La investigación genómica mundial aumenta los metadatos de salud animal​

Organizaciones globales como la Organización Mundial de Sanidad Animal (WOAH) y la Organización para la Agricultura y la Alimentación (FAO) han tomado la iniciativa en la recopilación de datos relacionados con métricas de enfermedades animales. Sin embargo, a medida que los datos genómicos aumentan con el costo cada vez menor de la secuenciación, los metadatos relacionados con la salud y las enfermedades animales se pueden utilizar para complementar los datos existentes de los GBAD. Hay estimaciones que predicen que cada año se generan hasta 40 mil millones de gigabytes de datos genómicos y que durante la próxima década la investigación genómica generará entre 2 y 40 exabytes de datos (Stephens et al. 2015). El Centro Nacional de Información Biotecnológica (NCBI) es un ejemplo de un conjunto de bases de datos que contiene información pertinente a los GBAD. A medida que más investigadores realizan trabajos genómicos en ganado y otras especies económicamente importantes, se registran datos sobre raza, ubicación y condición y enfermedad individual. En particular, la base de datos BioSamples del NCBI almacena los metadatos que acompañan a las secuencias genéticas cargadas en el NCBI. A medida que la secuenciación se vuelva más rentable, se acumularán metadatos de animales que pueden ser utilizados por los GBAD. Ha habido un aumento notable en el número de entradas de metadatos relacionados con el ganado en los últimos siete años (Figura 1). Estos metadatos acompañan a los estudios genómicos realizados no sólo por universidades, sino también por organizaciones de todo el mundo. El NCBI ya se ha utilizado para crear bases de datos para que las utilicen otros investigadores (Hu et al. 2022). AnimalMetagenome DB (http://animalmetagenome.com) contiene datos metagenómicos para 4 especies domésticas y una gran cantidad de especies silvestres.

Figura 1. Entradas del NCBI en la base de datos BioSample relativas a especies cubiertas por GBAD (bovinos, cerdos, cabras, ovejas, pollos, llamas, équidos, camellos). Esta figura muestra el patrón del número de entradas desde 2005.

Difusión geográfica de datos genómicos.​

Uno de los principales objetivos de los GBAD es cerrar las lagunas de datos mundiales sobre la salud animal. Para estandarizar los datos básicos de salud animal en todos los países, los datos de ubicación y raza son increíblemente importantes. Clasificar la variedad global de animales ayudará a comprender la propagación de enfermedades que se originan en los animales. Los usuarios pueden ingresar datos de ubicación como atributo básico en la base de datos de BioSamples. En particular, las entradas pueden contener la ubicación del remitente, la ubicación del muestreo e incluso coordenadas de muestreo específicas. Estos datos pueden reflejar dónde están densamente pobladas ciertas especies o qué países y ubicaciones carecen de datos. Aunque el costo de la secuenciación de ADN ha disminuido, sigue siendo una compra considerable; por lo tanto, estos datos también pueden indicar si existen sesgos inherentes en la presencia de muestreo genómico entre países. Utilizando rentrez, un paquete R para acceder al NCBI (invierno de 2017), pudimos extraer entradas de metadatos para estudios genómicos que involucran ganado y otras especies económicamente importantes. La Figura 2 ilustra la distribución geográfica de estos datos, donde se muestra que hay grupos de datos en áreas altamente estudiadas. Por el contrario, existen claras lagunas en los datos en África y partes de Asia (Figura 2).

Figura 2. Instantánea estática de una figura interactiva que muestra ubicaciones de muestreo para ganado y otras especies relevantes para GBAD según los metadatos de NCBI BioSample.

Ahora bien, estos son sólo los datos que contenían información de ubicación para cada entrada. Como se mencionó anteriormente, estos datos son datos de referencia importantes sobre la presencia de especies a nivel mundial; sin embargo, la base de datos BioSamples también contiene datos más pertinentes a los GBAD, como las enfermedades. Exploramos los metadatos extraídos del NCBI y descubrimos que en las especies de nuestro estudio, el 98 por ciento de las entradas no contenían datos de enfermedades viables. Por "viable" nos referimos a información relacionada con la enfermedad, ya que muchas entradas tenían caracteres aleatorios o información no relacionada. El 2 por ciento restante de los datos contenía enfermedades y agentes de enfermedades que se superponían con la lista de agentes de enfermedades de la WOAH (WOAH, comunicación personal del documento interno). Por ejemplo, los bovinos tenían 16 enfermedades que se superponían con la lista WOAH (Figura 3).

Figura 3. Instantánea estática de una figura interactiva que muestra ubicaciones de muestreo para ganado con información sobre enfermedades presente en la entrada del NCBI. Las enfermedades enumeradas se superponen con las enfermedades que WOAH está monitoreando.

La entrada inconsistente de los usuarios genera lagunas en los datos​

El NCBI alberga datos de una variedad de organismos, desde bacterias hasta ballenas; sin embargo, cuando se extrajeron datos de ganado y especies económicamente importantes, se obtuvieron cerca de 350.000 entradas. La recopilación de datos para las especies de GBAD (bovinos, pollos, cerdos, ovejas, cabras, etc.) reveló variaciones en la cantidad de datos. La siguiente figura ilustra esta variación, donde el ganado vacuno, los pollos y los cerdos arrojaron la mayor cantidad de datos. La integridad de los datos de estas entradas devueltas varió; sin embargo, constituyeron la mayor proporción de datos relacionados con GBAD. Las entradas de ganado vacuno, en particular, representaron el 27% del número total de entradas. La combinación de otras dos especies, llamas y camellos, representó menos del 1% del total de entradas devueltas.

