Genómica, Big Data e Inteligencia Artificial en la acuicultura: El enfoque del Dr. Vito Mastrochirico-Filho tras su llegada a la Universidad de Chile
Con una sólida trayectoria en genómica aplicada en Brasil, el investigador se incorpora a Favet para liderar nuevas líneas basadas en transcriptómica de célula única, pan-genomas y variantes estructurales orientadas a la sostenibilidad de la salmonicultura nacional.
El Dr. Vito Mastrochirico-Filho, oceanógrafo y especialista en genómica aplicada, se ha incorporado recientemente como profesor asistente en Ciencias de Datos en el Departamento de Medicina Preventiva Animal de la Facultad de Ciencias Veterinarias y Pecuarias (Favet) de la Universidad de Chile.
Tras desempeñarse como investigador en EMBRAPA y el Centro de Acuicultura de la UNESP (CAUNESP) (los principales polos de investigación y aplicación de IA en el sector Acuícola brasileño) Mastrochirico-Filho busca transferir y acelerar la conexión entre genómica, fenómica e inteligencia artificial en el ecosistema productivo local, con especial énfasis en salmónidos y otras especies de importancia estratégica.
Atlas Celulares
Una de las líneas que investiga el Dr. Mastrochirico-Filho es la aplicación de la transcriptómica de célula única en especies acuícolas, una tecnología que permite analizar la actividad génica de forma individual, célula por célula. Esto supera a los análisis convencionales que observan un tejido como un promedio general, ofreciendo una resolución avanzada para comprender cómo los organismos responden frente a infecciones, estrés y cambios ambientales.
Mediante esta aproximación, el académico buscará impulsar la construcción de atlas celulares en especies acuáticas, donde busca utilizar mapas de referencia detallados para caracterizar la diversidad de órganos y tejidos clave como la piel, branquias, intestino y riñón cefálico, estructuras fundamentales en la inmunidad del pez.
Estos atlas se proyectan como una base estratégica para la acuicultura de precisión. En especies como los salmónidos, su aplicación directa podría acelerar la identificación de biomarcadores de salud, inmunidad, resistencia y bienestar, contribuyendo al desarrollo de sistemas productivos más eficientes, sostenibles y resilientes frente a patógenos emergentes.
El análisis de transcriptómica de célula única permite identificar mapas y atlas celulares para evaluar la inmunidad de los peces Foto: Archivo.
El salto Pan-genoma
La segunda línea que el investigador busca consolidar en FAVET es el desarrollo de pan-genomas y la identificación de variantes estructurales, herramientas que están ampliando drásticamente la forma en que se entiende la diversidad genética de las especies acuáticas. A diferencia de los enfoques tradicionales que comparan todos los individuos contra un único genoma de referencia lineal, los pan-genomas integran múltiples genomas y permiten representar de manera más completa la variabilidad real de una especie.
El desarrollo de pan-genomas ayuda a detectar variantes estructurales a gran escala asociadas a la resistencia a enfermedades. Foto: Archivo.
Este enfoque facilita la detección de grandes cambios en la estructura del ADN, tales como inserciones, deleciones, duplicaciones e inversiones, que suelen pasar desapercibidos en análisis centrados únicamente en marcadores genéticos simples (SNPs). En acuicultura, esta perspectiva cobra especial relevancia porque rasgos complejos como resistencia a enfermedades, tolerancia al estrés, adaptación ambiental y robustez fisiológica a ambientes de cultivo variables están determinados por estas alteraciones genómicas a gran escala. En salmónidos, estas herramientas estratégicas podrían revelar componentes genéticos aún no descritos asociados a la resistencia frente a patógenos de alta mortalidad.
