Nutrición y Salud Animal
Resumen:
¿Se imagina poder identificar problemas de salud antes de que aparezcan los primeros síntomas? En la producción animal moderna, este escenario ya es una realidad gracias a la integración de datos y la Inteligencia Artificial. Ante retos cada vez más complejos, como el aumento de costos, la demanda de sostenibilidad y las exigencias regulatorias, los datos surgen como el nuevo combustible para impulsar una toma de decisiones más inteligentes. Tecnologías como la metabolómica y el aprendizaje automático permiten a los productores anticipar problemas y optimizar la nutrición de precisión, lo cual promueve la salud, el bienestar y la eficiencia en la producción animal.
Los biomarcadores sanguíneos aportan información sobre la salud, la nutrición y el bienestar. Informan sobre todo los detalles, desde el equilibrio ácido-base y el nivel de minerales hasta el estado de salud o bienestar, además de servir de base para ajustes proactivos en los programas de nutrición o manejo de la salud.
El análisis de la base global de datos de VeraxTM apunta a una variación significativa en la concentración de fósforo plasmático, año tras año (Figura 1). Esta variación está relacionada con el contenido de fósforo subyacente en los ingredientes claves de las dietas, como el maíz, el trigo o la harina de soya. A menos que se controle dicha variación, con los correspondientes ajustes en la dieta, puede ocurrir en la sangre una alteración en la proporción entre el fósforo y el calcio plasmáticos, lo cual aumenta la susceptibilidad de las aves a los trastornos esqueléticos. El uso del aprendizaje automático supervisado para analizar la base global de datos de VeraxTM también ha revelado una variabilidad similar en la concentración de calcio metabólicamente disponible en la sangre, que se explica, en parte, por la variabilidad del pH sanguíneo. Esto, a su vez, está relacionado con la salud de las vías respiratorias, la función renal y el equilibrio electrolítico de la dieta. Estas asociaciones suelen ser contraintuitivas y muestran el poder de los macrodatos, o big data, cuando se combinan con analítica avanzada.
Fig. 1: Variación del fósforo plasmático (mg/dl) en pollos de engorde comerciales (2019-2024)
Impulsado por la Inteligencia Artificial, el análisis combinado de biomarcadores sanguíneos, metadatos de las aves o características del microbioma intestinal (Figura 2) está revolucionando el monitoreo de la salud animal. Este enfoque permite identificar de forma temprana los desequilibrios nutricionales y los retos ambientales, optimizar las intervenciones y prevenir enfermedades.
Fig. 2: Representación del flujo de datos para utilizar el aprendizaje automático supervisado, a fin de clasificar el estatus de salud o nutrición de los animales.
Los datos recolectados sobre la sangre y el microbioma revelan patrones históricos, variaciones estacionales y fuentes de desafíos de patógenos, todo lo cual permite tomar decisiones más precisas y personalizadas. El ajuste de los parámetros biológicos y microbianos favorece el bienestar y el desempeño de los animales. Integrar toda esta información es esencial para anticipar los retos y promover una producción animal más sostenible.
Los modelos predictivos ya logran anticipar la ganancia de peso, identificar el estrés calórico y predecir enfermedades como la coccidiosis. Estas herramientas transforman los datos en decisiones prácticas, reduciendo así las pérdidas y aumentando la eficiencia.
Para que esta revolución sea accesible, dsm-firmenich ha desarrollado Verax™, una plataforma que integra el aprendizaje automático y el análisis de biomarcadores para proporcionar diagnósticos en tiempo real y recomendaciones personalizadas. Es la ciencia aplicada al servicio de una producción animal más sostenible, eficiente y competitiva.
3 noviembre 2025
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