Además de la información sobre especies, NCBI también permite a los usuarios ingresar datos de raza. Como la información sobre razas puede ser útil para comprender la prevalencia y propagación de enfermedades, es importante saber qué razas forman la mayoría de los datos. La Figura 4 ilustra la proporción de razas específicas para cada especie recopiladas para los GBAD, donde cada barra de color diferente indica una raza diferente. Como se muestra en el gráfico, la mayoría de las entradas no contenían información sobre la raza. Este es un hallazgo importante, ya que la información racial debería ser uno de los principales parámetros reportados, especialmente para especies económicamente importantes. Este gráfico también muestra posibles lagunas en los datos almacenados en el NCBI, ya que ciertas razas no son tan frecuentes en los datos. Esto puede proporcionar conocimiento sobre dónde se deben asignar los recursos, el tiempo y la financiación para igualar los datos entre razas y especies.

Figura 4. Diagrama de barras que ilustra la proporción de diferentes razas reportadas para cada especie investigada en la base de datos NCBI BioSamples. El rosa indica la cantidad de entradas sin información de raza. Todos los demás colores indican la proporción de razas diferentes para cada especie.

Próximos pasos para utilizar estos datos​

Según nuestro primer vistazo a los metadatos disponibles en NCBI, hay algunas tareas que podrían simplificar el proceso. Además, los siguientes pasos aumentarían los metadatos para usos secundarios.

1. Estandarizar parámetros. La estandarización de los parámetros mejoraría el proceso de limpieza de datos y ayudaría a igualar los datos entre diferentes instituciones. Actualmente, la configuración de texto libre de la base de datos BioSample hace que sea muy difícil comparar entradas, ya que los errores ortográficos y los caracteres adicionales pueden inhibir las comparaciones. Como se analizó en otro lugar (Goncalves y Musen 2019), reforzar la infraestructura subyacente de la base de datos NCBI BioSamples ayudará a estandarizar los datos y hacerlos más accesibles para los investigadores para usos secundarios fuera de la genómica.

2. Más atención a los metadatos. Existen importantes lagunas en los datos que van desde detalles más pequeños, como la prevalencia de enfermedades, hasta parámetros importantes como la raza o la ubicación. A medida que se accede cada vez más al NCBI para obtener metadatos, será imperativo que los usuarios introduzcan la mayor cantidad de datos posible. Los datos básicos como especie, raza y ubicación deberían ser obligatorios para los usuarios.

3. Cargas de datos de preimpresión. Actualmente, existe un desfase entre el muestreo y la secuenciación del ADN y el momento en que estos datos se cargan en bases de datos públicas como el NCBI. Este retraso puede variar desde unos pocos meses hasta años. Por lo tanto, los datos que podrían usarse en proyectos secundarios como este podrían publicarse hasta unos años después del muestreo. Por lo tanto, recomiendo cargar datos genómicos con los metadatos que los acompañan al NCBI lo antes posible o cuando se envíen las preimpresiones.

El NCBI y otras bases de datos genómicas contienen datos que pueden ser útiles para algo más que proyectos genómicos. Para los GBAD, estos datos pueden proporcionar información valiosa sobre la presencia de razas locales en lugares normalmente no muestreados, así como la aparición de enfermedades en los individuos muestreados. Además, proporciona una primera visión de cómo los proyectos genómicos pueden complementar el objetivo de los GBAD de recopilar datos y métricas de salud animal.

Referencias:

Goncalves R, Musen MA (2019) La calidad variable de los metadatos sobre muestras biológicas utilizadas en experimentos biomédicos. Datos científicos, 6, 190021.

Hu R, Yao R, Li L, et al. (2022) Una base de datos de metagenomas animales. Datos científicos, 9, 312.

Stephens ZD, Lee SY, Faghri, F, et al. (2015) Big Data: ¿astronómico o genómico? Biología PLoS, 3, 1002195.

Winter, DJ (2017) rentrez: Un paquete R para la API NCBI eUtils. El diario R, 9, 520-526.

Figura 1: La hoja de ruta hacia la reproducibilidad

“El objetivo de la ciencia, la forma en que sabemos algo, no es que confíe en Isaac Newton porque creo que fue un gran tipo. El punto es que puedo hacerlo yo mismo... Muéstrame los datos, muéstrame el proceso, muéstrame el método y luego, si quiero, puedo reproducirlo”.

[Brian Nosek](https://www.washingtonpost.com/news/speaking-of-science/wp/2015/08/27/trouble-in-science-massive-effort-to-reproduce-100-experimental-results -sólo-tiene-éxito-36-veces/) - Washington Post¹

La ciencia reproducible requiere métodos, códigos y disponibilidad de datos bien documentados. Significa brindar transparencia en lo que se está haciendo a lo largo de todo el proceso científico para fomentar la confianza en el proceso y los resultados y permitir que otros aprovechen el trabajo anterior. No hay lugar para el escéptico científico cuando su investigación es reproducible.

Los datos que utiliza GBAD provienen de muchas fuentes diferentes y se utilizan en modelos que luego producen más conjuntos de datos y que actúan como entradas para otros modelos. Esta cadena de datos-modelo-datos-modelo-datos no se limita al trabajo de un solo científico; Tenemos colaboradores trabajando en todo el mundo. Es fundamental que los datos subyacentes estén disponibles y que todos nuestros métodos sean reproducibles para que podamos aprovechar el trabajo de los demás y permitir que otros utilicen nuestras estimaciones con confianza.

