Nueva herramienta para detectar la preñez bovina en tiempo récord
Un equipo de investigadores del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) desarrolló una innovadora herramienta para mejorar el manejo reproductivo en la cría bovina, capaz de realizar un diagnóstico híper-precoz del estado gestacional apenas 19 días después de la inseminación artificial en vaquillonas destinadas a producción de carne.
El desarrollo combina biotecnología reproductiva, ganadería de precisión y análisis computacional mediante estrategias de aprendizaje automático, lo que permite anticipar el diagnóstico de preñez y optimizar las decisiones productivas en los establecimientos ganaderos.
La investigación fue realizada por el Dr. Pablo Sebastián Reineri y el Ing. Sergio Roldán, junto con el médico veterinario Santiago Principi y el Dr. Juan Aller. El modelo predictivo fue desarrollado en el establecimiento El Sacha, ubicado en Añatuya.
La herramienta utiliza ultrasonografía color para evaluar la vascularización del cuerpo lúteo, una estructura ovárica responsable de producir progesterona, hormona clave para mantener la gestación. El análisis de este flujo sanguíneo, procesado mediante técnicas de aprendizaje automático, permite identificar tempranamente hembras no gestantes y así mejorar el manejo reproductivo del rodeo.
En los sistemas ganaderos tradicionales, el diagnóstico de preñez suele realizarse con precisión recién a partir de los 30 días posteriores a la inseminación artificial, cuando se puede observar directamente la presencia de líquido amniótico y del embrión. Sin embargo, el nuevo método permite anticipar ese diagnóstico al analizar la funcionalidad del cuerpo lúteo y su vascularización.
Los investigadores explican que una disminución del flujo sanguíneo en el cuerpo lúteo puede indicar la aparición de luteólisis —proceso asociado a la ausencia de un embrión— mientras que un flujo activo está relacionado con niveles adecuados de progesterona y la continuidad de la gestación. Hasta ahora, la evaluación de este proceso se realizaba mediante sistemas de puntuación subjetivos, sin herramientas automatizadas que integraran estos datos con modelos predictivos.
Los resultados del estudio, publicados en la revista científica Tropical Animal Health and Production, muestran una sensibilidad del 88 %. En términos prácticos, esto significa que de cada 100 vaquillonas no preñadas, el sistema pudo identificar correctamente 88 apenas 19 días después de la inseminación artificial.
Este avance representa una herramienta estratégica para los establecimientos dedicados a la cría bovina, ya que permite tomar decisiones tempranas sobre el manejo reproductivo, mejorar la eficiencia productiva, optimizar recursos y reducir el impacto ambiental.
Si bien los resultados son alentadores, los investigadores señalan que el trabajo continuará con nuevas etapas de desarrollo y validación. El proyecto fue financiado con fondos públicos y privados, a través de programas de investigación del INTA.
El resumen científico del trabajo, titulado “Prediction of gestational status nineteen days after artificial insemination using color ultrasonography and machine learning strategies in beef heifers”, puede consultarse en la publicación original disponible en línea. Para más información, se puede contactar al Dr. Pablo Sebastián Reineri, investigador del INTA Santiago del Estero y docente de la Universidad Nacional de Santiago del Estero.
