Hasta ahora, la medición del bienestar animal en peces se ha basado principalmente en parámetros físicos, fisiológicos y conductuales clásicos. Estas métricas se han centrado en la detección de disfunciones biológicas como enfermedades, lesiones o altos niveles de estrés, a menudo mediante la medición de cortisol.
Sin embargo, estos indicadores pueden ser crucialmente insuficientes, ya que un animal puede parecer sano, crecer y reproducirse, pero aun así experimentar subjetivamente un estado de sufrimiento.
En un esfuerzo por comprender mejor las condiciones de vida y el bienestar general de los peces de cultivo, un equipo de científicos del Instituto de Acuicultura Torre de la Sal (IATS-CSIC) ha ideado un nuevo marco conceptual capaz de medir el estado afectivo o emocional de los peces, superando eficazmente las limitaciones de los indicadores tradicionales.
Este enfoque pionero sitúa el estado emocional en el centro de la evaluación del bienestar y, según los investigadores, aborda directamente las crecientes preocupaciones éticas y sociales generadas por la intensificación de los sistemas de producción en acuicultura.
Para satisfacer estas nuevas demandas, el estudio del IATS-CSIC defiende el uso de métricas innovadoras para evaluar si los animales están experimentando estados positivos o negativos. Felipe Espigares, el investigador del IATS-CSIC que dirige el estudio, declaró: "este nuevo enfoque que proponemos sitúa el estado emocional de los peces en el centro de la evaluación del bienestar, combinando medidas físicas, fisiológicas y de comportamiento". Señaló que los indicadores clásicos de bienestar, como la salud física o los niveles de estrés, pueden ser insuficientes para proporcionar una visión completa del estado de los peces.
Para medir el estado afectivo de los peces, el equipo emplea paradigmas de sesgo cognitivo. La base del método reside en cómo el estado emocional de un animal influye en su juicio sobre información ambigua.
Primero, "los peces aprenden a asociar una señal con una recompensa agradable (un premio como comida, o una recompensa social como juntarlo con otro pez de su especie) y otra con una situación menos deseable (como una situación estresante)". Posteriormente, "se les presenta una señal ambigua que podría ser interpretada como positiva o negativa (por ser la mezcla de las dos señales anteriores)".
La forma en que los peces reaccionan a esta señal, "por ejemplo, si se acercan rápidamente o muestran dudas", indica si podrían estar en un estado emocional más positivo o negativo. Este método ofrece "una visión indirecta de su bienestar emocional".
El marco conceptual integra el conocimiento obtenido de diversas especies, señalando que la metodología central del sesgo cognitivo ha sido probada con éxito en especies como el pez cebra (Danio rerio) y la lubina europea (Dicentrarchus labrax). Además, el modelo conceptual aplica indicadores estudiados previamente en otras especies de importancia comercial, como la dorada (Sparus aurata), el salmón Atlántico (Salmo salar) y la trucha arcoíris (Oncorhynchus mykiss).
La primera autora del estudio, la investigadora del IATS-CSIC María Victoria Alvarado, explicó que "este enfoque multidimensional permite superar las limitaciones de los indicadores clásicos, proporcionando una visión más completa y precisa del bienestar en acuicultura. Así, el marco reduce la dependencia de un único tipo de evidencias y promueve la combinación de distintos indicadores con el objetivo último de actualizar las metodologías empleadas en la investigación y gestión del bienestar de peces".
El estudio propone un marco conceptual que puede guiar a la industria y a los organismos reguladores en la evaluación del bienestar animal basándose en los criterios científicos y éticos más actuales. Los hallazgos se publican en la revista Proceedings of the Royal Society B.
Referencia:
Alvarado, M. V., Cerdá-Reverter, J. M., & Espigares, F. A functional framework for a comprehensive study of welfare in fishes.Proceedings B, 292(2056), 20251833 (2025). https://doi.org/10.1098/rspb.2025.1833
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