Con el objetivo de hacer que todos nuestros procesos sean reproducibles y transparentes, GBADs se embarca en la “Hoja de Ruta hacia la Reproducibilidad”. En esta publicación de blog lo invitamos a recorrer el camino hacia la reproducibilidad con nosotros. Abróchense los cinturones de seguridad mientras evitamos las llamas de la “Crisis de Reproducibilidad” antes de dirigirnos a nuestro destino final, ¡la “Utopía de Datos”!

La “crisis de la reproducibilidad”​

En 2016, una encuesta de 1.576 investigadores de Nature reveló que existe una "crisis de reproducibilidad" en la comunidad científica². De los participantes, "más del 70% de los investigadores intentaron y no lograron reproducir el experimento de otros científicos y más de la mitad no lograron reproducir sus propios experimentos". Muchos factores contribuyen a que la investigación sea irreproducible (Figura 2), donde la presión para publicar y los informes selectivos estuvieron entre los mejor calificados. Sin embargo, los datos brutos no disponibles y los métodos o códigos no disponibles también fueron calificados como grandes contribuyentes. Si bien la presión para publicar requiere un cambio cultural en la investigación, los datos brutos, los métodos o el código no disponibles son problemas que podemos resolver.

Figura 2: Factores que contribuyen a la investigación irreproducible. Figura obtenida de Baker, 2016².

Emprendendo el camino hacia la reproducibilidad​

Parada 1: Personas y procesos​

La disponibilidad del código y los datos es importante para la reproducibilidad; sin embargo, hay personas detrás del código y los datos trabajando en procesos para hacerlo reproducible.

Como tal, hemos establecido procesos y mejores prácticas para el uso de datos en GBAD, que se comunican en el [Manual de Gobernanza de Datos] (http://gbadskedoc.org/docs/Data-Governance-Handbook-for-GBADs/intro ), y en nuestro Sitio de documentación. Estos procesos involucran lo siguiente:

1. Documentación de cambios en los datos y prácticas de limpieza de datos.
2. Documentación de los estándares de metadatos utilizados para proporcionar información sobre los datos.
3. Dónde y cómo se almacenan los datos y metadatos, y cómo se difunden
4. Mejores prácticas para documentar código en repositorios de GitHub

También contamos con personas para cumplir con los procesos que hemos establecido. Dado que algunos de los datos que utilizan los GBAD no tienen metadatos, confiamos en el establecimiento de un punto de contacto para la fuente de datos para garantizar que podamos obtener el contexto sobre cómo se recopilaron los datos, cómo se pueden utilizar, por quién, y para qué fines y qué categorías representan los datos.

Parada 2: Adquisición e ingestión de datos​

Para adquirir datos, identificamos datos que son relevantes para la estimación de modelos. Por ejemplo, la población de ganado por país y especie y el peso vivo son datos de entrada para los cálculos de biomasa.

La forma en que adquirimos datos depende del formato en el que estén disponibles. Hay tres formas principales en que se adquieren e ingieren los datos:

• Cuando los datos están disponibles a través de Interfaces de programación de aplicaciones (API), los datos se adquieren directamente de la fuente y se transforman antes de estar disponibles a través de la API de GBAD;
• Cuando los datos están disponibles mediante descarga directa, los datos se descargan y formatean en tablas de bases de datos antes de estar disponibles a través de la API de GBAD, y;
• Cuando los datos están disponibles en tablas PDF, los scripts de raspado web extraen datos de las tablas y los ponen a disposición a través de archivos csv antes de formatearlos en tablas de bases de datos y ponerlos a disposición a través de la API de GBAD.

Cada uno de estos procesos está documentado. El linaje de los datos se rastrea en una base de datos gráfica para garantizar que podamos rastrear cualquier cambio en los datos y hacer que nuestros procesos sean transparentes y reproducibles.

Parada 3: Calidad de los datos​

Controlamos la calidad de cada fuente de datos adquirida por GBAD. A veces hay errores internos en la agregación de categorizaciones donde las subcategorías no suman una "supercategoría". Por ejemplo, si las aves de corral se dividen en aves de corral y comerciales, estas categorías deberían sumar “aves de corral”. En otros casos, puede haber un aumento repentino en el número de animales en un país. En este caso, debemos investigar comparando el valor con otras fuentes de datos.

Todos los controles de calidad y los cambios respectivos se registran. Una vez que los datos se han "limpiado", la versión "limpiada" se proporciona a través de la API y los paneles de control de GBAD. De esta manera, hay coherencia en las evaluaciones de calidad y cada colaborador no lo hace de forma independiente. Esto garantiza la coherencia en los resultados y mejora la reproducibilidad de las estimaciones y los datos de los GBAD en conjunto.

Parada 4: Código​

El código que se utiliza para adquirir e ingerir datos, limpiar datos y crear modelos está disponible a través de los repositorios GitHub de GBAD. El código está bien documentado y hay información sobre cómo ejecutarlo, qué conjuntos de datos se utilizaron y quién participó en el desarrollo.

Destino final: la utopía de los datos​

En Data Utopia, los datos se pueden armonizar y reutilizar para modelos o fines posteriores. La idea aquí es que todos los miembros de GBAD utilicen los mismos datos y no dupliquen los esfuerzos de limpieza, ingesta o adquisición de datos. Al hacer que los datos y la metodología de limpieza sean reproducibles, los datos subyacentes son consistentes y están listos para usar. En nuestra Utopía, los datos se visualizan y están disponibles a través de paneles de control y se puede acceder a ellos a través de la API. Los paneles también cuentan con una pestaña de metadatos donde se proporciona la metodología, el código y la información de procedencia para garantizar que todos los miembros puedan acceder al código y a los datos sin procesar que se muestran y están disponibles en los paneles.

