Retos asociados a la realización de un meta-análisis de los requerimientos de aminoácidos esenciales de los peces.

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Los altos costos de la harina de pescado, la volatilidad de los precios de los commodities agrícolas y el estancamiento de los precios de los productos acuícolas están obligando a los productores de alimentos para la acuicultura a prestar una especial atención a la rentablidad de sus alimentos.
Los nutricionistas deben reducir o limitar las cantidades de nutrientes esenciales con el objetivo de minimizar los costos de los alimentos. Al mismo tiempo estos alimentos deben mantener un alto nivel de crecimiento en los animales, eficiencia, sanidad y la mantener la calidad de los animales en las granjas de cultivo.
También se deben apoyar en una cartera cada vez más diversa de fuentes de proteínas ‘económicas’ con diferentes perfiles de aminoácidos. Por lo tanto, una formulación de alimentos acuícolas rentables requiere de una información cada vez más precisa sobre los requisitos de aminoácidos esenciales (AAE) de las especies acuícolas

Dinámico campo de la investigación.

La nutrición acuícola es un campo muy dinámico de la investigación. En los últimos 50 años se han llevado a cabo un gran número de estudios sobre la nutrición de AAE de los peces teleósteos y de los camarones peneidos, pero el conocimiento sobre los requerimientos de AAE en las especies acuícolas se continúa expandiendo.
Uno de los problemas que enfrentamos es la de mantenernos actualizados sobre los avances y desarrollar una  conciencia sobre los ‘nuevas tendencias de la nutrición’.
La gran diversidad de enfoques metodológicos utilizados, las especies animales e ingredientes estudiados, así como la gran cantidad de opiniones con respecto a los niveles óptimos y modos de expresión de los requisitos de EAA, limitan la capacidad de los fabricantes para mejorar significativamente la rentabilidad de los alimentos y/o adaptar las formulaciones al siempre cambiante mercado de commodities.

Muchos estudios científicos y publicaciones han tratado de resumir el conjunto de conocimientos que existen sobre la nutrición AAE y los requerimientos de las especies acuícolas (Wilson, 1989; NRC, 1993; Cowey, 1994; Lall and Anderson, 2005; Bureau and Encarnação, 2006; Hernández-Llamas, 2009; NRC, 2011), y algunos concluyeron que la nutrición de EAA moderna en las especies acuícolas es aún muy superficial.

La elección del modo de expresión (por ciento de dieta seca, por ciento de proteína cruda, g/kJ de energía digestible, proteína ideal, etc.) para definir los requisitos de AAE es un tema de mucho debate, y refleja el conflicto de supuestos autores al considerar que es lo que afecta a dichos requisitos o no (Bureau and Encarnação, 2006; Bureau, 2008).
Junto con las cuestiones metodológicas (en particular, las limitaciones del diseño experimental utilizado) la variabilidad en el crecimiento alcanzado, la eficiencia alimenticia, así como las diferencias en los métodos matemáticos y estadísticos utilizados para analizar los datos, trae como resultado una alta variabilidad de los requerimientos de AAE estimados.
Entender las razones que sustentan esta gran inconsistencia  es importante para el desarrollo de estimados de AAE (de las especies acuícolas) más fiables y prácticos.
Todas estas cuestiones apuntan hacia una necesidad  de integración sistemática y un análisis de la información proveniente de un gran número de estudios publicados sobre los requisitos de AAE en las especies acuícolas. Los meta-análisis estadísticos ofrecen un vía para entender que al integrar y estandarizar la información se puede llegar a comparaciones significativas
El objetivo de este proyecto era llevar a cabo un meta-análisis sobre los requerimientos de AAE de peces  través de la construcción de un conjunto de datos, a partir de la recopilación de todos la información disponible sobre los requerimientos de AAE  de los peces teleósteos.
Los principales objetivos de este esfuerzo fueron la identificación de los factores que pueden afectar las estimaciones de los requisitos, enfatizando las deficiencias  en los conocimientos existentes y proporcionando las directrices para futuras investigaciones.

