• Del 24 al 28 de febrero, el CIHEAM Zaragoza celebró el curso «Mejora genética de vacuno para reducir las emisiones de metano: desde mediciones en la explotación al progreso genético» en el marco del proyecto Re-Livestock y de la Red Científica de Mitigación de Gases de Efecto Invernadero en el Sector Agroforestal (Red Remedia).
• La formación fue organizada conjuntamente por el CIHEAM Zaragoza, el Instituto Vasco de Investigación y Desarrollo Agrario (NEIKER), y la Alianza Global de Investigación sobre Gases de Efecto Invernadero en Agricultura (GRA); en colaboración con el centro de educación e investigación Wageningen University and Research (WUR) y el Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria del Centro Nacional de Investigaciones Científicas (INIA-CSIC).

De la medición en la explotación a la mejora genética

Un grupo de 43 profesionales de 21 países de Europa, África, América, y Oceanía procedentes de la investigación, la enseñanza, asociaciones de mejoradores y empresas de genética, participaron en esta formación especializada sobre la mejora genética de vacuno para mitigar las emisiones de metano. Acompañados de 15 profesores de destacadas universidades, centros de investigación y empresas internacionales, los asistentes intercambiaron experiencias y perspectivas. El programa del curso combinó clases teóricas con prácticas, visitas técnicas y estudios de caso.

David Yáñez (CSIC-EEZ) presentó el proyecto Re-Livestock, mientras que Birgit Gredler-Grandl (Wageningen University and Research) explicó la estructura y contenido del curso. La primera conferencia estuvo a cargo de Hayden Montgomery (Global Methane Hub) y Roel Veerkamp (Wageningen University and Research), quienes abordaron el estado actual de las emisiones asociadas a la producción ganadera y los esfuerzos de mitigación en curso. Aser García e Idoia Goiri (NEIKER) expusieron las características, ventajas y desventajas de las distintas técnicas de medición de metano.

Lisanne Koning y Coralia Manzanilla-Pech (Wageningen University and Research), junto con Oscar González-Recio y Ester Terán (CSIC-INIA), presentaron técnicas para el tratamiento y análisis de datos obtenidos con los sistemas GreenFeed y Sniffer. En una sesión práctica, demostraron cómo los datos brutos pueden convertirse en caracteres útiles para la modelización genética. En otra práctica, los participantes aprendieron a calcular parámetros genéticos de distintos caracteres correlacionados con el metano, de la mano de Birgit Gredler-Grandl y Coralia Manzanilla-Pech. Posteriormente, Amélie Vanlierde (Walloon Agricultural Research Centre) explicó el uso de la espectroscopía de absorción infrarroja, y Oscar González-Recio y Suzanne Rowe (AgResearch) compartieron sus conocimientos sobre el microbioma como modelo para realizar medidas indirectas de metano.

La formación continuó con un debate sobre la incorporación de caracteres de metano en los programas nacionales de selección, analizando estudios de casos de varios países. Oscar González-Recio presentó la metodología utilizada en España, Lorna McNaughton (LIC) compartió la experiencia de Nueva Zelanda, Jennie Pryce (La Trobe University) describió las iniciativas australianas, Christopher Orrett (CRV) habló sobre los avances en los Países Bajos, y Filippo Miglior (University of Guelph) proporcionó una visión general del trabajo que se está realizando en Canadá.

El curso concluyó con una visita técnica a la explotación lechera Fraisoro Eskola, donde los participantes pudieron ver el funcionamiento de los dispositivos de medición de metano. Aser García, Idoia Goiri, y técnicos de NEIKER realizaron demostraciones con GreenFeed, Sniffer, y detectores láser de mano. Posteriormente, visitaron las cámaras de respiración utilizadas en la explotación experimental de NEIKER.

Lecciones aprendidas

La producción ganadera es una fuente significativa de gases de efecto invernadero (GEI), y el metano entérico producido por rumiantes representa aproximadamente el 30% de las emisiones globales. Se están desarrollando varias técnicas para mitigar estas emisiones, incluyendo el uso de aditivos, vacunas, la modificación del microbioma ruminal y la mejora genética.

La mejora genética es una de las herramientas más prometedoras a corto plazo para reducir las emisiones de metano en rumiantes. Se basa en la identificación y selección de razas vacunas con menores emisiones de metano, y en el desarrollo de modelos genéticos para establecer programas de selección a nivel nacional. Es relativamente fácil incorporar esta estrategia en la gestión rutinaria de la explotación; es rentable y da resultados duraderos. Las técnicas de modelización genética que ya existen pueden utilizarse en los programas de selección basados en caracteres correlacionados con la emisión de metano; sin embargo, un programa de mejora de estas características es difícil de implementar.