Nota: Reconocemos el hecho de que no todos los datos pueden estar disponibles. Si bien actualmente estamos trabajando con Datos Gubernamentales Abiertos, anticipamos la gobernanza controlada de datos privados y sensibles, que no estarán disponibles abiertamente en forma sin procesar sin el permiso del titular de los datos de acuerdo con los acuerdos y licencias de datos.

Referencias:

[^ 2]: panadero, M. (2016). 1.500 científicos descubren la reproducibilidad. Naturaleza, 533(7604).

GBADs Informatics ha atraído a muchos nuevos expertos en 2022 que tienen una amplia gama de talentos e intereses. Juntos, el "rebaño" de 7 estudiantes desarrolladores, 2 investigadores graduados y 4 postdoctorados e investigadores asociados están avanzando en nuestros objetivos en GBAD y explorando nuevas vías para mejorar los GBAD y aumentar la utilidad del programa de manera creativa. ¡Consulte nuestro equipo actual en la sección [Acerca de] (http://gbadskedoc.org/about) del sitio web y lea más sobre el trabajo de nuestro equipo durante el semestre de primavera a continuación!

Tuercas y tornillos del motor del conocimiento

Kassy ha estado creando una base de datos gráfica para mejorar la capacidad de búsqueda de datos y analizar la interoperabilidad de la fuentes de datos que recopila GBADs. También ha estado ocupada apoyando a los estudiantes en su trabajo, colaborando con otros temas para mantener el progreso y difundiendo información sobre GBAD y los datos FAIR como becaria de la Iniciativa Datasphere; consulte algunas de sus presentaciones recientes en nuestro [Highlights](http:/ /gbadskedoc.org/highlights) o nuestra página [Presentaciones y publicaciones] (http://gbadskedoc.org/publications/Intro).

Amardeep desarrolló un enfoque modular para la creación de paneles y produjo tutoriales para que cualquiera pueda aprender a producir un panel básico al estilo GBAD. Puede acceder a sus tutoriales en la sección docs de este sitio.

Nitin ha estado trabajando en la infraestructura de permisos y restricciones de acceso necesaria para garantizar que los datos de GBAD estén seguros y que podamos aplicar restricciones de acceso para diferentes usuarios que buscan acceder al portal de datos del motor de conocimiento. Esta infraestructura será fundamental para mantener la seguridad de los datos privados.

Rehan se ha convertido en nuestro experto en datos ganaderos extraídos de los informes en formato PDF de la Agencia Central de Estadísticas de Etiopía. Por primera vez, ha puesto esos datos a disposición en una base de datos y está trabajando para desarrollar informes para comparar tendencias a nivel regional y nacional e identificar discrepancias en los datos. También ha estado trabajando para comparar esos datos con datos globales. Los informes estarán disponibles próximamente. Vea cómo acceder a los detalles a través de nuestra [API] (http://gbadske.org/api/dataportal/).

Puliendo nuestros productos

Matthew ha trabajado mucho en el desarrollo y lanzamiento de este sitio para la documentación de recursos, tutoriales, documentación y presentaciones de GBAD. El sitio evoluciona constantemente y se agrega más material, ¡así que visítelo con frecuencia!

Kurtis comenzó a trabajar con nosotros para mejorar el diseño de nuestros paneles y visualizaciones y para desarrollar un estándar visual coherente para usar en todos los GBAD. Sus guías de estilo se han compartido en otros temas y con socios externos como First Analytics.

(GIF cortesía de Kurtis Sobkowich)

Colaboración entre temas

Grace trabajó con el tema de Salud Humana para desarrollar un enfoque que vincule los cambios en la salud del ganado con los impactos en la salud de la dieta humana. También escribió un blog sobre los desafíos que supone cuantificar la Impactos en la salud del consumo de alimentos de origen animal.

William adaptó rápidamente un módulo de Python para la obtención de expertos (Anduryl) para que funcione en R. Lo compartió con el equipo que trabaja en el estudio de caso de Etiopía, quienes lo implementaron en sus talleres recientes. Encuentre su tutorial sobre el software aquí.

Le rápidamente se puso al día con el progreso en la base de datos de gráficos y la ontología y ha estado colaborando con el tema Ontología y Atribución para desarrollar formas de mejorar la interoperabilidad de los datos de diferentes fuentes de datos importantes. También están trabajando para asignar ontologías a bases de datos.

Kassy y Deb trabajaron con Yin del tema Poblaciones y sistemas de producción para estructurar sus cálculos y códigos de biomasa para su uso con diferentes fuentes de datos y para su incorporación en el motor de conocimiento.

Explorando nuevas fronteras

Cassandre ha estado investigando el NCBI en busca de datos genómicos sobre especies de ganado que podrían usarse para ayudar a clasificar los sistemas de producción. Puede ver su seminario sobre su trabajo aquí. También está explorando otras bases de datos que podrían extraerse para obtener información similar sobre características de la raza, como el tamaño y los rasgos de salud.

Neila está trabajando en el futuro del bienestar animal en GBAD. Ha estado colaborando con colegas de Liverpool para desarrollar una propuesta para incorporar este tema en futuras iteraciones de GBAD, construyendo redes con expertos en bienestar animal en todo el mundo y explorando el ecosistema de datos de bienestar animal existente. Lea su introducción a la legislación sobre bienestar animal en su reciente blog.