Elaboración de un conjunto de datos de trabajo

Se llevó a cabo una búsqueda exhaustiva de documentos sobre la nutrición de AAE en especies comerciales de teleósteos (como por ejemplo los salmónidos, cíclidos y ciprínidos) que fueron publicados en revistas especializadas y otras publicaciones técnicas.

En esta búsqueda se encontraron 286 artículos de los cuales 249 eran estudios de investigación originales  sobre los requerimientos de AAE  de los teleósteos.
Como era de esperar, se emplearon en estos estudios una gran variedad de objetivos, diseños experimentales y metodologías analíticas. Además, los criterios de selección fueron aplicados en la base de datos original para identificar los estudios adecuados para un meta-análisis.

Entre los criterios de selección, los estudios debían tener al menos cinco o más dietas experimentales con niveles graduales de AAE. Se estableció este criterio con el objetivo de asegurar la exactitud  de los análisis de regresión no lineal.
Los estudios tenían que proporcionar información sobre la temperatura del agua, la duración del experimento, composición de la dieta (a base de materia seca), peso corporal inicial y final, y la ingesta de alimento. Analizando los estudios con este criterio de selección nos trajo como resultado un conjunto de datos compuestos por 109 estudios, que abarcaron todos los AAE 10 en 28 especies de teleósteos (ver Figura 1).

Un conocimiento fragmentado y diluido

Llama la atención que menos de la mitad de los 249 trabajos originales pudieron ser tenidos en cuenta para la base de datos de trabajo.
Esto pone de manifiesto la limitada información de muchos estudios y/o trabajos científicos y la diferencia en calidad del esfuerzo de investigación. Una causa importante por la que fueron rechazados muchos de los estudios fue simplemente la falta de información proporcionada en ellos, la cual nos impedía el cálculo de distintas variables.
Parámetros simples como la ingesta de alimento (alimento proporcionado) y el contenido de materia seca, no eran frecuentemente mencionados por los autores. Otros de los principales motivos que excluían a algunos estudios fue la muy baja graduación de los niveles  nutrientes estudiados, o los bajos niveles de crecimiento logrados durante el experimento.
El gran número de especies y AAE estudiados trajo como resultado un conjunto de datos e información fragmentada (ver Figuras 2 y 3).

Por ejemplo, el conjunto de datos solo incluye cuatro estudios sobre los requerimientos de fenilalanina, los cuales  se realizaron en diferentes especies. Las grandes diferencias en el peso de los peces utilizados en el estudio (<1g a más de 600g) es un reto para la estandarización de los datos.

Casi la mitad de los estudios no brindaron información sobre la composición de la carcasa. Solo en un número muy limitado de estudios se pudo calcular la ganancia de proteínas (retención), lo cual es una variable para los requerimientos de AAE.

Finalmente solo el 16 por ciento de los estudios incluidos en los datos o información de trabajo, incluían algún tipo de evaluación de la digestibilidad de las proteínas.

 

Tener en cuenta la digestibilidad podría fortalecer y mejorar en gran medida nuestros conocimientos sobre los requerimientos de AAE en los peces, teniendo en cuenta algunas de las variables originadas por la biodisponibilidad de los AAE en diferentes ingredientes.

 

Estandarización de los datos

 

A fin de estandarizar los datos en una base común se computaron dos modos de expresión diferentes (porcentaje de AAE de interés en la dieta seca, y la cantidad de AAE por MJ de energía digestible) y dos variables diferentes de respuestas de crecimiento (aumento de peso por kg de peso corporal metabólico, y coeficiente de crecimiento por unidad térmica)

Por lo tanto, para cada estudio se obtuvieron cuatro pares de variables, las cuales fueron analizadas mediante cuatro modelos matemáticos: el modelo de línea quebrada (MLQ), el modelo cuadrático (MC), el modelo cuadrático quebrado (MCQ) y el modelo de saturación cinética (MSC) (ver Figura 4). En cada estudio se obtuvo un estimado de los requerimientos de AAE.

