Las micotoxinas constituyen uno de los desafíos más persistentes de la nutrición animal. Sin embargo, después de décadas de investigación y de una creciente disponibilidad de herramientas analíticas, sigue existiendo una situación que desconcierta a técnicos y productores: los valores encontrados en el laboratorio no siempre coinciden con lo que posteriormente ocurre en granja.
En algunas oportunidades aparecen concentraciones elevadas sin que se observen pérdidas productivas significativas. En otras, los animales muestran problemas de desempeño o signos compatibles con micotoxicosis aun cuando los análisis no indican niveles particularmente altos. Para el Ing. Patricio Bessone, Director Técnico de Agricultura de Cladan S.A., comprender esta aparente contradicción requiere dejar de interpretar el problema únicamente a partir del valor individual informado por el laboratorio.
El primer problema puede estar antes del laboratorio
Uno de los principales puntos señalados por Bessone es el muestreo. Las micotoxinas no necesariamente se distribuyen de manera homogénea dentro de una partida de cereal o alimento, por lo que analizar una pequeña cantidad puede ofrecer una fotografía poco representativa del material que realmente consumirán los animales.
“Muchas veces nos encontramos con situaciones en donde nos traen 100 o 200 gramos de una partida”, explicó durante la entrevista. Frente a ello, los protocolos con los que trabaja Cladan recomiendan obtener muestras de entre 2 y 5 kilogramos, recolectadas además desde diferentes puntos.
En el ingreso de cereales, por ejemplo, esto implica tomar material de distintas zonas del camión. Cuando se busca evaluar alimento dentro de un galpón, la recomendación es obtener muestras de diferentes sectores de los comederos. El objetivo no es simplemente aumentar la cantidad enviada al laboratorio, sino mejorar la representatividad de aquello que se analiza.
De esta manera, un resultado negativo o una concentración reducida no necesariamente permiten descartar por completo un desafío. Antes de interpretar el número es necesario preguntarse si la muestra fue capaz de representar adecuadamente la partida.
De buscar el pico a entender la prevalencia
Esta dificultad llevó al equipo técnico a modificar parcialmente la forma de analizar la información. En lugar de concentrarse exclusivamente en los valores máximos encontrados para una determinada micotoxina, comenzaron a observar con mayor atención dos variables: prevalencia y co-ocurrencia.
La prevalencia permite analizar con qué frecuencia aparece una determinada micotoxina a lo largo del tiempo. La co-ocurrencia, en cambio, contempla la presencia simultánea de dos o más micotoxinas.
Este último aspecto resulta especialmente relevante. Según Bessone, existen situaciones en las que muestras con dos o tres micotoxinas positivas, aunque ninguna presente concentraciones extremadamente elevadas, muestran una asociación con mayores problemas productivos que otras muestras caracterizadas por un pico individual.
La consecuencia es un cambio conceptual importante. El mayor número encontrado en un análisis no necesariamente representa por sí solo el mayor riesgo. La combinación de diferentes micotoxinas, su frecuencia de aparición y el comportamiento productivo asociado pueden ofrecer una lectura más completa.
Cada empresa puede tener un mapa de riesgo diferente
Otro de los puntos destacados es la dificultad de establecer umbrales universales. Las tablas de referencia son útiles, pero pueden perder precisión cuando se aplican de manera idéntica a empresas que reciben materias primas provenientes de zonas geográficas diferentes.
Bessone ejemplificó esta situación a partir del análisis de dos empresas argentinas. Aun encontrándose dentro del mismo país, ambas presentaban perfiles de prevalencia y co-ocurrencia diferentes.
Las razones pueden encontrarse en el origen de los cereales, las condiciones climáticas atravesadas por cada cultivo, el almacenamiento y las características particulares de cada campaña. Una empresa que compra maíz de una determinada región puede enfrentarse a un perfil de riesgo completamente diferente al de otra que se abastece a cientos de kilómetros de distancia.
Por eso, además de utilizar referencias generales, Bessone propone que cada empresa construya progresivamente sus propios criterios y umbrales, relacionando los resultados analíticos con la historia de sus materias primas y, fundamentalmente, con los resultados observados en producción.
La transición entre cosechas merece especial atención
Los datos analizados por Cladan muestran además períodos particularmente interesantes durante el año. En Argentina aparece un incremento de prevalencia alrededor de abril, coincidente con la transición entre los remanentes de la cosecha anterior y el ingreso de los nuevos granos.
En ese momento pueden coexistir materias primas con historias completamente diferentes. El cereal de la campaña anterior atravesó meses de almacenamiento y pudo sufrir modificaciones durante ese período. Al mismo tiempo comienza a ingresar un grano nuevo, proveniente de otras condiciones climáticas y que puede presentar características nutricionales diferentes.
Para Bessone, esa superposición puede contribuir a explicar parte de la variabilidad observada durante el otoño. Y el análisis no debería limitarse exclusivamente a las micotoxinas. También pueden existir cambios en la calidad de la soja, procesos de enranciamiento de grasas u otras modificaciones nutricionales que no siempre se monitorean con la misma frecuencia.