Por último, pero no menos importante, Deb y Theresa continuaron contribuyendo a la planificación de GBAD y dirigieron la manada hacia el éxito. Son fundamentales para resolver problemas, conectarse con socios y desarrollar nuestra hoja de ruta para el futuro de GBADs Informatics.

Vista previa de verano

Esté atento a las actualizaciones sobre nuestras actividades de verano, que incluyen la implementación de numerosos paneles, gracias al enfoque desarrollado por Amardeep:

• Sky está produciendo paneles actualizados para estadísticas de población y biomasa múltiple.
• Matthew y William están trabajando en un panel para mostrar los cálculos del valor económico total del ganado global realizados por el tema PPS.
• Panel de datos de Etiopía de Rehan, Sky y Grace

Además, damos la bienvenida a nuestro nuevo miembro de la manada, Faraz, que está trabajando en la “curación” de los datos de población de la OIE. ¡Bienvenido también a Emily, que se ha unido a la manada para divertirse durante el verano!

Ponte al día con la manada

Si desea ver GBADs Informatics en acción, hay dos próximas oportunidades. Consulte la sesión de GBAD en SciDataCon el 22 de junio, donde Deb, Kassy, y Le presentará junto con su colega de Ontología y Atribución, Stephen Kwok. El Tema de Informática participará en una sesión especial dedicada a los GBAD y también presentará 3 charlas y 4 carteles en ISVEE del 7 al 12 de agosto. Cubriremos una variedad de temas, incluidos marcos de metaontología, bienestar animal, modelos de sistemas alimentarios, trabajo interdisciplinario en el contexto de OneHealth, implicaciones de las discrepancias de datos, bases de datos de gráficos y una encuesta de las principales iniciativas de agregación de datos. ¡Esperamos verte ahí!

Con una población humana en aumento, el número de animales criados para consumo humano ha aumentado considerablemente en las últimas décadas. El mundo produjo 800 millones de toneladas de leche, 340 millones de toneladas de carne en 2018 (Figura 1) y 86,67 millones de toneladas métricas de huevos ¹ en 2019.

Figura 1: Producción mundial de carne por tipo de ganado de 1961 a 2018. (Fuente:Our World in Data )

Los animales destinados al consumo se crían en diferentes sistemas de producción donde el alojamiento, el manejo, la nutrición, la prevención y el tratamiento de enfermedades, la manipulación y el sacrificio adecuados son responsabilidad de los humanos. Existe una gran variedad de sistemas de producción² pero algunos de los más familiares son el sistema intensivo que confina a los animales en grandes cantidades y espacios relativamente pequeños y el sistema extensivo que brinda a los animales oportunidades de pastoreo. En casi todos los sistemas de producción, los animales pueden enfrentar una serie de condiciones que podrían afectar su bienestar general. El estudio del estado físico, fisiológico y mental de un animal se denomina bienestar animal ³. Según la Organización Mundial de Sanidad Animal, el bienestar animal es “el estado físico y mental de un animal en relación con las condiciones en las que vive y muere”⁴. Con base en la Unión Europea⁵ y la Ley de Bienestar Animal del Reino Unido de 2006⁶, el punto principal destacado al definir el bienestar animal es reducir el sufrimiento de los animales al permitir que se tomen medidas preventivas antes de que ocurra el sufrimiento. Aunque se han tomado medidas para abordar el tema, los animales de ganado aún enfrentan problemas de bienestar que incluyen miedo y dolor crónicos, lesiones y enfermedades, y privación de movimiento, por nombrar algunos. Nos llevó mucho tiempo llegar a una definición clara de bienestar animal y formas de mejorarlo a nivel de granja. En este blog, exploraré los principales eventos que impactaron el concepto de bienestar animal y cómo los humanos están estudiando este tema en los animales de granja. También presentaré una descripción general de cómo intentamos enmarcar el concepto de bienestar animal en la estructura analítica del programa Carga Global de Enfermedades Animales (GBAD).

Momentos clave en la historia del bienestar animal

Durante siglos, los animales domesticados han desempeñado un papel importante en la vida de los seres humanos. A través de técnicas agrícolas tradicionales, estos animales siempre han ayudado a los humanos en actividades relacionadas con la agricultura, el transporte y el comercio. Con el comienzo de la industrialización, el principal objetivo de los sistemas agrícolas era aumentar la productividad para alimentar a una población humana pobre pero en crecimiento. Esto dio lugar al desarrollo de tecnologías de alojamiento para confinar más animales y mejorar la productividad proporcionando piensos de alta calidad. Sin embargo, el confinamiento de los animales en ambientes hacinados empezó a derivar en malas condiciones corporales con aparición de lesiones, cojeras y enfermedades. Es con la publicación del libro “Animal Machines”⁷ de Ruth Harrison en 1964 que se comenzaron a dar pasos en una secuencia de eventos para promover el concepto de bienestar animal como una preocupación pública (Figura 2).

Figura 2: Principales acontecimientos que contribuyeron a establecer el bienestar animal como una preocupación pública en Europa y el mundo.