Detección de estrés de forma no invasiva
En paralelo a la genómica avanzada, el Dr. Vito Mastrochirico-Filho proyecta consolidar una línea complementaria de fenotipado de precisión basado en inteligencia artificial, utilizando herramientas de visión computacional y modelos de Deep Learning para automatizar la evaluación del bienestar animal de forma rápida, objetiva y no invasiva. En investigaciones colaborativas recientes, estas tecnologías ya demostraron su capacidad para evaluar la forma corporal y rasgos productivos a gran escala con alta precisión, y el siguiente paso en FAVET será llevar este monitoreo directamente hacia el comportamiento y el estrés fisiológico en condiciones de cultivo intensivo.
Deep Learning automatiza el monitoreo del estrés y comportamiento en condiciones de cultivo. Foto: Archivo.
“A través del análisis de datos computacionales y cámaras de video, entrenamos modelos computacionales a reconocer patrones asociados al estrés dentro de la producción. Los peces viven bajo el agua y, en sistemas de alta densidad, muchas veces el productor no logra detectar a tiempo señales tempranas de debilitamiento o alteraciones en su comportamiento”, explica el Dr. Mastrochirico-Filho. El objetivo final es identificar de forma anticipada cambios sutiles en el movimiento, la interacción social o la actividad alimentaria, abriendo nuevas oportunidades para resguardar la salud de las poblaciones cultivadas de manera eficiente.
Proyecciones y cooperación global hacia el 2030
La investigación genómica aplicada que ejecuta el académico contempla un horizonte cronológico de trabajo continuo de cuatro años, proyectando la consolidación de herramientas genómicas y predictivas orientadas al estudio de resistencia y tolerancia. Tras su instalación en la Universidad de Chile, el investigador proyecta iniciar líneas de colaboración directa con los laboratorios del Dr. José Manuel Yáñez y la Dra. Galia Ramírez dentro de FAVET, adaptando estas herramientas bioinformáticas a los desafíos sanitarios y su adaptación a sistemas productivos intensivos de los salmónidos en el sur de Chile.
Con una mirada integradora, Mastrochirico-Filho destaca que su trabajo no solo buscará fortalecer herramientas locales, sino también consolidar redes de colaboración con instituciones de referencia como EMBRAPA y CAUNESP en Brasil, además de investigadores de China y proyectos aplicados en países africanos como Uganda. Para el académico, la acuicultura del futuro dependerá firmemente de esta integración entre ciencia de datos, tecnología avanzada y cooperación global.
El Dr. Vito Mastrochirico-Filho, oceanógrafo y especialista en genómica aplicada, se ha incorporado recientemente como profesor asistente en Ciencias de Datos en el Departamento de Medicina Preventiva Animal de la Facultad de Ciencias Veterinarias y Pecuarias (Favet) de la Universidad de Chile.
Tras desempeñarse como investigador en EMBRAPA y el Centro de Acuicultura de la UNESP (CAUNESP) (los principales polos de investigación y aplicación de IA en el sector Acuícola brasileño) Mastrochirico-Filho busca transferir y acelerar la conexión entre genómica, fenómica e inteligencia artificial en el ecosistema productivo local, con especial énfasis en salmónidos y otras especies de importancia estratégica.
Atlas Celulares
Una de las líneas que investiga el Dr. Mastrochirico-Filho es la aplicación de la transcriptómica de célula única en especies acuícolas, una tecnología que permite analizar la actividad génica de forma individual, célula por célula. Esto supera a los análisis convencionales que observan un tejido como un promedio general, ofreciendo una resolución avanzada para comprender cómo los organismos responden frente a infecciones, estrés y cambios ambientales.
Mediante esta aproximación, el académico buscará impulsar la construcción de atlas celulares en especies acuáticas, donde busca utilizar mapas de referencia detallados para caracterizar la diversidad de órganos y tejidos clave como la piel, branquias, intestino y riñón cefálico, estructuras fundamentales en la inmunidad del pez.
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Estos atlas se proyectan como una base estratégica para la acuicultura de precisión. En especies como los salmónidos, su aplicación directa podría acelerar la identificación de biomarcadores de salud, inmunidad, resistencia y bienestar, contribuyendo al desarrollo de sistemas productivos más eficientes, sostenibles y resilientes frente a patógenos emergentes.