Esto vuelve a poner sobre la mesa un concepto central: un problema productivo difícilmente pueda interpretarse correctamente observando una única variable de manera aislada.
¿Es posible anticiparse a las micotoxinas?
Actualmente, gran parte de las decisiones se toman cuando el cereal ya llegó a la planta y fue analizado. En ese momento todavía es posible segregar partidas o destinar determinados granos a categorías animales menos sensibles, pero se trata de una respuesta posterior a la aparición del riesgo.
La disponibilidad creciente de datos y el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial podrían modificar este enfoque.
Bessone plantea la posibilidad de construir bases históricas que relacionen variables como condiciones climáticas, origen geográfico, época del año, prevalencia de micotoxinas y composición nutricional de los ingredientes. Con suficiente información, podrían comenzar a identificarse patrones capaces de anticipar las características de una determinada cosecha.
Incluso podrían explorarse relaciones menos evidentes. Los hongos responsables de producir metabolitos asociados a las micotoxinas utilizan nutrientes del propio grano. En maíz, por ejemplo, Bessone considera interesante investigar posibles asociaciones entre determinados desafíos fúngicos y modificaciones en parámetros como el contenido energético o de almidón.
El objetivo final sería avanzar desde un modelo principalmente reactivo hacia otro progresivamente predictivo, capaz de generar indicadores de riesgo antes de disponer del resultado individual de cada partida.
Más datos no significan automáticamente mejores decisiones
La digitalización y la inteligencia artificial ofrecen nuevas posibilidades, pero también presentan un riesgo: acumular información sin comprender cómo fue generada.
Bessone advierte que una base de datos puede conducir a conclusiones equivocadas si se combinan resultados obtenidos mediante metodologías analíticas diferentes o si se desconoce cómo fueron tomadas las muestras. Técnicas como HPLC y distintos ensayos rápidos no deberían mezclarse indiscriminadamente dentro de una misma serie histórica sin considerar sus diferencias metodológicas.
Por eso, antes de aplicar modelos predictivos sofisticados, existe una condición básica: medir, pero medir correctamente.
La calidad de la información de entrada determinará la utilidad de cualquier análisis posterior. La inteligencia artificial puede acelerar la identificación de patrones dentro de miles de registros, pero no puede convertir datos inconsistentes en evidencia confiable.
El resultado productivo debe evaluarse durante todo el ciclo
La entrevista aporta finalmente otro elemento que cuestiona las interpretaciones simplificadas. Bessone describió un seguimiento realizado sobre alimentos preiniciadores utilizados en cuatro granjas con condiciones productivas comparables.
Los niveles de micotoxinas fueron relacionados inicialmente con los pesos obtenidos durante la primera semana y posteriormente con los resultados finales. La relación encontrada no fue lineal: en algunos casos, concentraciones elevadas coincidieron con pesos iniciales menores, mientras que en otros no ocurrió lo mismo.
Incluso una de las granjas que había presentado un escenario desfavorable durante las primeras etapas terminó mostrando una muy buena relación entre peso y conversión al finalizar el ciclo.
Esto no significa ignorar concentraciones elevadas ni minimizar signos clínicos evidentes. Una lesión oral compatible con un desafío por micotoxinas, por ejemplo, puede reducir el consumo y afectar directamente el desempeño, independientemente de que una muestra puntual consiga detectarlas.
El planteo es diferente: no atribuir automáticamente cualquier alteración productiva a un número elevado encontrado en el laboratorio ni sacar conclusiones definitivas observando solamente una etapa del ciclo.
Construir un mapa propio de riesgo
La interpretación de las micotoxinas parece avanzar así hacia un modelo cada vez menos basado en fotografías aisladas y más apoyado en el análisis longitudinal.
Muestreo representativo, prevalencia, co-ocurrencia, procedencia de las materias primas, condiciones climáticas, transición entre cosechas, metodología analítica y resultados productivos forman parte de un mismo sistema que debe analizarse en conjunto.
La creciente capacidad para almacenar y procesar información abre una oportunidad adicional. Empresas capaces de construir una historia consistente de sus propios datos podrán comenzar a identificar cuáles son las combinaciones, períodos y concentraciones que realmente representan un riesgo bajo sus condiciones particulares.
En ese contexto, el desafío ya no pasa solamente por detectar cuánto de una micotoxina hay en una muestra, sino por comprender qué significa ese resultado dentro de una determinada empresa, una determinada campaña y un determinado sistema productivo.
Como sintetiza el enfoque presentado por Bessone, no existe una receta universal. El camino parece dirigirse hacia la construcción de mapas de riesgo propios, donde el laboratorio siga siendo una herramienta fundamental, pero deje de ser interpretado como una respuesta aislada y pase a formar parte de una historia mucho más amplia.