Otro acontecimiento importante fue la formación del Comité Brambell por parte del gobierno del Reino Unido, cuyo propósito era informar sobre las condiciones de bienestar en la ganadería británica. En 1965, el Comité publicó su Informe para investigar el bienestar de los animales mantenidos en sistemas de cría intensiva de ganado ⁸. Este informe allanó el camino para emitir una lista de preocupaciones de las que el animal debería estar libre para garantizar una condición de bienestar digna. Esta lista se denominó las cinco libertades⁹ y se publicó después de la creación del Consejo de Bienestar de los Animales de Granja en 1979. Estas libertades son:

1. Libertad del hambre y la sed: mediante un fácil acceso al agua dulce y a una dieta equilibrada y nutritiva.
2. Libre de molestias: proporcionando un ambiente apropiado que incluya refugio y un área de descanso.
3. Ausencia de dolor, lesión o enfermedad: mediante prevención o diagnóstico y tratamiento rápidos.
4. Libertad del miedo y la angustia: garantizando condiciones de alojamiento y gestión que eviten el sufrimiento mental.
5. Libertad para expresar un comportamiento normal: al proporcionar suficiente espacio para el autocuidado (acicalarse, bañarse en el polvo, estirarse) y anidar, oportunidades para un comportamiento social con animales de su propia especie.

Producir más carne a un costo menor viene ahora con una presión social sobre la calidad de vida que están experimentando los animales. Esto allanó el camino para regulaciones, códigos y prácticas privadas de bienestar animal a nivel nacional, regional e internacional¹⁰. Las Cinco Libertades se utilizaron ampliamente como base para desarrollar directrices, protocolos de evaluación y auditorías sobre bienestar animal. Después de introducir un Protocolo sobre Bienestar Animal en el Tratado de Amsterdam¹¹ en 1997, la Unión Europea (UE) fue la primera en publicar directivas de bienestar animal para garantizar que todos los países miembros adopten directrices mínimas al tener animales para la producción de alimentos (Directiva 98/ 581)⁵. Posteriormente se publicaron directivas de la UE específicas para especies junto con regulaciones específicas para el transporte de animales (Directiva 1/20059)¹² y el sacrificio (Directiva 1099/2009)¹³. En cuanto a las organizaciones internacionales, la OIE publicó por primera vez sus Normas de Bienestar Animal⁴ para animales terrestres y acuáticos en 2004. Grupos nacionales e internacionales como la Sociedad Real para la Prevención de la Crueldad contra los Animales (RSPCA) adoptaron sus propias directrices y protocolos para proporcionar un servicio de auditoría y etiquetado del producto final.

Las iniciativas más recientes para el bienestar animal se están llevando a cabo en Europa. El fin de la era de las jaulas¹⁴ es una herramienta propuesta por la Comisión Europea para mejorar la participación directa de los ciudadanos en la formulación de políticas. Se lanzó en 2018 con la principal demanda de prohibir el uso de jaulas en la cría de animales, brindando a los animales la oportunidad de realizar comportamientos normales. La Comisión Europea propondrá legislación para prohibir el uso de jaulas para gallinas ponedoras, pollitas, pollos de engorde y ponedoras, codornices, patos, gansos y conejos. Esto además de prohibir las parideras, los establos para cerdas y los corrales individuales para terneros cuando no estén ya prohibidos. Otra iniciativa europea es la Estrategia de la granja a la mesa¹⁵, cuyo objetivo es acelerar la transición de Europa hacia un sistema alimentario sostenible. Además de promover un impacto ambiental neutro o positivo, la Comisión anunció que la legislación existente sobre bienestar animal se revisaría completamente de aquí a 2023. La nueva legislación pretende garantizar un mayor nivel de protección, tener un alcance más amplio, ser más fácil de aplicar y estar en consonancia con la últimas evidencias científicas.

Todos estos acontecimientos siguen dando forma a la forma en que abordamos el bienestar animal como ciudadanos y consumidores. Además de las directrices nacionales e internacionales para garantizar la protección de los animales de granja, las organizaciones y movimientos de bienestar animal trabajan para aumentar la conciencia de los consumidores sobre el bienestar animal. Es al reconocer dónde fallamos como sociedad a la hora de proporcionar el mejor entorno y manejo a los animales destinados al consumo humano que comenzaremos a darnos cuenta del impacto del deficiente bienestar animal en la sociedad y la economía global.

El bienestar animal en el ámbito de los GBAD

Además del hecho de que las enfermedades animales representan un deterioro del bienestar animal hasta cierto punto, la carga del bienestar animal eventualmente se incluirá en las estimaciones económicas de los GBAD. Esto se abordará mediante un análisis de los factores de bienestar que contribuyen a la aparición de enfermedades, por un lado, y una estimación del deterioro del bienestar después de la aparición de la enfermedad, por otro. Mientras se avanza en la metodología se estudiarán puntos de interés concretos:

• El impacto de la política de bienestar animal en la economía agrícola a nivel nacional y regional.
• El impacto del sistema de producción (incluido el alojamiento y la gestión) en el bienestar animal y sus consecuencias económicas.
• Sistemas de producción, resultados conductuales y su relación con la enfermedad.

Estos objetivos, aunque aparentemente ambiciosos, se alcanzarán en un largo período de tiempo. Actualmente, la generación de datos no está dentro del alcance de los GBAD. Sin embargo, el uso de fuentes de datos abiertas, datos privados y/o datos de obtención de expertos será la base de nuestros análisis.

