Elías Salvador Tasayco
Profesor investigador – RENACYT
Jefe de laboratorio de investigación en nutrición
Departamento Académico de Producción Animal – FMVZ – Universidad Nacional
“San Luis Gonzaga”
elias.salvador@unica.edu.pe
“Maximizar la respuesta productiva y económica, es un proceso de optimización, no se optimiza lo que no se cuantifica”
Introducción
En términos prácticos, en la industria avícola han ocurrido grandes cambios en los últimos años, por un lado, las mejoras del potencial productivo de las líneas genéticas tanto en pollos de engorde y gallinas de postura con mayor longitud y persistencia de postura, tecnología enzimática y de aditivos, mejoras de la gestión del agua de bebida, entre otros y por otro lado el incremento del precio de los ingredientes alimenticios que conlleva al incremento del costo de las dietas. Considerando que la energía de la dieta representa un importante rubro en el costo de alimentación por kg de masa de huevo producido, se hace necesario reevaluar a nivel de las condiciones comerciales si la densidad energética que estamos utilizando en nuestras dietas son las óptimas para asegurar la expresión del potencial genético y lo más importante: si estamos mejorando las eficiencias alimenticias y energéticas que es la base de máxima rentabilidad. El objetivo de un programa de alimentación es satisfacer las necesidades de nutrientes de los animales, en base a un desempeño óptimo. Alcanzar este objetivo requiere un proceso muy complejo, que implica, optimizar la rentabilidad al igualar las necesidades de nutrientes establecidas del animal con las mezclas de ingredientes apropiadas (Wenger Feeds’, 2018). La formulación de dietas balanceadas no debe considerarse únicamente como una receta o mezcla de ingredientes a mínimo costo de manera estática. La formulación de una dieta balanceada efectiva es dinámica, donde es esencial cuantificar la densidad energética, en relación adecuada a los aminoácidos y otros nutrientes, que maximiza la respuesta productiva y económica, lo que se obtiene a través de un proceso de optimización.
Niveles de EM de la dieta
Dentro del enfoque de “Nutrición Efectiva”, cualquier ajuste respecto a la energía metabolizable (EM) de la dieta con el propósito de mejorar productividad, es una buena decisión, en vista de su relación directa con el costo de la dieta, alimentación y rentabilidad. Es frecuente encontrar diferentes niveles de EM en dietas prácticas de gallinas comerciales. Un nivel entre 2700 y 2900 Kcal/Kg, es quizás adecuado si obedece a las condiciones de la granja comercial. Sin embargo, si es un valor fijado al azar o simplemente tomado tal cual, de una tabla recomendada por la línea genética, se tendría que reevaluar y determinar si es el más adecuado para la productividad y rentabilidad. Para establecer un nivel de EM de la dieta, debemos conocer el requerimiento de EM y el consumo de alimento bajo las condiciones de la granja. El nivel de EM se relaciona con el requerimiento de EM gallina/día y con el consumo de alimento, por lo que, no debemos discutir el nivel de EM de la dieta aisladamente del requerimiento y del consumo voluntario de alimento.
Cuando se alimenta al animal con suficiente cantidad de un nutriente, se produce un “plateau”, donde se han alcanzado los niveles máximos (o mínimos) de desempeño. Si se alimentan con concentraciones excesivas de cualquier nutriente, la dieta se desequilibra o el nutriente es tóxico, lo que resulta en una disminución del desempeño. El requerimiento se define como la concentración más baja del nutriente que da como resultado una respuesta que no es significativamente diferente de la respuesta máxima (o mínima) (Pesti et al., 2009). La etapa de nutrición óptima normalmente optimiza la producción rentable. En esta etapa, los animales están recibiendo niveles de nutrientes suficientes para maximizar la productividad de forma rentable.
