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Micotoxinas , Ahorrar sabiendo cuándo y cómo controlarla

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28 de Junio de 2019
Buenos días. Mi nombre es Inés Añover y primero de todo, enhorabuena por su gran trabajo. Es indudable que un método tan rápido para detectar micotoxinas es de un valor incalculable.
¿Me podría decir si tienen distintas curvas de calibración para cada materia prima, y si lo que ustedes hacen es un análisis cuantitativo o cualitativo (una especie de semáforo que te diga si la muestra está contaminada, y dado el casi si tiene gran cantidad de contaminación)?

Muchas gracias
Responder
Adriano Olnei Mallmann Adriano Olnei Mallmann
Director técnico
Pegasus Science Pegasus Science
Rio Grande do Sul, Brasil
28 de Junio de 2019
Estimada Inés. ¡Gracias por las palabras, muito obrigado!
Estoy muy satisfecho de la respuesta positiva de nuestro trabajo.
Respondiendo su cuestión, tenemos curvas de calibración específicas para cada materia prima y para cada micotoxina. El NIR genera un resultado numérico de cada micotoxina para cada muestra.
Por ser una metodología secundaria, el NIR no tiene la misma sensibilidad que la metodología de referencia (HPLC acoplado a espectrometría de masas) pero tiene buenos límites de cuantificación, que satisfacen la necesidad de gerenciamiento del riesgo micotoxinas.
Las micotoxinas poseen una distribución heterogénea en los granos y por eso es importante aplicar un muestreo representativo y también tener un numero necesario de muestras/análisis que corresponda al tamaño del lote. Con el NIR, podemos hacer más análisis porque es mucho más simples y rápido, generando un banco de informaciones mucho más robusto para la toma de decisiones.
Por lo tanto, el NIR genera un resultado numérico de cada micotoxina para cada muestra. Este resultado individual debe ser agregado con otros resultados para que tengamos una información más segura, pues la variabilidad de las micotoxinas de un lote de granos a otro puede ser muy grande.

Gracias por su comentario y si tiene otra duda, por favor escriba.
Responder
Rene Abarca Rene Abarca
Ingeniero
GRUPO NUTEC GRUPO NUTEC
Queretaro de Arteaga, México
4 de Septiembre de 2019
Adriano, felicidades por el estudio, eso ayudará en gran medida la conocer a calidad d los ingredientes.
En la misma muestra se analizará el perfil bromatologico, aminoácidos y las micotoxinas
Responder
Adriano Olnei Mallmann Adriano Olnei Mallmann
Director técnico
Pegasus Science Pegasus Science
Rio Grande do Sul, Brasil
6 de Septiembre de 2019
Rene Abarca muchas gracias!

Exactamente, ahora podemos tener toda la información sobre la muestra con un solo espectro de lectura NIR.
¡Es fantástico para las áreas de nutrición y sanidad porque podemos medir el riesgo en tiempo real!

Saludos
Adriano Mallmann
Responder
4 de Septiembre de 2019

Por favor agradeceré comunicación con investigadores en NIR. Tenemos trabajando identificación de fitoquímicos de plantas medicinales.

Responder
Zoila Coloma Zoila Coloma
MSc. Médico Veterinario
4 de Septiembre de 2019
Felicitaciones por tu trabajo Adriano, sin duda alguna la determinación de micotoxinas por NIR es una herramienta muy útil. Aumenta su importancia y utilidad, el hecho del corto tiempo en el que se obtienen los resultados.

Abrazos, Zoila
Responder
Adriano Olnei Mallmann Adriano Olnei Mallmann
Director técnico
Pegasus Science Pegasus Science
Rio Grande do Sul, Brasil
6 de Septiembre de 2019
Zoila Coloma muchas gracias!!!
Responder
4 de Septiembre de 2019
Muy bueno su trabajo !!!. Me gustaría saber para que matrices seria aplicable esta metodología y si tiene idea que niveles mínimos se pueden detectar.
Saludos
Eduardo
Responder
Adriano Olnei Mallmann Adriano Olnei Mallmann
Director técnico
Pegasus Science Pegasus Science
Rio Grande do Sul, Brasil
6 de Septiembre de 2019
Eduardo Matus muchas gracias! Las matrices y los análisis por NIR son:

Maíz: Aflatoxina B1, Fumonisinas (B1+B2), Zearalenona y Deoxinivalenol.
Trigo, salvado de trigo, cebada y harina de trigo: Zearalenona y Deoxinivalenol.
Además, tenemos el análisis de actividad de agua (Aw) para todas las matrices.

