Dra. Lina Castano-Duque: «Se necesitan herramientas predictivas para prevenir brotes de micotoxinas»

modelos predictivos para gestionar los brotes de micotoxinas en EE.UU.» es el título de la presentación de la Dra. Castano-Duque, investigadora del USDA, en la 14ª edición del Foro Mundial de Micotoxinas. En esta entrevista nos habla de su presentación, de la situación actual de las micotoxinas en EE.UU. y de los retos a los que se enfrenta el mundo de las micotoxinas.

Los brotes de micotoxinas son un problema en todo el mundo. ¿Podría explicarnos mejor la situación actual en Estados Unidos?

En efecto En Estados Unidos, la contaminación por micotoxinas del maíz se produce esporádicamente, sobre todo durante los años cálidos y secos. Seguimos las directrices de la US Food and Drug Administration, para los alimentos los límites del nivel de aflatoxina son 20 ppb y para la fumonisina 5 ppm. Estos límites son un poco más estrictos para la leche (0,5 ppb de aflatoxina) y las palomitas de maíz (3 ppm de fumonisina). La ausencia de modelos de predicción de brotes de micotoxinas en el maíz cultivado en EE.UU. nos impulsó a trabajar en este campo, de forma similar a lo que se hace en Europa.

Las principales amenazas que provocan más brotes de micotoxinas son el cambio climático debido al calentamiento global y la aplicación oportuna de estrategias de gestión de plagas específicas de cada región para controlar la contaminación por micotoxinas. Los modelos de simulación predicen que los problemas de aflatoxinas y fumonisinas aumentarán y migrarán geoespacialmente a latitudes septentrionales a un ritmo alarmante debido al calentamiento global y otros factores asociados.

En la actualidad no existen tecnologías inteligentes de gestión de riesgos disponibles para los agricultores estadounidenses y las partes interesadas para la gestión de riesgos de micotoxinas y la prevención de brotes. En los estados del sur de los EE.UU., donde el clima tiende a tener primaveras cálidas y veranos calurosos con posibles condiciones de sequía, los enfoques de biocontrol utilizando cepas no toxigénicas de Aspergillus flavus se implementan rutinariamente para prevenir brotes de aflatoxinas.

¿Cuáles fueron sus motivos para realizar el estudio sobre «Modelos predictivos para gestionar los brotes de micotoxinas en EE.UU.» y hubo algún resultado inesperado?

Como he mencionado antes, actualmente en EE.UU. no se dispone de ninguna solución tecnológica inteligente para predecir el brote de micotoxinas. Nuestros esfuerzos de investigación actuales se centran en la predicción de la contaminación por micotoxinas en el maíz cultivado en EE.UU.. Hace varios años, la Asociación Nacional de Cultivadores de Maíz expresó a los responsables del USDA la necesidad de disponer de tecnologías inteligentes que puedan ayudar a las partes interesadas a prevenir los brotes de micotoxinas en EE.UU.. Esta necesidad fue la base para que el USDA-ARS iniciara la investigación sobre el desarrollo de modelos centrados en EE.UU. para entender cómo los parámetros bióticos y abióticos, como el clima, los datos adquiridos por satélite sobre los índices de vegetación, las propiedades del suelo, el uso de la tierra y otros factores se correlacionan con los brotes de micotoxinas. A su debido tiempo, pudimos colaborar con asociaciones internacionales y nacionales. Trabajamos en estrecha colaboración con científicos de los Países Bajos, socios universitarios de EE.UU. y varios científicos asociados a los departamentos estatales de agricultura de los estados productores de maíz. Nuestros esfuerzos iniciales de modelización para el estado de Illinois demostraron que algunos de los resultados tenían sentido; algunos novedosos y otros inesperados sobre las variables vinculadas a los brotes de micotoxinas a un nivel geoespacial histórico. En nuestro primer estudio demostramos un alto índice de predicción (94%) en el maíz cultivado en Illinois. También hemos aplicado con éxito este modelo al maíz cultivado en Iowa. Esperamos aplicar este modelo a otros estados productores de maíz, de uno en uno, en colaboración con funcionarios de los departamentos agrícolas estatales y socios universitarios. También nos hemos embarcado en la comprensión de cómo los parámetros variables utilizados en el modelo son biológicamente relevantes para los brotes. El uso de parámetros adicionales para afinar nuestro esfuerzo de modelización está en curso, y es esencial para desarrollar un modelo fiable. Agradecemos la colaboración de varios científicos nacionales e internacionales. Por último, poder predecir brotes peligrosos de micotoxinas de forma oportuna y geoespacialmente específica nos ayudará a gestionar y mitigar ese riesgo de manera eficiente.

Ha mencionado el tema del cambio climático como un reto para la industria, ¿qué más considera un reto?

Sí, el cambio climático es una gran fuerza motriz para preocuparse por la contaminación por micotoxinas de los alimentos y productos alimentarios en todo el mundo. Además, uno de los mayores retos a los que nos enfrentamos es la implantación y aplicación de esas tecnologías inteligentes para la evaluación de riesgos. Actualmente no está disponible en el mercado estadounidense.

¿Cree que colaborar con otras personas del sector ayudaría a superar este reto?

Sí, la colaboración entre EE.UU., el USDA y otras agencias y el mundo académico privado es el camino a seguir. Actualmente colaboramos a nivel nacional e internacional. A nivel internacional colaboramos con el Instituto Wageningen de los Países Bajos. Aquí, en Estados Unidos, colaboramos con varios científicos y académicos del USDA en los campos de la hidrología y la fitopatología. Más allá de la colaboración con los científicos está el canal de comunicación que hay que abrir con los científicos, los agricultores y las partes interesadas. El desarrollo de estas tecnologías inteligentes debe crearse con la colaboración de las partes interesadas. Tenemos que saber cuáles son sus necesidades y no sólo desarrollar, sino seguir desarrollando las herramientas, los modelos para asegurarnos de que tenemos datos actualizados que podamos utilizar para afinar los modelos con lo que ocurre cada año. Esa es la clave para poder ampliar el programa de investigación y seguir desarrollando las tecnologías inteligentes.

La Dra. Lina Castano-Duque presentó su ponencia en la sesión «Gestión de micotoxinas basada en datos» del Foro Mundial de Micotoxinas.