La primera dificultad que surge es la identificación de animales con bajas emisiones. Para realizar el fenotipado, es necesario medir el metano emitido por un gran número de animales en distintas explotaciones, empleado equipos caros y sofisticados. Además, en ocasiones se cuestiona la fiabilidad y comparabilidad de los distintos métodos utilizados. Los equipos más empleados para medir las emisiones de metano son Sniffer y GreenFeed. Ambos métodos se basan en cálculos de la concentración de metano en el aire exhalado por los animales.

Diferentes países emplean distintos métodos de medición, por ejemplo, España y Dinamarca utilizan la técnica Sniffer; Noruega y Nueva Zelanda utilizan GreenFeed; y los Países Bajos combinan Sniffer y Greenfeed. Otros países, como Francia, Bélgica, Canadá e Irlanda, emplean espectroscopía de absorción infrarroja (MIR) basada en el análisis del contenido de ácidos grasos en la leche como indicador indirecto de las emisiones de metano. Todos estos métodos presentan ventajas e inconvenientes, y no existen pruebas científicas concluyentes sobre su fiabilidad y concordancia entre sí.

Otro desafío para la implementación de programas de mejora genética como herramienta para reducir la emisión de metano es la normalización, conservación y construcción de bases de datos que recopilen información sobre los animales fenotipados. Se requieren bases de datos grandes para obtener valores de selección que sean fiables para los caracteres relacionados con el metano, sin embargo, la construcción de una base de datos de gran tamaño require mucho tiempo. En muchos casos, los animales necesitan un periodo de adaptación a los dispositivos de medición, y, además, para un fenotipado preciso es necesario realizar mediciones repetidas varias veces en un mismo animal, por consiguiente, los dispositivos deben permanecer en la explotación durante varias semanas o incluso meses.

Otra dificultad radica en la necesidad de normalizar los métodos de registro de datos y abordar cuestiones legales relacionadas con la adquisición y propiedad de la información. En la actualidad, varios proyectos están aunando esfuerzos para crear una gran base de datos de rumiantes con fenotipos correlacionados con las emisiones de metano. Una de las mayores bases de datos existentes contiene información de más de 28.000 vacas Holstein fenotipadas, con la previsión de obtener información de más de 110.000 cabezas de vacuno y ovino.

Por último, la falta de políticas e incentivos dificulta la adopción de los programas de selección genética por parte de los ganaderos para mitigar las emisiones de metano. En la actualidad no existe ninguna legislación que regule o fomente estrategias de reducción de emisiones en la producción ganadera. En la mayoría de los casos, los incentivos para los ganaderos provienen principalmente de iniciativas privadas. Por ejemplo, en los Países Bajos, algunas empresas lecheras pagan una tasa adicional a las ganaderías que reducen sus emisiones. En otros países, la posibilidad de incluir incentivos basados en marcadores de carbono sigue siendo un tema de debate.

A pesar de estas dificultades, la selección genética sigue siendo una estrategia viable y eficaz para reducir las emisiones de metano en rumiantes. Con el perfeccionamiento de las técnicas de medición, la normalización de la recopilación de datos y la superación de  barreras logísticas, la selección genética desempeñará un papel clave en la mitigación del cambio climático y, al mismo tiempo, garantizará la sostenibilidad de los sistemas de producción ganadera.

Sobre Re-Livestock

Re-Livestock “Facilitating Innovations for Resilient Livestock Farming Systems” es un proyecto financiado por Horizonte Europa (GA No.101059609) con el objetivo global de evaluar y promover la adopción de prácticas innovadoras a distintas escalas (animal, rebaño, explotación, sector y región) para reducir las emisiones de los GEI procedentes de los sistemas ganaderos y aumentar su capacidad de afrontar los impactos potenciales del cambio climático. Para alcanzar sus objetivos, Re-Livestock aúna conocimientos científicos de distintas disciplinas en Europa y Australia, entre ellas la innovación conjunta, nutrición, genética y bienestar animal, gestión ganadera, evaluación ambiental y socio-económica y el análisis de políticas, con el fin de desarrollar enfoques integrados e innovadores con base científica para distintos sistemas de producción lechera, vacuna y porcina en diferentes regiones geográficas en el contexto del cambio climático. Las sólidas colaboraciones con los actores de la industria permiten identificar las innovaciones y elaborar conjuntamente el proceso de validación, asegurar su relevancia y optimizar la adopción de buenas prácticas. Grupos nacionales de ganaderos (estudios de caso) y «foros de grupos de interés», junto con una «plataforma europea multiactor» facilitarán la elaboración de un diseño conjunto y comprometido de las trayectorias de transición y al mismo tiempo  «aprenderán de las redes de innovación» probando y compartiendo soluciones innovadoras. Las «comunidades de práctica» extenderán el enfoque multiactor a un amplio abanico de grupos de interés.