Nuevos métodos para gerenciar la producción y la sanidad avícola

Las aves de corral salieron del galpón para llegar a la bolsa de valores. Fue un progreso fantástico en un corto tiempo. Comienza a partir de un ave de 40 gramos y termina con un producto que aumentó 50 veces este peso en menos de 45 días. Las innovaciones tecnológicas han reducido los costos y llevan este alimento a la mesa de  los sectores más desfavorecidos de la población.

El mundo ha descubierto que la garantía de la salud es esencial para proteger la salud pública y de los animales de cría. Por lo tanto, se han creado las normas sanitarias para la comercialización y castigos o barreras para aquellos que las violan. En este punto, se tomó importancia al diagnóstico clínico, de laboratorio y a la vigilancia de la salud siendo estos puntos críticos. ¿Qué surge de esto? los laboratorios oficiales y privados desempeñan el papel de garantes de la calidad sanitaria de los productos avícolas comercializados internamente y externamente. Además, son fuentes de una multitud de datos e informes de laboratorio que, deben servir de apoyo a las decisiones relacionadas con el mantenimiento o a los cambios en los programas de salud. A menudo, estas decisiones están asociadas con grandes inversiones en la preservación de la salud de las aves.

Una de los monitoreos que se realizan en las aves de corral y que son de rutina son los serológicos. Estos; buscan conocer el estado inmunológico de las aves de cría, especialmente frente a los agentes infecciosos responsables de las enfermedades más comunes que afectan a estos animales. En este caso, una serie de muestras representativas del lote es esencial para generar representatividad. También es necesario planificar la toma de muestras de acuerdo con las diferentes edades de los animales, con el fin de establecer una relación entre la edad y la respuesta inmune obtenida. Esta asociación entre las dos variables mencionadas se expresa en forma de curva y se puede explicar por los modelos matemáticos específicos. En una empresa donde estudiaron los resultados de la vigilancia serológica se obtuvieron las siguientes ecuaciones (Salle et al., 1999).
 

Conociendo las ecuaciones solo se calcula el valor de Y para tener el título esperado en una determinada edad (x) y comparar con el resultado del laboratorio.

El conocimiento de títulos y la caída de los anticuerpos maternos también es de importancia fundamental en la formulación y evaluación de un programa de vacunación. Moraes et al, (2005) en un estudio de las curvas de anticuerpos maternos contra la enfermedad de Gumboro de dos empresas del sur de Brasil obtienen las siguientes  ecuaciones:

Empresa A:
Edad= -13,4 + (34,1 x título Elisa(log10) ) – (8,32 x (título Elisa(log10)2

Empresa B:
Edad= -26,7 + (43,1 x título Elisa(log10) – (9,39 x (título Elisa (log10)2)

La diferencia en la dinámica de caída de los anticuerpos maternos dará lugar a la planificación de las diferentes estrategias de vacunación, ya que en la Empresa A los valores son más pequeños y el declive más agudo que en la dinámica de la Empresa B. En otras palabras, los anticuerpos de la Empresa B protegen la progenie por más tiempo que en la Empresa A. Por lo tanto, la primera vacuna adecuada para la empresa A no puede estar indicada para la empresa B y viceversa.

La enfermedad de Gumboro se produce en todo el mundo y es una preocupación constante para los veterinarios. La vacunación es una excelente alternativa para el control de la enfermedad. Sin embargo, la elección de la vacuna a utilizar debe de ser de cuidado porque algunas de ellas pueden causar daños histológicamente indistinguibles del virus de campo (Moraes et al., 2005; Camilotti et al., 2016). Otro factor a tener en cuenta en este caso es la presencia de anticuerpos maternos; estos a su vez y en las condiciones experimentales utilizadas fueron capaces de proteger contra el desafío con virus altamente patógeno, al menos en la primera semana de vida a través de los anticuerpos maternos. Sin embargo, cuando se compararon los resultados de dos grandes integraciones de Brasil (Empresas A y B) el nivel de protección de cada uno era diferente, es decir, en la primera la protección duró siete días, mientras los animales de la segunda fueron capaces de resistir el desafío durante 12 días. Por lo tanto, una recomendación general o única, no cumpliría con un de ellas. (Moraes et al., 2005). La solución a este callejón sin salida es construir modelos matemáticos que reflejan el estado inmune contra la enfermedad de Gumboro en las primeras semanas de vida en cada empresa, y ajustar los programas de vacunación de acuerdo con las necesidades determinadas. En la obra citada se consideraba un título de protección de 3,4 log10.

