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null Grupo Inmunobiología Acuicultura de la Universidad de Murcia desarrolla un método novedoso para determinar niveles de grasa en dorada

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Científicos del grupo de investigación en Inmunobiología para la Acuicultura de la Universidad de Murcia han utilizado un novedoso procedimiento para detectar la grasa en el pescado, que tendrá gran utilidad en el futuro para “seleccionar los ejemplares reproductores y también para las empresas productoras de pienso para especies de interés en acuicultura, ya que podrían comparar los efectos de diferentes formulaciones”.dorada grasa

El procedimiento, basado en tecnología de tomografía computacional como la que se emplea para hacer radiografías del cuerpo humano y evita tener que sacrificar a los peces, es completa y automatizada.

Tradicionalmente, como señalan los investigadores la composición de la grasa del pescado se ha determinado utilizando métodos de análisis que implican la disección de los peces, pruebas químicas y el uso de un gran número de ejemplares, lo que convertía este procedimiento en un proceso lento y costoso.

El sistema permite determinar el volumen de grasa total y su localización en el cuerpo y ha sido puesto a punto con la dorada (Sparus aurata) una especie ampliamente cultivada.

Los resultados fueron publicados en junio de este año en Scientific Reports, una publicación de Nature, bajo el título "Radiological characterization of gilthead seabream (Sparus aurata) fat by X-ray-micro-computed tomography".

A diferencia de la disección de los peces, este método permite “identificar de forma efectiva y mas precisa los distintos tipos de grasa y su exacta localización corporal”. Según señalan, el mayor almacenamiento se produce en la cavidad abdominal y en los flancos, concretamente por encima y por debajo de la columna vertebral. Por otro lado, se encontró grasa en la cabeza, concretamente en la boca, los ojos y el contorno del pez, que coincide topológicamente con los lípidos situados justo debajo de la piel.

María Ángeles Esteban Abad, catedrática de Biología Celular e Histología e investigadora principal del grupo, afirma que “estos resultados pueden ser de gran interés para las piscifactorías, por ejemplo, para seleccionar a los ejemplares reproductores y también para las empresas productoras de pienso para especies de interés en acuicultura, ya que se podrían comparar diferentes formulaciones”.

Además, para validar finalmente este método de identificación de la grasa, se establecieron dos grupos experimentales de peces que fueron sometidos a dos regímenes alimenticios distintos. El primer grupo de peces fue alimentado con un pienso comercial desarrollado para esta especie, a una tasa del 1,5% de su peso corporal. El otro grupo experimental se mantuvo en ayunas durante 60 días para asegurar la pérdida de la mayor parte de los depósitos lipídicos. Es sabido que tanto los peces salvajes como los de piscifactoría pueden pasar largos periodos de ayuno.

Los resultados de este experimento arrojaron cambios significativos en los depósitos de grasa de los peces que no fueron alimentados. El volumen total, el peso y la talla de estos peces se vieron reducidos a la mitad, aunque curiosamente el volumen de la grasa en relación con el volumen total del pez fue ligeramente mayor en los ejemplares no alimentados (49%) que en el grupo alimentado con normalidad (44%).

Los ensayos y la obtención de imágenes a través de este sistema, se han llevado a cabo en el Servicio de Experimentación Animal del Área Científico Técnica de Investigación (ACTI) de la Universidad.

Desde el grupo de investigación que ha llevado a cabo el análisis aseguran que “estos resultados servirán de base para estudios más profundos sobre el tejido graso de especímenes de dorada y el análisis de los depósitos de grasas en diferentes lotes de peces sometidos a diferentes condiciones, por ejemplo, a diferentes dietas o niveles de ejercicio”.

Sin duda, se trata de un gran avance para el sector de la piscicultura que permitirá llevar a cabo un análisis poco invasivo y más exhaustivo de los peces, evitando su sacrificio y obteniendo datos más exactos, todo ello reduciendo costes y tiempos en el proceso.

Este trabajo ha sido financiado por el MINECO cofinanciado por los Fondos Europeos de Desarrollo Regional (FEDER / FEDER) (subvención no. AGL2017-88370-C3-1-R) y la Fundación Séneca de la Región de Murcia (subvención del Grupo de Excelencia no. 19883 / GERM / 15).

Divulgación Científica UMU

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