La ley de rendimientos decrecientes sugeriría que los animales deberían alimentarse justo antes de un rendimiento máximo en esta etapa “óptima” para lograr la máxima rentabilidad. Más allá de esta etapa óptima de nutrición es un escenario para aplicaciones especiales. Los animales sometidos a desafíos inmunológicos o aplicaciones donde los animales se alimentan para satisfacer una demanda específica del mercado pueden requerir niveles de nutrientes en esta etapa. De lo contrario, los animales alimentados con niveles de nutrientes en esta etapa solo están mejorando el rendimiento mínimamente o no lo están haciendo. Si no hay una necesidad específica de nutrientes en este nivel, el costo de los alimentos se incrementa sin un retorno financiero beneficioso (Wenger Feeds’, 2018).
Requerimiento energético
En el enfoque del método factorial, el requerimiento energético (RE) de las gallinas de postura se puede resumir en la siguiente ecuación convencional: RE = RM + RP, donde: RE = requerimiento energético diario (Kcal/gallina); RM = requerimiento para el mantenimiento (Kcal/gallina/día). Este factor depende directamente del peso vivo de la gallina y la temperatura ambiental (De Blas, 1994); RP = requerimiento para la producción (Kcal/gallina/día). Este factor depende directamente del nivel de productividad y la composición de la misma (De Blas, 1994).
Modelos en la nutrición avícola
Un modelo matemático es la descripción matemática, por medio de ecuaciones, de fenómenos biológicos como crecimiento, producción de huevos, incubación, digestión y absorción de nutrientes, utilizando variables cuantitativas para representar los factores que influencian el fenómeno (Oviedo y Murakami, 2002). Los modelos pueden usarse para estimar los requerimientos nutricionales o los niveles de alimentación económicamente óptimos de nutrientes críticos (Pesti, 2016). Muchos modelos no lineales presentan “La ley de los rendimientos decrecientes” o “La ley de la productividad marginal decreciente”. La teoría económica debe aplicarse a estos modelos para encontrar el nivel de alimentación (Input) que maximiza los beneficios (no necesariamente el nivel máximo de producción) (Pesti, 2010). Existen modelos de regresión que pueden ser útiles para describir relaciones simples de entrada/salida para estimar el requerimiento de energía y de nutrientes.
El gran desafío para los productores es decidir si el requerimiento es la máxima respuesta productiva o máxima respuesta económica (rentabilidad). Según un estudio de Rabello et al. (2006), encontró que la aplicación del modelo en gallinas reproductoras proporcionó una buena respuesta productiva y reproductiva y mejores resultados en la conversión del alimento y energía que en las gallinas alimentadas de acuerdo con la tabla de recomendación. El modelo evaluado predijo una ingesta de EM que coincidió con las necesidades de las gallinas reproductoras.
Optimizar
Optimizar es un concepto matemático – estadístico, lo que requiere de técnicas adecuadas para definir el punto óptimo. Los modelos matemáticos son herramientas muy útiles y eficientes para obtener esta respuesta.
El algoritmo de optimización de un modelo puede tener efectos significativos sobre los valores óptimos finales de las necesidades de nutrientes en las empresas avícolas. En la nutrición de las aves, los valores óptimos de los nutrientes esenciales de la dieta son muy importantes para la formulación de las dietas a fin de optimizar los beneficios al minimizar los costos de alimentación y maximizar el desempeño de las aves (Mehri, 2014).
La respuesta de las aves a la densidad de energía es un fenómeno de rendimientos decrecientes, debe evaluarse económicamente para estimar un nivel óptimo económico en lugar de un máximo biológico (Guevara, 2004). Igualmente, Darmani Kuhi et al. [2011], reportan que la respuesta de un animal a un nutriente limitante generalmente sigue la ley de rendimientos decrecientes. Esto significa que la mejora del rendimiento animal mejora de forma no lineal con el aumento de la suplementación dietética del nutriente hasta que el máximo crecimiento potencial del animal, bajo las condiciones de manejo a las que está sometido, se exprese completamente y la mayor adición del nutriente no promueva ningún rendimiento de respuesta adicional (Farkhoy et al., 2012).
