La previsión de la presencia de micotoxinas durante la temporada de cosecha puede ayudar a los proveedores de la cadena de suministro de grano a tomar medidas oportunas para gestionar la contaminación por micotoxinas. Un modelo de previsión puede orientar las pruebas y los análisis basados en el riesgo de micotoxinas, lo que permite ahorrar dinero.
La presencia de micotoxinas en los cultivos agrícolas está muy extendida en todo el mundo. Las micotoxinas son metabolitos secundarios de los hongos, que son tóxicos para la salud humana y animal. Los productores más importantes de micotoxinas son ciertas especies de Aspergillus, Fusarium y Penicillium. En el pasado, la FAO había estimado que alrededor del 25% de los cultivos producidos en todo el mundo están contaminados con micotoxinas por encima de los límites reglamentarios. Recientemente, esta estimación ha sido validada por Eskola et al. (2020) utilizando datos de la EFSA y de Biomin relacionados con la presencia de micotoxinas en los piensos y los alimentos. La presencia de micotoxinas en las materias primas de los piensos, principalmente en los granos, provoca la exposición de los animales a estos compuestos tóxicos, lo que conlleva una reducción del rendimiento animal, como un menor crecimiento, reproductividad y bienestar de los animales. Los piensos contaminados con micotoxinas provocan, por tanto, pérdidas económicas indirectas relacionadas con la producción animal; esto ya ocurre a niveles bajos de contaminación por micotoxinas. Además, la contaminación por micotoxinas de las materias primas para piensos provoca pérdidas económicas directas a los comerciantes y a la industria de los piensos debido a las retiradas, los análisis, la retención temporal de lotes, la descalificación, etc. En el caso de los agricultores, la infección por micotoxinas del grano se traduce en una reducción del rendimiento y la calidad de la cosecha, y por tanto en un precio inferior de los lotes de grano cosechados.
Factor que afecta a la aparición de micotoxinas
La infección fúngica del grano y la producción de toxinas se producen durante un período crítico de la fenología del grano, a saber, la floración del grano, y -aunque en menor medida- también en torno a la cosecha del cultivo, en caso de condiciones ambientales favorables. Las condiciones húmedas y cálidas alrededor de la floración del grano son propicias para la infección fúngica y la producción de toxinas. Además de las condiciones meteorológicas, la presencia de hongos y la contaminación por micotoxinas también están influidas por factores agronómicos como el precultivo en el campo, el método de labranza aplicado y el tipo de suelo. Sin embargo, los efectos de la agronomía sobre la contaminación por micotoxinas en la cosecha de los cereales, en relación con los efectos de las condiciones meteorológicas, son más bien pequeños
Previsión de micotoxinas
La previsión -durante la temporada de cultivo- de la presencia de micotoxinas en la cosecha puede ayudar a los proveedores de la cadena de suministro de grano a tomar medidas oportunas para gestionar la contaminación por micotoxinas en las fases posteriores de la cadena. Estos modelos de previsión utilizan datos meteorológicos, a veces en combinación con información agronómica, para predecir -de antemano- la presencia de toxinas en el grano en el momento de la cosecha. Se han desarrollado varios tipos de modelos, que son modelos mecanicistas y modelos estadísticos. Los modelos mecanicistas se basan en la biología del hongo, mientras que los modelos estadísticos se basan en las relaciones entre las variables de entrada (meteorológicas y agronómicas) y la contaminación por micotoxinas. Un enfoque reciente es la combinación de un modelo mecanicista con el aprendizaje automático, que se demostró para las aflatoxinas en el maíz. En este enfoque, primero se estima la presencia de hongos utilizando el módulo mecanicista para Aspergillus flavus. A continuación, se estima la cantidad de aflatoxinas producidas por este hongo con el módulo de la red bayesiana, utilizando como entradas los datos meteorológicos durante diferentes períodos de cultivo del maíz.
Uso de los resultados del modelo
La mayoría de los modelos desarrollados hasta ahora se centran en el DON en el trigo y en las aflatoxinas en el maíz. La contaminación del trigo con ZEA está altamente relacionada (alrededor del 90%) con la contaminación con DON, por lo que las predicciones para DON son también muy relevantes para ZEA. Estas dos micotoxinas son las más relevantes para la industria de los piensos, dada la actual regulación y los impactos en la salud humana y animal
Los modelos de previsión no sólo se centran en diferentes combinaciones de grano y micotoxina, sino también en diferentes regiones y usuarios finales. En cuanto a los usuarios finales, hay que distinguir entre los agricultores y otros agentes de la cadena del grano. Los agricultores necesitarían predicciones de micotoxinas alrededor de la floración del grano para poder aplicar un último fungicida, dependiendo de los resultados del modelo (predicción de altas o bajas micotoxinas en el grano en la cosecha. Cuando la predicción sólo está disponible cerca/en el momento de la cosecha, el agricultor puede utilizar las predicciones para decidir sobre el almacenamiento separado y/o el análisis del lote, pero no para las aplicaciones de fungicidas. Los compradores/comerciantes y la industria de los piensos pueden utilizar las predicciones del modelo para decidir la ruta/procesamiento dentro de la cadena, y/o las pruebas basadas en el riesgo. Por ejemplo, los productores de piensos pueden utilizar las predicciones del modelo de DON en el trigo para su producción de piensos compuestos para cerdos, dado que los cerdos son una especie animal muy sensible al DON; afecta a su crecimiento y fertilidad. En caso de que se prevean valores elevados de DON en el trigo, se aconsejaría analizar el lote de trigo antes de utilizarlo en la producción de piensos. De este modo, el modelo de previsión puede guiar las pruebas y los análisis basados en el riesgo para las micotoxinas, y así ahorrar costes; sólo habrá que tomar muestras de los lotes con un alto nivel de micotoxinas previsto. Wageningen Food Safety Research (WFSR) desarrolla modelos de previsión para diferentes tipos de usuarios finales, diferentes combinaciones de grano y toxinas y varias regiones, incluyendo modelos para la industria de los piensos.
Referencias disponibles a petición.