Sistemas de Cultivo

Tecnologías emergentes que revolucionan el diagnóstico y el monitoreo de la salud en especies acuícolas

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By Milthon Lujan

Una descripción cronológica del desarrollo de herramientas de diagnóstico de enfermedades. Bohara et al., (2023), Rev Aquac.
Una descripción cronológica del desarrollo de herramientas de diagnóstico de enfermedades. Bohara et al., (2023), Rev Aquac.

Los acuicultores se centran cada vez más en el diagnóstico temprano y el seguimiento de enfermedades para garantizar una mayor productividad y rendimiento económico.

Si bien los expertos en salud de los animales acuáticos han utilizado durante años métodos de diagnóstico tradicionales, como el diagnóstico visual, el cultivo celular, la histopatología y la serología, los recientes avances en la acuamedicina están transformando el panorama.

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La integración de tecnologías de vanguardia como secuenciación, biosensores, CRISPR, drones, inteligencia artificial e Internet en las operaciones de acuicultura está permitiendo la detección rápida de enfermedades y el monitoreo de las granjas en tiempo real, lo que conduce a una mayor eficiencia y sostenibilidad.

En este sentido, los investigadores de University of Arkansas at Pine Bluff y de la University of Idaho, de la Animal Quarantine Office publicaron una revisión que profundiza en las tecnologías emergentes capaces de reemplazar los métodos convencionales de diagnóstico y seguimiento utilizados en la acuicultura, y exploraron sus fortalezas, limitaciones y posibles aplicaciones futuras en entornos de acuicultura.

La revolución tecnológica

Tecnología de secuenciación

Uno de los avances más importantes en la salud de los animales acuáticos es el uso de técnicas de secuenciación de ADN. Estos métodos permiten a los investigadores identificar patógenos en cuestión de minutos analizando el material genético presente en una muestra.

Al identificar los agentes causantes de enfermedades específicas, los acuicultores pueden tomar medidas inmediatas para proteger sus poblaciones acuáticas, lo que en última instancia conduce a una mayor producción y una reducción de las pérdidas.

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Entre las ventajas de esta tecnología se incluye el bajo costo, la portabilidad y a que no se necesitan laboratorios sofisticados.

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Biosensores

Los biosensores están ganando terreno rápidamente en la acuicultura. Estos dispositivos innovadores pueden detectar moléculas específicas asociadas con enfermedades, toxinas o cambios ambientales. Ofrecen un medio rápido y preciso para diagnosticar problemas de salud de los animales acuáticos, lo que permite una intervención temprana y un tratamiento preciso.

Sin embargo, la aplicación comercial de los biosensores está limitada a pruebas específicas debido a cuestiones regulatorias, sensibilidad, viabilidad comercial y coordinación entre investigadores biológicos e ingeniería.

Tecnología CRISPR

El sistema CRISPR-Cas, inicialmente una herramienta de edición genética, ahora se está adaptando para la detección de enfermedades en la acuicultura. Al diseñar pruebas basadas en CRISPR, los acuicultores pueden identificar rápidamente enfermedades con alta precisión, proporcionando un enfoque innovador para el manejo de enfermedades en las poblaciones de animales acuáticos.

Espectrometría de masas -MALDI-TOF MS

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En la industria acuícola, esta tecnología ha sido usada para estudiar diferentes virus, bacterias, hongos y parásitos. Asimismo, MALDI-TOF MS ha sido utilizado para caracterizar y diferenciar especies en la acuicultura; y algunos estudios también se centran en el uso de estas tecnologías en el diagnóstico.

“La ventaja de la tecnología MALDI-TOF MS es su capacidad para analizar muestras a los pocos minutos de su cultivo con una precisión aceptable. Además, el costo por muestra oscila entre $1 y $3,14, excluyendo el costo del instrumento”, reporta el estudio.

No obstante, los autores del estudio destacan que una limitación importante de esta tecnología es la falta de identificación precisa de especies virales y fúngicas; debido a que una identificación precisa depende de bases de datos establecidas para la identificación de patógenos, que están incompletas para los patógenos acuáticos.