Un estudio llevado a cabo por Guevara (2004), encontró las funciones de respuesta de peso vivo y consumo de alimento en pollos de engorde, y desarrolló un modelo en base a la densidad de energía (E), cuya función objetivo fue: Margen = precio de pollo de engorde × (-2.2571E2 + 14.69E – 21.696) – costo de alimentación × (0.9925E2 – 6.9489E + 15.581)). Este estudio sugiere que la programación no lineal puede ser más útil que la programación lineal convencional para optimizar la respuesta de desempeño a la densidad de energía en la formulación de dietas para pollos de engorde porque no es necesario establecer un nivel de energía. Este enfoque reemplaza el concepto tradicional de requerimiento estático por uno dinámico. Este modelo ha sido tomado como base por García-Neto (2012) de la UNESP-Brasil y Faria (2014) de la USP-Brasil, quienes han desarrollado programas de formulación con programación no lineal para pollos de engorde y gallinas de postura con buenos resultados, lo que permite obtener los parámetros de la función objetivo que maximiza los beneficios. Del mismo modo, otros investigadores han utilizado y adaptado este modelo en gallinas de postura con resultados satisfactorios. En mi caso, y con ciertos ajustes en su adaptación práctica de estos modelos lo utilizó frecuentemente con resultados satisfactorios en la producción de gallinas de postura.
Las líneas genéticas tienen liberado sus guías y recomendaciones nutricionales, pero solo son lineamientos referenciales sobre las cuales se debe adaptar a la realidad local, es decir se debe optimizar la respuesta. Muchas veces, esta respuesta contradice las recomendaciones de los manuales de la compañía genética y las tablas de requerimientos publicados, cuyo objetivo es maximizar el aumento de peso y no necesariamente garantiza la máxima eficiencia económica. Para obtener los mayores beneficios económicos, las empresas de pollos de engorda deben aplicar metodologías de optimización para determinar los requerimientos nutricionales (Concalves et al., 2015).
En base al enfoque de nutrición efectiva, la eficiencia técnica y económica son los factores más importantes que los nutricionistas deben asegurar para mejorar los márgenes económicos, es decir pasar de una simple producción a trabajar en términos de productividad y rentabilidad. Este proceso requiere cuantificar y optimizar la respuesta. Los nutricionistas deben tomar decisiones adecuadas sobre el contenido de la densidad energética y relación adecuada a sus nutrientes, de una dieta que optimiza la respuesta productiva y económica de pollos de engorde, pollitas de levante o gallinas de postura.
La utilización de la metodología de superficie de respuesta (RSM), es una buena herramienta para optimizar la respuesta de las aves. Utilizando esta técnica, hemos obtenido resultados de estudios preliminares, sobre diferentes indicadores de respuesta productiva.
Gallinas de postura: Optimizar rentabilidad. Una mejor comprensión de los requerimientos nutricionales de los aminoácidos permite una nutrición más precisa, ofreciendo la posibilidad al formulador de optimizar el requerimiento de al menos niveles mínimos de proteína cruda por requerimientos de aminoácidos esenciales, generando un mejor resultado y menores costos para el productor [Pesti, 2009].
Un estudio preliminar (Salvador, 2016), se evaluó el efecto de diferentes densidades energéticas en relación con proteína balanceada sobre la respuesta productiva de gallinas de postura en la segunda fase de producción (Figura 1). Se obtuvo la ecuación de regresión siguiente: MSCA, US$/Kg MH = -25.2 + 11.5 EM (Mcal/Kg) + 33.09 Met+cis dig (%) – 1.19 EM (Mcal/Kg) *EM (Mcal/Kg) – 7.41 Met+cis dig (%) *Met+cis dig (%) – 8.44 EM (Mcal/Kg) *Met+cis dig (%).
Se encontró que la densidad energética – proteína balanceada, que optimiza la respuesta económica, cuantificado como MSCA, US$/Kg MH (0.7304) fue de 2.75 Mcal de EM/Kg de dieta y 0.66 % de met + cis digestible.