El análisis de transcriptómica de célula única permite identificar mapas y atlas celulares para evaluar la inmunidad de los peces Foto: Archivo.
El salto Pan-genoma
La segunda línea que el investigador busca consolidar en FAVET es el desarrollo de pan-genomas y la identificación de variantes estructurales, herramientas que están ampliando drásticamente la forma en que se entiende la diversidad genética de las especies acuáticas. A diferencia de los enfoques tradicionales que comparan todos los individuos contra un único genoma de referencia lineal, los pan-genomas integran múltiples genomas y permiten representar de manera más completa la variabilidad real de una especie.
El desarrollo de pan-genomas ayuda a detectar variantes estructurales a gran escala asociadas a la resistencia a enfermedades. Foto: Archivo.
Este enfoque facilita la detección de grandes cambios en la estructura del ADN, tales como inserciones, deleciones, duplicaciones e inversiones, que suelen pasar desapercibidos en análisis centrados únicamente en marcadores genéticos simples (SNPs). En acuicultura, esta perspectiva cobra especial relevancia porque rasgos complejos como resistencia a enfermedades, tolerancia al estrés, adaptación ambiental y robustez fisiológica a ambientes de cultivo variables están determinados por estas alteraciones genómicas a gran escala. En salmónidos, estas herramientas estratégicas podrían revelar componentes genéticos aún no descritos asociados a la resistencia frente a patógenos de alta mortalidad.
Detección de estrés de forma no invasiva
En paralelo a la genómica avanzada, el Dr. Vito Mastrochirico-Filho proyecta consolidar una línea complementaria de fenotipado de precisión basado en inteligencia artificial, utilizando herramientas de visión computacional y modelos de Deep Learning para automatizar la evaluación del bienestar animal de forma rápida, objetiva y no invasiva. En investigaciones colaborativas recientes, estas tecnologías ya demostraron su capacidad para evaluar la forma corporal y rasgos productivos a gran escala con alta precisión, y el siguiente paso en FAVET será llevar este monitoreo directamente hacia el comportamiento y el estrés fisiológico en condiciones de cultivo intensivo.
Deep Learning automatiza el monitoreo del estrés y comportamiento en condiciones de cultivo. Foto: Archivo.
“A través del análisis de datos computacionales y cámaras de video, entrenamos modelos computacionales a reconocer patrones asociados al estrés dentro de la producción. Los peces viven bajo el agua y, en sistemas de alta densidad, muchas veces el productor no logra detectar a tiempo señales tempranas de debilitamiento o alteraciones en su comportamiento”, explica el Dr. Mastrochirico-Filho. El objetivo final es identificar de forma anticipada cambios sutiles en el movimiento, la interacción social o la actividad alimentaria, abriendo nuevas oportunidades para resguardar la salud de las poblaciones cultivadas de manera eficiente.
Proyecciones y cooperación global hacia el 2030
La investigación genómica aplicada que ejecuta el académico contempla un horizonte cronológico de trabajo continuo de cuatro años, proyectando la consolidación de herramientas genómicas y predictivas orientadas al estudio de resistencia y tolerancia. Tras su instalación en la Universidad de Chile, el investigador proyecta iniciar líneas de colaboración directa con los laboratorios del Dr. José Manuel Yáñez y la Dra. Galia Ramírez dentro de FAVET, adaptando estas herramientas bioinformáticas a los desafíos sanitarios y su adaptación a sistemas productivos intensivos de los salmónidos en el sur de Chile.
Con una mirada integradora, Mastrochirico-Filho destaca que su trabajo no solo buscará fortalecer herramientas locales, sino también consolidar redes de colaboración con instituciones de referencia como EMBRAPA y CAUNESP en Brasil, además de investigadores de China y proyectos aplicados en países africanos como Uganda. Para el académico, la acuicultura del futuro dependerá firmemente de esta integración entre ciencia de datos, tecnología avanzada y cooperación global.