Otros objetivos de la vigilancia: evaluar la calidad de las vacunas utilizadas, el método de vacunación empleado y los posibles retos por patógenos presentes en el campo.

Con los modelos matemáticos calculados, es posible saber el título de anticuerpos esperados en cada semana de vida de los animales. Para ello, la ecuación resultante puede ser transferida a una hoja de cálculo y una vez llenada la celda con la edad deseada, automáticamente se dará a conocer el título esperado para esta edad.

Una vez conocidos los resultados esperados es necesario compararlos con los que figuran en el informe presentado por el laboratorio y concluir si los animales tienen o no un problema.

Otro motivo de preocupación para los profesionales de la avicultura son las micotoxinas, en especial aflatoxinas. Son bien conocidos los daños que causan a las aves y el monitoreo de rutina se realiza para comprobar la cantidad de esta toxina en los alimentos o en los órganos de los animales. Estos controles deben servir al propósito de decidir si los animales están en riesgo o si esto ocurre, establecer la relación entre la inversión a realizar en las medidas para combatir las aflatoxinas con un beneficio esperado. Cuando las pruebas de laboratorio detectan grandes cantidades de toxina la interpretación de los resultados se facilita y la predicción de daños, incluso empíricamente, es realizada. Sin embargo, más a menudo los resultados no son tan fáciles de interpretar ya que las cantidades pueden ser; por ejemplo 10 a 15 ppb. También se sabe que existe una relación entre la cantidad de aflatoxinas y el daño que aportan a los parámetros productivos de los animales (Salle et al., 1998). Por ejemplo ¿Valdría la pena el uso de adsorbentes de micotoxinas en cantidades de 12 ppb en el alimento y su uso se traduciría en una reducción esperada de daño a los animales? Para responder a estas preguntas fueron construidos modelos que relacionan las cantidades de micotoxinas en los alimentos y los impactos sobre los parámetros de producción que se requiere. Cuando se hace esto, se obtienen las ecuaciones que permiten inferir los daños y simular diferentes situaciones alterando la cantidad de aflatoxina del modelo. Cuando se realiza la simulación es más fácil de entender, decidir y obtener apoyo con argumentos comprensibles para la decisión de invertir en un tratamiento, que puede ser costoso en tiempos en los que el orden de las palabras dentro de la empresa es "la reducción de costos".

Algunas de las ecuaciones obtenidas por los autores mencionados anteriormente son las siguientes, donde "X" puede ser sustituida por la cantidad de aflatoxinas en los alimentos:
 

La figura 1 pretende demostrar con datos simplificados, como se puede realizar esta tarea cuando se tiene los modelos apropiados para este fin. En este ejemplo, se utilizaron los modelos previamente generados por Salle et al., (1998) y arbitradas en una cantidad de 12 ppb de aflatoxina. El precio de la carne pollo es de R $ 1,00 por kilogramo de peso vivo y $ 0.30 el costo aproximado del kilogramo de alimentación. También se estableció en R $ 21,731.00 el costo de un adsorbente que, tras una expectativa deliberadamente pesimista, impide la absorción de sólo el 80% de la toxina presente en el alimento. En consecuencia, el 20% de la aflatoxina sigue ejerciendo su efecto perjudicial, incluso en presencia del tratamiento. Sólo se consideraron dos variables: peso medio y el índice de conversión. Este coste ha sido diseñado para un módulo de un millón de pollos de engorde. La pregunta a responder es: utilizaría, o no, el tratamiento sugerido? Las cifras que se muestran en la Figura 1 ayudarán a responder a ella

Figura 1. Simulación simplificada pérdidas por aflatoxinas (12 ppb) utilizando o no adsorbentes en la alimentación de un millón de pollos de engorde.

La simple observación del resultado final muestra que el uso del adsorbente es una ganancia potencial de R $ 74,623.87 para cada ciclo de un millón de pollos.