ADN/ARN ambiental

El eDNA y eRNA son técnicas innovadoras para detectar el ADN y el ARN de muestras de aire, agua y suelo. Este método captura los ácidos nucleicos liberados por los organismos.

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Esta técnica no invasiva ayuda en el diagnóstico de enfermedades y el monitoreo en la acuicultura. Los investigadores han reportado el uso de eDNA y eRNA en las medidas de bioseguridad durante el comercio de peces ornamentales sin la necesidad de muestrear a los peces directamente.

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Revolucionando el monitoreo de la salud acuícola

Tecnología de sensores

Los sensores son el corazón del monitoreo de granjas acuícolas modernas. Estos dispositivos, cuando se colocan estratégicamente, recopilan continuamente datos sobre la calidad del agua, la temperatura y otros parámetros críticos. La información en tiempo real permite a los acuicultores tomar decisiones informadas, garantizando condiciones óptimas para los animales acuáticos.

El diagnóstico rápido de las enfermedades y los cambios en la calidad del agua puede reducir los costos de tratamiento y mantener la viabilidad económica de la granja acuícola. Asimismo, puede mejorar el bienestar animal, incrementar la calidad del producto, prevenir la transmisión de enfermedades y proteger el ambiente.

Drones

Los drones equipados con cámaras de alta resolución y sensores ambientales están transformando la forma en que se gestionan las granjas acuícolas. Proporcionan una vista aérea de la granja, monitorean el comportamiento de los peces, identifican problemas potenciales y evalúan la salud del medio acuático.

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La acuicultura emplea tres tipos de sistemas de vehículos no tripulados: vehículos aéreos no tripulados (UAV), vehículos submarinos autónomos (AUV) y vehículos de superficie no tripulados (USV).

Inteligencia artificial y aprendizaje automático

Se aprovecha el poder de la inteligencia artificial (IA) para el análisis de datos. Los algoritmos de IA pueden procesar grandes cantidades de información, ayudando a los acuicultores a interpretar datos de sensores y drones, predecir brotes de enfermedades y optimizar la gestión de piensos, lo que da como resultado operaciones más eficientes.

En la acuicultura, diferentes modelos de aprendizaje automático pueden ser implementados para analizar las imágenes. La información de individuos, drones y sensores puede ser canalizada a las plataformas de IA y aprendizaje automático.

Cerrando la brecha de conocimiento

Si bien estos avances están generando una revolución tecnológica en los países desarrollados, el desafío radica en extender sus beneficios a los acuicultores y educadores de los países en desarrollo. La difusión de información y tecnología, junto con programas eficientes de capacitación para educadores agrícolas, son pasos cruciales para cerrar esta brecha de conocimiento. Los esfuerzos de colaboración entre gobiernos, instituciones de investigación y empresas acuícolas pueden facilitar la adopción de estas tecnologías avanzadas en las regiones donde más se necesitan.

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Conclusión

Las tecnologías emergentes en materia de sanidad y seguimiento de los animales acuáticos son tremendamente prometedoras para la industria de la acuicultura. Su desarrollo y adopción continuos darán como resultado una mayor eficiencia, una mejor gestión de enfermedades y, en última instancia, beneficiarán tanto a los acuicultores como a los consumidores.

Al adoptar estas innovaciones y garantizar su accesibilidad a un público más amplio, podemos allanar el camino hacia un futuro más sostenible y productivo en la acuicultura.

El estudio fue financiado por Agriculture Extension en la 1890 Land-Grant Institutions (University of Arkansas at Pine Bluff).

Contacto
Kailash Bohara
Department of Aquaculture and Fisheries, University of Arkansas
Pine Bluff, AR 71601, USA.
Email: boharak@uapb.edu

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Referencia (acceso abierto)
Bohara, K, Joshi, P, Acharya, KP, Ramena, G. Emerging technologies revolutionising disease diagnosis and monitoring in aquatic animal health. Rev Aquac. 2023; 1-19. doi:10.1111/raq.12870

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