Referencias:

[^ 7]: Harrison, R. y Dawkins, MS (2013). Máquinas animales: la nueva industria agrícola industrial (edición reeditada). CABI. https://books.google.tn/books/about/Animal_Machines.html?id=7_3-ko8zyZYC&printsec=frontcover&source=kp_read_button&hl=en&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false

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(Gráfico de Advancing Nutrition)

Alimentos de origen animal en la dieta mundial

El ganado ha desempeñado durante mucho tiempo importantes funciones culturales, sociales y económicas y al mismo tiempo ha funcionado como fuente fundamental de alimentos. Sin embargo, los avances tecnológicos modernos han provocado una explosión en la producción ganadera y el consumo de alimentos de origen animal (PPA). Un mayor acceso a los ASF ha sido una gran ayuda para la salud alimentaria humana en muchos sentidos, pero los sistemas modernos de producción ganadera a menudo son perjudiciales para el clima y plantean preocupaciones sobre el bienestar animal y la sostenibilidad¹. En muchos países de ingresos altos (PIA), las personas suelen consumir más alimentos de origen animal de los recomendados, mientras que los alimentos de origen animal todavía son escasos en los países de ingresos bajos y medianos (PIMB)¹. Las dietas de referencia mundiales abogan por una ingesta muy limitada de peste porcina africana², pero esto no es saludable para muchas personas.

_Entonces, en un mundo donde los PPA están demasiado disponibles para algunos y demasiado escasos para otros, y el ganado todavía desempeña un papel cultural importante, ¿cómo equilibramos los escasos recursos planetarios para producir resultados equitativos relacionados con la producción ganadera y la salud humana? una pregunta que el [programa Carga Global de Enfermedades Animales (GBAD)] (https://animalhealthmetrics.org/) está trabajando para abordar mediante el desarrollo de un proceso sistemático para determinar la carga de las enfermedades animales sobre la salud y el bienestar humanos. Una pieza de este rompecabezas implica comprender, con mayor detalle, cómo el consumo de PPA afecta la salud en diferentes contextos.

(Gráfico de Nuestro mundo en datos)

Papel de las PPA en la salud

Los PPA son fuentes de macronutrientes clave (como proteínas y grasas) y micronutrientes (como calcio, vitamina B12, Vitamina A, hierro y zinc), algunos de los cuales son difíciles de encontrar o menos biodisponibles en fuentes vegetales³. En comparación con los suplementos, los alimentos integrales también tienen factores y compuestos bioactivos que pueden mejorar la disponibilidad de nutrientes.

Las PPA son importantes a lo largo de la vida, pero especialmente durante la niñez, el embarazo y la lactancia y la vejez. Los problemas comunes relacionados con el bajo consumo de ASF entre estas poblaciones son la anemia, el retraso del crecimiento y la emaciación, las deficiencias de micronutrientes y el deterioro funcional (en los ancianos). Las deficiencias de micronutrientes y proteínas en particular pueden conducir a un ciclo de deterioro de la función intestinal y reducción de la absorción de nutrientes, así como a un funcionamiento inmunológico reducido y una mayor susceptibilidad a enfermedades infecciosas. enfermedad⁴. Estas condiciones tampoco se limitan a quienes padecen desnutrición: muchas de las 772 millones de personas afectadas por la obesidad sufren deficiencias de micronutrientes similares y [problemas de salud relacionados](https://globalnutritionreport.org/reports/2021-global-nutrition-report /)⁵.


(Gráfico del Informe sobre Nutrición Mundial 2018)

Si bien los micro y macronutrientes se han relacionado con resultados de salud específicos, no está claro en qué cantidad, con qué frecuencia y durante cuánto tiempo se deben consumir para lograr beneficios duraderos en diferentes poblaciones, que viven en diferentes condiciones. Existen pautas dietéticas, ingestas promedio diarias recomendadas de nutrientes, modelos de suficiencia de nutrientes y otras herramientas para diferentes poblaciones, pero a veces se basan en poblaciones de referencia que pueden no representar al grupo en cuestión. Incluso en los casos en los que está claro qué cantidad de un nutriente se necesita para una población específica, no está claro cómo utilizar alimentos específicos para satisfacer esas necesidades. El estado de salud de una persona también influye en su capacidad para absorber o utilizar nutrientes. Su microbioma intestinal, su salud intestinal y el contenido real de nutrientes de los alimentos cultivados y almacenados de diferentes maneras contribuyen a la variación entre los impactos proyectados del consumo de PPA y la realidad (inadecuadamente) observada.

Estado de la evidencia sobre la peste porcina africana y los resultados de salud

La base de evidencia sobre el impacto del consumo de PPA en la salud, particularmente entre grupos de riesgo clave y etapas de la vida, es decepcionantemente escasa^3,1,[^ 6]^,7. Los impactos de los cambios en la dieta sobre la salud son notoriamente difíciles de captar. Los cambios en la dieta en gran medida solo causan impactos a largo plazo después de, bueno, mucho tiempo, y es difícil realizar ensayos controlados aleatorios (ECA) rigurosos de dietas durante más de unas pocas semanas. Los estudios de cohortes observacionales a largo plazo suelen estar plagados de altos costos, bajas tasas de retención de participantes y problemas logísticos. Estudios epidemiológicos transversales sólidos proporcionan evidencia de las relaciones entre el consumo y el riesgo de resultados de salud, pero a menudo se limitan a los países de ingresos altos y no pueden usarse para hacer inferencias causales.