Otros métodos de interpretación de los resultados, también llamados herramientas de soporte de decisiones pueden ser utilizados en la industria avícola, incluyendo la inteligencia artificial. Este método está muy extendido en otros segmentos pero, en la industria avícola ya hay algunos trabajos en ascitis relacionado con aves de corral (Roush et al, 1996), con el síndrome de hipertensión pulmonar (Roush et al, 2001) y la curva de postura en gallinas ponedoras ( Fialho; Ledur, 1997), entre otros. Hace algunos años que se desarrollan trabajos en el CDPA-UFRGS en el que se utiliza la inteligencia artificial, redes neurales artificiales en concreto; para explicar, simular y predecir los resultados en los diferentes segmentos de la industria. Los primeros trabajos se centraron en la críanza (Salle et al., 2003 ; Salle et al, 2001) y fue seguido por otros en la producción de pollos de engorde (Reali, 2004), la planta de incubación (Salle, 2005) y el matadero ( Pinto, 2006). Más recientemente se realizó la tesis de maestría con una integración de datos locales. Todas las secciones anteriores se analizaron simultáneamente con el uso de 39 variables de entrada. Los resultados fueron excelentes y demostraron que es posible predecir con exactitud la eclosión, el peso, los tipos de pollitos, la mortalidad y decomisos, etc. (Spohr, 2011). Además de predecir los resultados futuros, el modelo también proporciona información acerca de la importancia relativa de las variables de entrada a una salida seleccionada. De esta manera, sabemos en qué variables pueden interferir y en las simulaciones que se pueden realizar, cuáles son las posibilidades de éxito. Una vez que esto se hace con diferentes escenarios y sin costo, sólo se realizará, de hecho, el que tiene mayores oportunidades de éxito.

Estas investigaciones resultaron en trabajos de grado de doctorado y sus trabajos son publicados o en curso en las revistas especializadas.

Sin embargo, los problemas relacionados con la salud de las aves también merecen atención al uso de esta metodología moderna.

El sistema de ADDL (Evaluación Digital de la Depleción Linfocitaria) es una herramienta de análisis que mide la depleción linfocitaria de la bursa de fabricio y del timo a través del análisis digital y redes neurales artificiales, desarrollado en el CDPA. El ADDL fue descrito por Moraes et al. (2010) y complementado por Carvalho et al, (2016) y obtiene puntuaciones objetivas sobre el grado de depleción de estos órganos cuando es comparado con la subjetividad de los exámenes de los histopatólogos convencionales. Es decir, hace el trabajo rutinario y deja al histopatólogo con la misión de examinar con más cuidado cualitativo las lesiones presentadas. Hace tres años se examinaron 55 bursas de Fabricio utilizando las dos metodologías. Las puntuaciones medias de cuatro histopatólogos presentaron diferencias estadísticas entre ellos, mientras tres alumnos que emplearon el método ADDL obtuvieron resultados similares y sin diferencia estadística entre ellos (Salle et al., 2014).

Algunos dicen que el intestino es el "corazón" de los pollos de engorde, es allí donde se producen los principales fenómenos que se traducirán en el peso de las aves. Conocer su estructura, fisiología y la integridad es esencial para un buen rendimiento de los lotes. Recientemente, Marta Silva Gava publicó una serie de directrices que guían el trabajo con la morfometría intestinal. Siendo así, se establece el yeyuno como la porción que debe examinarse y advirtió que el tiempo máximo para el desmontaje y el montaje del órgano es de 10 minutos después de la muerte de los animales y que el corte debe ser hemicilíndrico (Gava et al., 2015). Al mismo tiempo, la Universidad Federal de Paraná, Prof. Dra. Elisabeth Santin requiere una patente para un método llamado I See Inside que parece ser una herramienta muy útil para llevar a cabo la evaluación del intestino y de otros parámetros con el objetivo de ofrecer criterios para la toma de decisiones (Kraieski, et al., 2016).

