Nutrición

SimSaLipiM: herramienta de modelado para formular alimentos sostenibles para salmón

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By Milthon Lujan

Predicción del presupuesto energético, la eficiencia alimenticia y la composición de ácidos grasos de la biomasa para un ensayo de alimentación in vivo. Fuente: Rotnes et al., (2024); bioRxiv 2024.06.01.596980.
Predicción del presupuesto energético, la eficiencia alimenticia y la composición de ácidos grasos de la biomasa para un ensayo de alimentación in vivo. Fuente: Rotnes et al., (2024); bioRxiv 2024.06.01.596980.

Reducir el impacto ambiental negativo de la industria del salmón es necesario para garantizar su sostenibilidad a largo plazo. Las prácticas actuales de cultivo de salmón dependen en gran medida de la harina de pescado y de soja, lo que puede contribuir a la sobrepesca y a una alta huella de carbono.

Los investigadores están desarrollando soluciones innovadoras para crear alimentos para salmón más sostenibles. Sin embargo, predecir con precisión los efectos de las nuevas formulaciones de piensos en la salud de los peces y el medio ambiente puede resultar un desafío.

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Un equipo de científicos de Norwegian University of Life Sciences (NMBU) han desarrollado un nuevo modelo, el Simulated Salmon Lipid Metabolism (SimSaLipiM), para predecir las necesidades nutricionales y el impacto ambiental de diferentes formulaciones de alimentos para salmón.

SimSaLipiM: una poderosa herramienta

SimSaLipiM (Simulated Salmon Lipid Metabolism) es una innovadora herramienta que permite a los científicos predecir los resultados nutricionales y ambientales de diferentes formulaciones de piensos.

SimSaLipiM funciona teniendo en cuenta meticulosamente el complejo mundo de los lípidos (grasas) del salmón. Al integrarse con bases de datos de varios ingredientes de piensos, el modelo puede analizar virtualmente (in silico) ensayos de alimentación del mundo real. Esta poderosa combinación permitió a los científicos analizar los resultados de una prueba de alimentación de salmón en el mundo real in silico.

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Validación del modelo: predicción del desempeño y el impacto ambiental

Cuando se comparó con pruebas reales de alimentación de salmón, SimSaLipiM predijo con éxito la alimentación óptima para la eficiencia, coincidiendo con las observaciones del mundo real. El modelo incluso proporcionó un desglose detallado del presupuesto energético de los peces y la composición de lípidos específicos dentro de sus cuerpos para cada alimento probado.

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“Hemos presentado SimSaLipiM, un modelo metabólico basado en restricciones del salmón del Atlántico con un metabolismo de ácidos grasos flexible y empíricamente basado. El modelo integra datos de composición corporal y de alimento, lo que permite la optimización y predicción de propiedades clave como la eficiencia alimenticia o las proporciones de ácidos grasos en la biomasa del salmón”, destacaron los científicos.

Más allá del análisis: formulación de piensos sostenibles

Las capacidades de SimSaLipiM van más allá del simple análisis de los alimentos existentes. Los investigadores pueden aprovechar el modelo para diseñar formulaciones y suplementos de piensos totalmente nuevos y sostenibles. El modelo puede priorizar recetas que minimicen la huella de carbono y al mismo tiempo optimizar métricas clave de rendimiento, como la eficiencia alimenticia.

Es importante destacar que SimSaLipiM amplía significativamente el alcance y las capacidades del modelo SALARECON, específicamente en lo que respecta a la biosíntesis y degradación de lípidos, permitiendo así una simulación detallada de pruebas de alimentación in silico.

Beneficios para la Industria Acuícola del Salmón

El poder de SimSaLipiM va más allá del simple análisis de los piensos existentes. Los investigadores pueden aprovechar el modelo para diseñar formulaciones de piensos sostenibles y completamente nuevas.

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SimSaLipiM representa una valiosa herramienta para los fabricantes de piensos. El modelo agiliza el proceso de desarrollo de piensos sostenibles y rentables. Al cerrar la brecha entre la formulación del alimento y las complejas necesidades biológicas del salmón, SimSaLipiM tiene el potencial de aportar significativamente en la sostenibilidad de la acuicultura.

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Los principales beneficios del modelo SimSaLipiM se pueden resumir en:

  • Peces más saludable: es probable que el salmón criado con dietas optimizadas sea más resistente al estrés y experimente una mejor salud intestinal.
  • Salmón más nutritivo: el modelo puede ayudar a garantizar que la carne de salmón conserve su valioso contenido de ácidos grasos omega-3.
  • Impacto ambiental reducido: las formulaciones de alimentos sustentables minimizan la huella ambiental de la industria.
  • Producción rentable: la optimización de la eficiencia alimenticia conduce a una cría de salmón más rentable.

Por otro lado, los científicos han publicado el código fuente en la Internet, por lo que otros investigadores lo puede utilizar para generar modelos con metabolismo de ácidos grasos y composición corporal personalizados, para realizar pruebas de alimentación in silico dadas las composiciones de los ingredientes moleculares y, opcionalmente, otros datos como los precios de los ingredientes y la huella ambiental.

Conclusión

“SimSaLipiM se puede aplicar en el diseño de alimentos y obtener información mecanicista sobre la rotación de compuestos y energía en el metabolismo del salmón del Atlántico”, concluyen los científicos.

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Esta innovadora herramienta de modelado es prometedora para el futuro del cultivo de salmón. Al permitir el desarrollo de alimentos sustentables y de alto rendimiento, SimSaLipiM puede contribuir a una industria acuícola del salmón próspera y ambientalmente responsable.

El estudio fue financiado por Research Council of Norway.

Contacto
Ove Øyås
Faculty of Chemistry, Biotechnology and Food Science, Norwegian University of Life Sciences (NMBU)
Christian Magnus Falsens vei 18, Ås, 1433, Norway
Email: jon.vik@nmbu.no ove.oyas@nmbu.no

Referencia (acceso abierto)
Filip Rotnes, Jon Olav Vik, Ove Øyås. 2024. Evaluating sustainable feeds for aquaculture by simulating Atlantic salmon lipid metabolism. bioRxiv 2024.06.01.596980; doi: https://doi.org/10.1101/2024.06.01.596980