 

Resultados preliminares y perspectivas para estudios futuros

 

La figura 5 muestra los requerimientos de arginina calculados para la trucha arco iris, para los que se utilizaron seis estudios y los modelos se adaptaron correctamente en función de de los tres modos de expresión.

 

Esto pone de manifiesto que incluso después de seleccionar los estudios adecuados y estandarizar los datos, existen grandes discrepancias entre los estudios seleccionados. Las variaciones en torno a las estimaciones basadas en la ingesta de AAE siguen siendo altos (el coeficiente de variación total es entre 20 y 35 por ciento y entre el 14 y el 23 por ciento en los requerimientos de arginina de la trucha arco iris)

 

Esto demuestra que aún queda mucho por hacer para conciliar los datos e información existentes y poder determinar los factores que sustentan la variabilidad. Sin embargo surgieron varios puntos muy valiosos a partir de la estandarización de la información.

La precisión de los modelos se ha visto afectada por la forma de la curva que se supone creamos conveniente. Dado que todos estos modelos se basan en la ley de rendimientos decrecientes, simplemente tratan de adecuarse al modelo de curva como se ilustra en la Figura 4.

Por lo tanto los experimentos deben ser diseñados para producir este tipo de curvas. Por ejemplo, algunos puntos de la información de un estudio determinado se aproximará a la línea horizontal, si existe una pequeña diferencia entre los tratamientos, lo que originaría que fracase el modelo.

Nuestro meta-análisis demuestra que si el peso final del grupo de crecimiento más lento es superior al 70 por ciento del grupo de más rápido crecimiento, entonces la probabilidad de obtener un buen ajuste disminuye significativamente. Cuando se utiliza el modelo MSC, este número es más cercano al 50 por ciento.

Además, si la curva crece y no se mantiene en una meseta, entonces los modelos solo pueden adivinar donde las curvas hacen meseta o picos. Ya que el requerimiento se calcula  por el nivel de AAE, justo donde la curva hace una meseta o un pico, ese estimado no debe ser considerado fiable.

Los estudios que incorporan simultáneamente niveles deficientes y óptimos de AAE, producen un patrón de ‘rendimiento decreciente’ y en consecuencia mejoran las posibilidades de estimar los requerimientos necesarios con precisión.

 

 

Conclusiones y Recomendaciones

 

 

En este estudio se puso de manifiesto las importantes variaciones en las estimaciones de los requerimientos a pesar del intento de estandarizar nuestra base de datos (información) de trabajo.

 

Se pueden dar pasos muy sencillos para mejorar la calidad y relevancia de futuros estudios que nos permitan desarrollar estimados más precisos sobre los requerimientos de AAE. No se recomiendan utilizar en los experimentos menos de seis dietas experimentales, además se debe reportar suficiente información sobre la composición de la dieta, niveles de crecimiento y cría.

El MLQ ha demostrado claramente que no se deben subestimar los requerimientos; en cambio el MC o el MCQ brinda un mejor equilibrio entre la precisión y el sentido práctico (es decir, parsimonia y facilidad de ajuste)

Pero lo más importante es que los estudios deberían ser diseñados para que los resultados se correspondan a un patrón de ‘rendimiento decreciente’. Los niveles graduales de dieta de la prueba de AAE deben incluir niveles adecuados para que se pueda observar una meseta en la curva.

Al mismo tiempo se deberían incluir los niveles deficientes para asegurar las diferencias suficientes entre los tratamientos que reciben los niveles subóptimos

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Marta Gonzalez
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Marta Gonzalez

Muchas gracias por la información, como hago para recibir noticias de esta pagina?.