Escherichia coli es una bacteria fácilmente aislada en animales y camas de aves de corral. Su presencia es tan frecuente que, mediante su referencia en los informes de laboratorio, los veterinarios tienen dificultades para evaluar el riesgo que representa. Por otro lado, la biología molecular se utiliza en muchos laboratorios, es altamente sofisticada y útil en la investigación de aves de corral, pero no parece estar contribuyendo al día a día del profesional como debería. Todavía se ve como una tecnología de la que se espera mucho, pero poco utilizado en la rutina de vigilancia de la salud. Muchos buscan investigar la presencia de los genes asociados con la virulencia. Cuidado! La presencia de genes asociados con la patogenicidad no significa que la muestra en cuestión es patogénica. Para que sea considerada patogénica estos genes deben expresarse in vivo y la caracterización de la expresión demanda la inoculación de los polluelos. Con esto en mente, los investigadores del CDPA establecieron una metodología para la medición de la patogenicidad de algunas bacterias que se expresa en una escala de 0 a 10, cuando es inoculada en pollos de un día y se observa durante siete días. De este modo se estableció el índice de patogenicidad de Escherichia coli (Souza et al., 2016), Salmonella Enteritidis y S. typhimurium (Lima et al., 2016) y Pasteurella multocida (Pilatti et al., 2016). Cientos de muestras de bacterias fueron sometidas a estas nuevas metodologías e índice de patogenicidad (IP) conocidos y agrupados en las bases de datos. Los resultados pueden tener efectos profundos en la clínica veterinaria y la orientación de las predicciones y las normas que rigen la seguridad alimentaria.

La caracterización de los genes asociados con la patogenicidad tienen poco uso para el veterinario de trabajo en el campo. Para él, hay básicamente dos preguntas por responder, "¿la bacteria es patógena ?" Y "¿qué tratamiento usar?". Basándose en esta observación, los investigadores del CDPA iniciaron una serie de experimentos diseñados para determinar la patogenicidad de cepas de E. coli y P. multocida aisladas por la caracterización de los grupos filogenéticos de E.coli (Rocha, 2017) y PCR–restriction fragment length polymorphism (PCR-RFLP) de las pasteurelas (Furian et al., 2016). El CDPA todavía sigue en busca de una tecnología para hacer lo mismo con salmonelas. Siendo capaces de determinar la patogenicidad sin inocular pollitos hizo posible implementar el monitoreo de las fluctuaciones de patogenicidad bacteriana y asociar las variaciones detectadas con los fenómenos que ocurren durante el período de cría. Por ejemplo, el uso de la vacuna modificada genéticamente, donde se altera un gen, y los demás permanecen en el estado original. Este producto es colocado de forma masiva en un lugar limitado (casilla) y ofrece material genético fuera de las condiciones naturales para las mutaciones bacterianas y el surgimiento de una superbacteria. La vigilancia en las fluctuaciones de la patogenicidad que aquí se propone puede ser el indicador para relacionar un hecho a otro.

La combinación de los resultados derivados de los modelos matemáticos de la respuesta inmune, los reflejos de las aflatoxinas en los parámetros de producción, el análisis digital de la depleción linfoide (ADDL), la vigilancia de la patogenicidad de Escherichia coli y Pasteurella multocida y el estudio de la morfometría intestinal, la predicción de la producción a través de la inteligencia artificial, entre otros en desarrollo, compone un sistema de análisis de riesgos que permita la regionalización del estado de salud de las aves de corral de una empresa avícola a través de criterios objetivos, científicamente generados y documentados a través de disertaciones, tesis doctorales y artículos en revistas especializadas nacionales e internacionales. El conocimiento de los criterios apoyará las decisiones para tomar medidas con la más alta probabilidad de éxito y el costo más bajo.

La figura 2 muestra un ejemplo del uso de la metodología propuesta, en la que es posible regionalizar una empresa de aves de corral a través del conocimiento de los riesgos de salud de los animales. Se puede observar diferentes grados de depleción linfoide (ADDL) combinado con diferente índice de patogenicidad (IP) de las bacterias residentes que infectan a los animales o las vísceras. . A estos indicadores serían añadidos los criterios de interpretación de la vigilancia serológica, el reflejo de las aflatoxinas en los parámetros de producción, las predicciones de los parámetros de producción, estudios de la salmonela y la morfología intestinal. Por último, los programas de formación permitirá a los profesionales de las áreas públicas y privadas utilizar la metodología propuesta.

Figura 2. Ejemplo de análisis de la salud y riesgo de regionalización de una empresa avícola

En 2013, por invitación de la Organización para la Agricultura y la Alimentación de las Naciones Unidas (FAO) estuvimos durante cinco días en Roma, Italia. En esa ciudad presentamos los métodos descritos anteriormente y discutimos nuestras conclusiones y propuestas con más de dos docenas de especialistas que trabajan en 12 divisiones de esa organización internacional.

Agradezco al Dr. Daniel Diaz Castro por la revisión y corrección del texto.