Revisiones recientes han resumido la investigación empírica mínima y a menudo no concluyente sobre los impactos del consumo de PPA. Las revisiones sobre poblaciones de edad avanzada se centran en gran medida en la ingesta de proteínas en los países de ingresos altos. Sugieren que la proteína de los ASF puede reducir el riesgo de deterioro funcional y puede ser preferible a la proteína de origen vegetal para mantener la masa muscular^8,9. Otra revisión sobre el impacto de los alimentos derivados del ganado en la salud nutricional de las mujeres embarazadas ni siquiera pudo encontrar cualquier estudio para evaluar³. La misma revisión encontró resultados mixtos sobre el impacto de la suplementación con leche en cantidades y duraciones variables en el crecimiento lineal de los niños, a pesar de la relación conocida entre el consumo de leche y los factores biológicos que promueven el crecimiento. Los ECA relacionados con el consumo de peste porcina africana y la salud se han realizado principalmente entre niños de países de ingresos bajos y medianos, sin embargo, una revisión sistemática de dichos estudios encontró resultados inconsistentes y, en general, niveles de estudio muy bajos. calidad¹⁰.

El proyecto Lulun ilustra un ECA riguroso y de alta calidad y destaca las dificultades para evaluar los impactos del consumo de PPA. El estudio involucró la administración de suplementos de óvulos durante seis meses a niños de 6 a 9 meses en Ecuador, lo que resultó en un aumento de peso y altura y una reducción sustancial del retraso en el crecimiento. riesgo¹¹. Sin embargo, una repetición del estudio en Malawi no observó tal efecto, posiblemente debido a un mayor consumo inicial de ASF o una mayor exposición a factores de riesgo de enfermedades gastrointestinales[^12 ]. Incluso los efectos positivos observados en Ecuador pueden tener un impacto mínimo a largo plazo: un estudio de seguimiento dos años después observó niveles similares de crecimiento que fallaban entre intervención y control. grupos¹³. Curiosamente, el consumo de huevos en cualquiera de los grupos después de finalizar el estudio se correlacionó con una reducción del crecimiento fallido en el punto de seguimiento posterior, lo que sugiere que el consumo sostenido de huevos confirió beneficios.

Un campo de estudio relacionado considera el impacto de

(Vía de impacto simplificada para intervenciones agrícolas sensibles a la nutrición. Gráfico de FAO)

Algunos caminos a seguir

Hay muchas maneras de mejorar la recopilación de datos sobre el impacto de los PPA en la salud, algunas de las cuales se destacan aquí. Se recomiendan períodos de seguimiento más prolongados para los ECA, ya que no está clara la longevidad de los beneficios para la salud obtenidos de las intervenciones de consumo de ASF. El uso de diferentes criterios de valoración del estudio también puede mejorar nuestra comprensión de cómo el consumo de ASF cambia nuestro cuerpo durante y después de una intervención. El peso o los niveles de micronutrientes circulantes pueden recuperarse a corto plazo con una intervención, pero ¿cambian los indicadores metabólicos e inmunológicos en el mismo período de tiempo?

En los campos de la producción agrícola y ganadera sensible a la nutrición, las asociaciones interdisciplinarias entre investigadores e implementadores de programas pueden ayudar a superar las barreras de costos y garantizar que los resultados nutricionales apropiados, como la diversidad dietética, estén integrados en los programas desde el inicio^{15, 16}.

Finalmente, nuestra comprensión del impacto del consumo de PPA puede aumentar si se comprende cómo el procesamiento afecta el contenido de nutrientes de los alimentos, se comprende cómo la cultura y las normas de comportamiento influyen en el consumo y se desarrollan niveles de ingesta recomendados más precisos para diferentes poblaciones.

El papel de los GBAD

Si bien no participa directamente en el fortalecimiento de la recopilación de datos sobre el impacto de los ASF en la salud, el GBAD tiene un papel que desempeñar en el cálculo de cómo lograr una producción y un consumo sostenibles y equitativos de ASF para mejorar la salud humana. Los GBAD

• Demostrar ineficiencias en la producción ganadera y en todas las cadenas de valor.

• Proporcionar datos detallados sobre los sistemas de producción para identificar los sistemas más eficientes para un contexto determinado.

• Proporcionar estimaciones de alta calidad de la producción de PPA por producto y por ubicación, para determinar dónde se podría mejorar el acceso a la PPA mediante una mejor salud del ganado.

• Cuantificar cómo la mala salud del ganado contribuye a la mala salud humana

• Contribuir a fortalecer la conexión entre los sectores de producción ganadera y nutrición.

Los resultados del GBAD serán útiles para que los expertos en nutrición, ciencias ambientales y disciplinas relacionadas ayuden a generar un enfoque para la producción y el consumo de PPA que equilibre la salud de los humanos, los animales y el planeta.

[^ 4]: Ibrahim, M. K., Zambruni, M., Melby, C. L. y Melby, P. C. (2017). Impacto de la desnutrición infantil en la defensa y la infección del huésped. Revisiones de microbiología clínica, 30(4), 919-971. https://doi.org/10.1128/CMR.00119-16

[^ 7]: Webb, P. y Kennedy, E. (2014). Impactos de la agricultura en la nutrición: naturaleza de la evidencia y lagunas en la investigación. Boletín de alimentación y nutrición, 35(1), 126-132. https://doi.org/10.1177%2F156482651403500113

[^ 14]: Sharma, IK, Di Prima, S., Essink, D. y Broerse, JE (2021). Agricultura sensible a la nutrición: una revisión sistemática de las vías de impacto hacia los resultados nutricionales. Avances en Nutrición, 12(1), 251-275. https://doi.org/10.1093/advances/nmaa103

[^ 16]: Ruel, M. T., Quisumbing, A. R. y Balagamwala, M. (2018). Agricultura sensible a la nutrición: ¿qué hemos aprendido hasta ahora? Seguridad alimentaria mundial, 17, 128-153. https://doi.org/10.1016/j.gfs.2018.01.002