Modelo de Rostagno et al. (2017)
Calixto y Salvador (2022), evaluaron 2 modelos de predicción de EM en gallinas de postura y encontraron que el modelo de Rostagno et al. (2017) logró la mejor predicción de EM, consumo de alimento, menor costo de alimentación, mayor margen y máxima rentabilidad. Por lo que, realizando unos ajustes puede ser adaptado a condiciones de granja comercial.
El consumo de alimento depende de varios factores categorizados en factores ambientales, de manejo, fisiológicos y nutricionales (dieta). Así, Lesson and Summers (1997) consideran que la amplia variación de consumo de alimento observada en las ponedoras es causada por la variación en la edad de maduración sexual. Sin embargo, aquí solo se discute su relación con el factor EM.
Un análisis de la evolución en el tiempo, del requerimiento de EM/gallina/día desde las recomendaciones de la N.R.C (1994) hasta las Tablas Brasileñas actualizadas de Rostagno et al. (2017), se aprecia una relación lineal (Figura 2) de un menor consumo de alimento y la reducción del requerimiento de EM total (Kcal/gallina/día) en gallinas de postura de similar respuesta productiva. Una explicación de este efecto se podría deber a la reducción del requerimiento de EM para mantenimiento (Figura 3), mientras que el requerimiento para la masa de huevo permanece casi constante.
La gestión del consumo de alimento de las gallinas ponedoras es un aspecto esencial en el camino a mejorar las eficiencias como base de la productividad y rentabilidad, por lo que predecir su consumo es de interés y la aplicación de los modelos de predicción del consumo se convierte en una herramienta útil a nivel de granja. Según Gous (2012) refiere que, para tener un valor real, los modelos que intentan optimizar la alimentación de las gallinas ponedoras y de los reproductores de pollos de engorde deben ser capaces de predecir la ingesta voluntaria de alimentos. Cuando esta variable es un aporte al modelo, como es más frecuente, es ingenuo creer que los programas de alimentación pueden ser optimizados con éxito cuando la composición del alimento ofrecido tiene efectos tan importantes en la ingesta voluntaria de alimentos. Por lo tanto, el consumo de alimento debe ser una salida de un modelo (OUTPUT) y no un ingreso (INPUT) del modelo.
La teoría de la ingesta de alimentos y el crecimiento propuesta por Emmans (1981, 1989) se basa en la premisa de que las aves tratan de crecer a su potencial genético, lo que implica que intentan comer tanto de un alimento dado como sería necesario para crecer a ese ritmo.
El mismo principio puede aplicarse a las gallinas ponedoras (Emmans y Fisher, 1986). Gous et al. (1987), entre otros, han demostrado que los pollos de engorde y las gallinas ponedoras aumentan la ingesta de alimentos a medida que se reduce el nutriente limitante en el alimento, intentando obtener más del nutriente limitante hasta que se alcanza una concentración dietética donde el desempeño es tan limitado que la ingesta de alimentos disminuye. El concepto erróneo común de que “las aves comen para satisfacer sus necesidades energéticas” es claramente ingenuo y no tiene valor en la predicción de la ingesta voluntaria de alimentos (Gous, 2012). En la figura 4, se aprecia como las aves ajustan su consumo de alimento en función de la EM de la dieta.
En la sala experimental de nutrición gallinas de postura del Laboratorio de Nutrición R & D- FMVZ-UNICA, se desarrolló un estudio con diferentes niveles de EM y aminoácidos para evaluar su efecto sobre la respuesta productiva y económica.
Aplicando el modelo de superficie de respuesta, se encontró que la mejor respuesta para maximizar masa de huevo fue el nivel de 2800 Kcal/Kg en un rango de 0.66 a 0.74% de aminoácidos azufrados de dieta (Figura 5; Gallardo, 2010). En este punto es necesario indicar que la masa de huevo es la resultante de la producción por el peso de huevo, y que estas variables tienen una correlación negativa, ya que si queremos mejorar el peso del huevo la producción tiende a reducirse y viceversa, afectando negativamente la masa de huevo, por lo que es necesario encontrar el punto de equilibrio sin afectar la masa.
