Utilizan un novedoso procedimiento para detectar la grasa en el pescado

Este proceso, utilizado para obtener radiografías del cuerpo humano, posibilita estudiar los peces vivos de forma rápida, completa y automatizada.

Tradicionalmente la composición de la grasa en el 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.

En este sentido, el grupo de investigación Inmunobiología para la Acuicultura de la Universidad de Murcia (UMU) ha determinado el volumen de la grasa total y su localización en el cuerpo de ejemplares de una especie marina ampliamente cultivada, la dorada (Sparus aurata), utilizando una técnica comúnmente empleada en el diagnóstico clínico: la tomografía computarizada (TC).

Estudio de peces sin tener que sacrificarlos

La obtención de las imágenes a través de este sistema, llevada a cabo en el Servicio de Experimentación Animal del Área Científico Técnica de Investigación (ACTI) de la UMU, permite realizar el estudio de los peces sin necesidad de sacrificarlos, ya que se trata de un análisis no destructivo cuyo resultado se obtiene en tiempo real.

Los resultados, publicados en la revista Scientific Reports, han determinado la densidad radiológica de todo el cuerpo del pez. A diferencia de la disección, este método permite identificar de forma efectiva y más precisa los distintos depósitos de grasa y su exacta localización corporal. El mayor almacenamiento se produce en la cavidad abdominal (que es donde más grasa se encontró) y en los flancos, concretamente por encima y por debajo de la columna vertebral. Por otro lado, también se encontró grasa en la cabeza, concretamente en la boca, en los ojos, y en el contorno del pez, que coincide topográficamente 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%).

Una base científica para futuras investigaciones

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).

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