Los limites de cuantificación son:
Aflatoxina B1: 5 ppb
Fumonisinas: 200 ppb (cada una)
Zearalenona: 30 ppb
Deoxinivalenol: 350 ppb

También tenemos curvas de maíz para análisis bromatológicos y de aminoácidos.

Saludos
Adriano Mallmann
Responder
5 de Septiembre de 2019
Adriano, Muy importante para difundirlo entre nuestros clientes. en GaviAgro somos distribuidores de equipos NIR de Dickey john, estas calibraciones desarrolladas por ustedes son utilizables en estos equipos ? y como podemos adquirirlas para nuestros clientes ?
Responder
Adriano Olnei Mallmann Adriano Olnei Mallmann
Director técnico
Pegasus Science Pegasus Science
Rio Grande do Sul, Brasil
6 de Septiembre de 2019
Estimado Jaime Gaviria Londoño, gracias por su comentario.

Podemos estudiar los modelos y ver si el rango de lectura espectral es adecuado.
Puede ser posible convertir los espectros y ajustar la lectura en alguna curva ya desarrollada para otra marca/modelo NIR.

Le enviaré un mensaje privado para mantenerse en contacto y verificar esta posibilidad.

Saludos
Adriano Mallmann
Responder
6 de Septiembre de 2019
Por favor informar sobre el equipamiento necesario. Gracias y saludos
Responder
Adriano Olnei Mallmann Adriano Olnei Mallmann
Director técnico
Pegasus Science Pegasus Science
Rio Grande do Sul, Brasil
6 de Septiembre de 2019
Jose Mazzitelli gracias por su pregunta.

Las marcas de equipo NIR y los modelos compatibles con las curvas de predicción para micotoxinas son:

Foss: NIRSystems 5000, NIRSystems 6500, XDS, DS 2500 y DS 2500F.

Bruker: Bruker: MPA, Tango y Matrix-I.

Buchi: NIRFlex N-500.

Podemos estudiar otros modelos y ver si el rango de lectura espectral es adecuado. Si es así, puede ser posible convertir los espectros y ajustar la lectura en alguna curva ya desarrollada para otra marca / modelo NIR.

Saludos
Adriano Mallmann
Responder
JUAN DANIEL GONZALEZ LOPEZ JUAN DANIEL GONZALEZ LOPEZ
Ing. Industrial
12 de Octubre de 2019
Estimado Adriano

Es un gran avance en poder determinar micotoxinas por vía Nir
solo una duda que matrices desarrollaron y sus limites mínimo y máximo de cuantificación que se pueda detectar ?
Responder
Néstor Serra Néstor Serra
Médico Veterinario
20 de Noviembre de 2019
Sin duda la rapidez es una gran ventaja pero debemos también tener presente que para que la fiabilidad de un NIR sea aceptable se requiere de un inmenso número de muestras (analizadas con un método de confirmación como el HPLC) para tener unas curvas de calibración adecuadas. También conviene tener presente que niveles continuados por debajo de los límites de detección arriba mencionados pueden dar también problemas en granja. Y finalmente otro tema es que además de analizar las materias primas, conviene analizar los piensos (alimento balanceado), y para ello las técnicas rápidas no son las adecuadas por la gran variabilidad de matrices (fórmulas) e interferencias. Esperemos que cada vez se vayan perfeccionando más los NIR y cada vez sean más las ventajas y menos los inconvenientes.
Responder
Adriano Olnei Mallmann Adriano Olnei Mallmann
Director técnico
Pegasus Science Pegasus Science
Rio Grande do Sul, Brasil
20 de Noviembre de 2019
Néstor Serra muchas gracias por su comentário y su importante contribución.
Desarrollamos la herramienta RIESGO MICOTOXINAS que esta disponible en nuestra plataforma Olimpo (plataforma online de gestión de riesgos). Para el riesgo consideramos, entre otros factores, la contaminación de las muestras y la positividad de las muestras, o seja, la frequencia que los animales estan expostos a determinada toxina. Con base en un monitoreo continuo nuestro cliente consigue ver el nivel de riesgo para su sistema de producción (para cada fase) en tiempo real a medida que analiza las materias primas que usa para preparar los alimentos balanceados.
Para desarrolar las curvas NIR de predicción fue fundamental utilizar una metodología de referencia que es muy assertiva para micotoxinas y tener un vasto banco de muestras con concentraciones distintas. En nuestro caso utilizamos la cromatografia liquida acoplada a espectrometria de masas (LC-MS/MS).

Para alimentos terminados concordo con tu comentario, por ahora, las metodologías rápidas no son adecuadas, porque la variabilidad de la composición entre diferentes fórmulas es muy grande. Pero estamos trabajando en este tema, asi como desarrollando para nuevas matrices.
Saludo!!!!
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