Asumiendo que los otros factores influyentes están controlados, entonces el consumo del alimento dependerá principalmente de la relación entre el nivel de EM de la dieta y el requerimiento de EM total/gallina/día.
El requerimiento de EM dependerá de las características físicas, productivas de la gallina y temperatura ambiental, mientras que el nivel de EM de la dieta está ligado a los componentes nutricionales, tipo y calidad de ingredientes, así como el costo y disponibilidad de los ingredientes de la dieta. La respuesta de consumo no es la misma a un nivel de 2700 o 2850 Kcal de EM en la dieta. Salvador (2017) en un estudio sobre proteína balanceada, utilizando gallinas de postura de 40 semanas de edad encontró una respuesta cuadrática del consumo de EM por efecto del nivel de aminoácidos azufrados (metionina + cistina) (Figura 6). Salvador et al. (2017), evaluaron el modelo de Sakomura et al. (2004) y Rostagno et al. (2011), comparado a las recomendaciones de la línea genética (RLG), bajo condiciones de calor en los meses de Diciembre 2016 y Enero 2017, encontrando que el consumo de alimento fue diferente significativamente (P<0.05), siendo de 115 g, 104.5 g y 106.85 g de alimento/ave/día para el grupo de la RLG, modelo de Rostagno y modelo de Sakomura respectivamente, concluyendo que el modelo de predicción de EM de Sakomura et al. (2004), es una herramienta técnica y económicamente viable para ser utilizada en el manejo de la alimentación de gallinas de postura NOVOGEN Brown en época de calor.
Salvador y Guevara (2013), realizaron un estudio donde desarrollaron y validaron un modelo de predicción de respuesta ara masa de huevo y consumo de alimento para un nivel de EM de 2800 Kcal/Kg, en función de la proteína balanceada de la dieta:
y1 = -0.000103X2 + 0.022883X – 0.260308;
R2 = 0.996 (masa de huevo)
y2 = -0.000112X2 + 0.021741X – 0.054537;
R2 = 0.996 (consumo de alimento)
Dónde: y1 = masa de huevo; y2 = consumo de alimento; X = nivel de proteína balanceada.
Conclusiones, implicancias y recomendaciones:
Para definir la densidad energética de la dieta para máxima rentabilidad deben utilizarse herramientas de optimización.
La metodología de regresión por superficie de respuesta es una herramienta eficiente para optimizar rentabilidad en gallinas de postura.
El uso de modelos matemáticos para estimar el requerimiento de EM y consumo de alimento es una herramienta de gran utilidad en gallinas de producción.
El uso de niveles inadecuados de energía en la dieta, puede conducir a baja eficiencia del uso de EM y pérdidas de productividad en la producción de huevos.
Si bien los modelos matemáticos, para estimar el requerimiento energético son generados sobre la base del método factorial, que involucra estudios con mucha precisión, es necesario comprender que servirá como una línea de base para su aplicación comercial, donde se irá ajustando y perfeccionando a las condiciones de la línea genética, medio ambiente, manejo, fases de producción, entre otros factores propios de cada realidad y que finalmente se integre como una herramienta eficaz en el programa.
En una formulación dinámica, no se debe considerar aisladamente niveles de EM y de proteína balanceada, sino la relación de ambos, es decir la densidad energéticaproteína balanceada que optimiza la respuesta.
Esta respuesta varía en función de muchos factores: precio de los ingredientes, tipo y calidad de ingredientes, línea genética, calidad de agua, manejo, bioseguridad, etc.
Por lo tanto, generar un requerimiento de aplicación comercial dependerá de dichos factores predominantes en cada condición comercial, que debe ajustarse en el modelo propuesto. En ese sentido, los modelos matemáticos son y serán las herramientas que nos servirán para mejorar productividad y rentabilidad.
Bibliografía consultada: disponible a solicitud.
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