La enfermedad del páncreas (EP), causada por el alfavirus de los salmónidos (SAV), causa estragos en las piscifactorías de salmón del Atlántico en Noruega, Escocia e Irlanda. Este virus de ARN monocatenario, que afecta principalmente a los peces de piscifactoría, diezma su salud y rentabilidad. Su impacto es innegable: reducción del crecimiento, aumento de la mortalidad, mala conversión alimenticia y productos degradados.
Pero ¿qué pasaría si pudiéramos predecir los brotes de EP antes de que ocurran? Eso es exactamente lo que un equipo de investigadores de Zoetis y Pharmaq Analytiq han logrado.
Aprovechando el aprendizaje automático de vanguardia y los datos fácilmente disponibles de BarentsWatch, han desarrollado un modelo predictivo con una asombrosa precisión del 94,4 %. Esto significa que los productores de salmón ahora pueden anticipar las transmisiones de SAV con hasta 8 semanas de anticipación, lo que les permite tomar medidas proactivas y salvaguardar sus preciados peces.
Revelando al culpable y sus vías de transmisión
Si bien durante mucho tiempo se consideró que SAV3 era el subtipo dominante, datos recientes revelan que SAV2 y SAV3 comparten la misma prominencia. Esta amenaza viral se transmite principalmente de forma horizontal (87,8% de los casos), propagándose a través de las corrientes de agua entre los peces.
Los investigadores han investigado incansablemente los factores de riesgo y las vías de esta alarmante propagación.
Infección y riesgos
Factores como la cantidad de peces en las granjas vecinas, la densidad de las piscigranjas, la presencia de antecedentes de la enfermedad del páncreas y la propiedad compartida con las piscigranjas infectadas incrementan el riesgo de diseminación de la enfermedad.
Asimismo, las corrientes de agua desempeñan un papel crucial, siendo la distancia de los sitios infectados una medida crucial. Incluso los movimientos de los barcos contribuyen al problema, lo que pone de relieve la interconexión de la industria de la acuicultura.
La presencia de piojos del salmón (Lepeophtheirus salmonis) añade otra capa de complejidad. Estos molestos parásitos pueden actuar como vectores de virus, facilitando la transmisión y propagación del SAV. Sus efectos inmunosupresores sobre el salmón empeoran la situación, haciendo que los peces sean más susceptibles a las infecciones.
Vacunas, piensos y bioseguridad
La buena noticia es que la industria está contraatacando. Varias vacunas ofrecen distintos grados de protección contra la EP. Se emplean piensos funcionales, genética mejorada y estrictas medidas de bioseguridad para mitigar el impacto de la enfermedad.
Por otro lado, el gobierno noruego ha implementado un programa de detección obligatorio, que exige a los piscicultores realizar pruebas periódicas para detectar la presencia de SAV. También se recopilan y controlan meticulosamente datos sobre los piojos del salmón. Toda esta información está disponible para el público a través de BarentsWatch, una valiosa plataforma para compartir conocimientos e ideas.
Modelos predictivos como alerta temprana
Los investigadores se propusieron ir más allá de los modelos existentes investigando el impacto de diversos parámetros de la acuicultura. El objetivo fue desarrollar un modelo de alta precisión que prediga la probabilidad de detección de SAV en sitios noruegos específicos.
¿El arma secreta?
Un potente modelo de conjunto entrenado con una combinación única de datos. Los recursos disponibles públicamente como BarentsWatch, como la distancia entre los sitios, la población/densidad de peces, además de la influencia del piojo de mar y el movimiento de las embarcaciones, se combinaron con análisis de PCR privados de piscifactorías individuales.
Este rico conjunto de datos permitió a los investigadores crear el modelo predictivo e identificar 11 características clave que influyen en la transmisión SAV, que incluyen:
- Movimientos de los wellboats: Estos embarcaciones cruciales, utilizadas para transportar los peces, pueden propagar el virus sin saberlo, lo que hace que sus movimientos sean indicadores vitales.
- Factores ambientales: La temperatura del agua, las corrientes y otros factores ambientales desempeñan un papel crucial en la propagación viral y dan forma al panorama de riesgo.
- Proximidad a sitios infectados: Cuanto más cerca esté una piscifactoría de un brote de EP, mayor será el nivel de amenaza, lo que resalta la importancia de la conciencia geográfica.
- Estacionalidad: Como un reloj, los brotes de EP exhiben patrones estacionales, lo que proporciona valiosas pistas predictivas.
Aplicación en la industria salmonera
El nuevo modelo predictivo permitirá a los salmonicultores ser proactivos, intervenir antes de que la enfermedad del páncreas se afiance y salvaguardar sus preciados peces. En base a la información generada por el modelo, los productores de salmón pueden:
- Optimizar las rutas de los wellboats: Al adaptar las rutas en función de las áreas de riesgo previstas, se puede minimizar la posibilidad de propagación viral a través del transporte.
- Ajustar las medidas de bioseguridad: Conocer los parámetros ambientales que aumentan el riesgo permite realizar intervenciones de bioseguridad específicas, fortaleciendo eficazmente las defensas de las granjas salmoneras.
- Planifique con anticipación para las amenazas estacionales: Al anticipar los períodos pico de la enfermedad del páncreas, los acuicultores pueden aumentar de manera proactiva la resiliencia de los peces e implementar medidas preventivas antes de que llegue el peligro.
Esta investigación innovadora es un testimonio del poder de la colaboración. Al combinar datos disponibles públicamente, análisis de granjas salmoneras privadas y aprendizaje automático de vanguardia, los investigadores han creado un arma en la lucha contra la enfermedad del páncreas.
Conclusión
La enfermedad del páncreas representa una amenaza importante para la industria de la acuicultura, pero la lucha está lejos de terminar. Al comprender el virus, sus vías de transmisión y los factores de riesgo clave, podemos desarrollar soluciones innovadoras y modelos predictivos. El novedoso enfoque de este estudio tiene el potencial de transformar la lucha contra la EP, asegurando un futuro más saludable para el salmón del Atlántico y la industria que depende de él.
El estudio presenta un modelo predictivo capaz de predecir la presencia de SAV en cualquier granja salmonera en Noruega utilizando datos públicos y privados.
“Se ha demostrado que es posible predecir la probabilidad de que se detecte ‘SAV’ 8 semanas antes de un ‘registro de PD’ positivo utilizando 9 parámetros de la base de datos BarentsWatch para desarrollar 11 funciones bien diseñadas”, concluyeron los investigadores.
Con este sistema de alerta temprana a su alcance, los productores de salmón pueden respirar aliviados. Armados con el poder de predicción, pueden salvaguardar sus peces, sus ganancias y el futuro de la cría de salmón de una forma sostenible.
El estudio fue financiado por Zoetis y Pharmaq.
Contacto
P. Nilsen
Pharmaq Analytiq, Thormohlensgate 53D, Bergen, 5006, Norway
Email: pal.nilsen@zoetis.com
Referencia
Öhlschuster, M., Comiskey, D., Kavanagh, M., Kickinger, F., Scaldaferri, C., Sigler, M., & Nilsen, P. (2023). On the prediction of SAV transmission among Norwegian aquaculture sites. Preventive Veterinary Medicine, 106095.
