivas han aumentado en frecuencia e intensidad en Chile, causando daños sustanciales a la industria de la acuicultura, en particular a la cría de salmón, que es vital para la economía de Chile como el segundo mayor productor de salmón del mundo”, dijo So Fujiyoshi, profesor asistente en The IDEC Institute de la Hiroshima University (Japón).
Modelado dinámico empírico: un cambio radical para la predicción de floraciones de algas nocivas
El modelado dinámico empírico (EDM) es una herramienta poderosa para analizar sistemas complejos y no lineales como las comunidades ecológicas. A diferencia de los métodos tradicionales que se basan en correlaciones lineales, la EDM utiliza datos de series temporales para descubrir relaciones causales. Al aplicar la EDM, el estudio identificó especies específicas de fitoplancton y factores ambientales que influyen en el crecimiento de grupos de Pseudo-nitzschia.
«Descubrimos que Pseudo-nitzschia tiene interacciones complejas con otras especies de algas. Nuestros hallazgos también sugieren que la salinidad podría tener una influencia más significativa que la temperatura, que anteriormente se pensaba que era un factor clave. Este descubrimiento podría mejorar nuestra capacidad para predecir floraciones de algas nocivas”, dijo Fujiyoshi.
Este enfoque es particularmente valioso para la predicción de floraciones de algas nocivas porque tiene en cuenta la naturaleza dinámica e interconectada de los ecosistemas acuáticos. Por ejemplo, el estudio destacó cómo los cambios en la salinidad debido a los aportes de agua dulce provenientes de las precipitaciones o el derretimiento de los glaciares podrían alterar la estratificación vertical de las capas de agua, creando condiciones que favorezcan a ciertas especies de floraciones de algas nocivas sobre otras.
Implicaciones para la industria acuícola de Chile
Chile es el segundo mayor productor mundial de salmón y trucha, lo que lo hace altamente vulnerable a los impactos de las floraciones de algas nocivas. El país ha implementado amplios sistemas de monitoreo para detectar floraciones de algas nocivas y medir los niveles de toxinas, pero estas medidas son en gran medida reactivas. Los hallazgos de este estudio podrían allanar el camino para estrategias más proactivas al incorporar interacciones de especies y datos ambientales en modelos predictivos.
Por ejemplo, comprender cómo interactúa la Pseudo-nitzschia con otras especies de fitoplancton podría ayudar a identificar señales de advertencia tempranas de una floración inminente. De manera similar, monitorear los cambios en los niveles de salinidad y nutrientes podría brindar información sobre las condiciones que favorecen la formación de floraciones de algas nocivas. Al integrar este conocimiento en los sistemas de monitoreo existentes, Chile podría pasar de las alertas tempranas a la verdadera predicción y mitigación de las floraciones de algas nocivas.
Un paso hacia los modelos de predicción biológica
El estudio representa un enfoque novedoso para la investigación de las floraciones de algas nocivas al centrarse en las interacciones biológicas dentro de las comunidades de fitoplancton. Si bien se ha prestado mucha atención a los factores ambientales como la temperatura y la salinidad, el papel de las interacciones entre especies ha sido poco estudiado. Esta investigación destaca la importancia de considerar tanto los factores bióticos como los abióticos para comprender la dinámica de las floraciones de algas nocivas.
De cara al futuro, el equipo de investigación espera utilizar lo que aprendieron para crear un modelo de predicción biológica para floraciones de algas nocivas. “Los próximos pasos incluirían parámetros ambientales adicionales, en particular la variación de nutrientes debido al afloramiento, investigar los mecanismos específicos detrás de cómo las diferentes especies de fitoplancton influyen en Pseudo-nitzschia y desarrollar estos hallazgos en un modelo de predicción práctico que podría ayudar a proteger la industria de la acuicultura”, dijo Fujiyoshi.
El uso de EDM en este estudio es particularmente innovador. Al analizar las interacciones entre especies y condiciones ambientales, la modelización dinámica empírica (EDM) brinda una comprensión más matizada de la formación de floraciones de algas nocivas. Esto podría servir como base para desarrollar modelos de predicción biológica que vayan más allá de los métodos de monitoreo tradicionales.
Conclusión
Las floraciones de algas nocivas son un problema complejo y multifacético, pero los avances en herramientas científicas como el modelado dinámico empírico están abriendo nuevas vías para comprender y predecir estos eventos. El estudio reciente sobre especies de Pseudo-nitzschia en Chile subraya la importancia de las interacciones entre especies y factores ambientales en la dinámica de las floraciones de algas nocivas. Al aprovechar los datos ecológicos de largo plazo y las técnicas analíticas innovadoras, los investigadores se están acercando al desarrollo de modelos predictivos que podrían ayudar a mitigar los impactos de las floraciones de algas nocivas en los ecosistemas y las industrias.
A medida que el cambio climático continúa alterando los ambientes marinos, este tipo de investigación será fundamental para salvaguardar los ecosistemas acuáticos y los medios de vida que dependen de ellos. Este estudio no solo brinda información valiosa sobre las floraciones de algas nocivas chilenas, sino que también sienta las bases para futuras investigaciones que podrían beneficiar a regiones de todo el mundo que enfrentan desafíos similares.
El estudio fue financiado por Science and Technology Research Partnership for Sustainable Development – Monitoring Algae in Chile, JSPS KAKENHI Fostering Joint International Research, y el JSPS Bilateral Program.
Contacto
So Fujiyoshi
Assistant Professor, Hiroshima University, The IDEC Institute
E-mail: sofu62＊hiroshima-u.ac.jp
(Note: Please replace * with @)
Referencia (acceso abierto)
Perera, I. U., Fujiyoshi, S., Kumakura, D., Medel, C., Yarimizu, K., Espinoza-González, O., Guzmán, L., Nakaoka, S., Tucca, F., Jaramillo-Torres, A., Tohsato, Y., Acuña, J. J., Jorquera, M. A., Lee, H., & Maruyama, F. (2025). Causal interactions among phytoplankton and Pseudo-nitzschia species revealed by empirical dynamic modelling. Marine Pollution Bulletin, 211, 117432. https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2024.117432
