Técnicas de predicción :

1. Evaluación de micronutrientes en cultivos biofortificados M. Domínguez1, D. Ortiz1, I. Aragon1, J. L. Viana de Carvalho2, H. Ceballos1, S. Beebe1, C. Grenier1, J. Tohme1, M. Nutti2 1Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT), Palmira-Colombia, 2Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuaria (EMBRAPA) I N T R O D U C CI Ó N Billones de personas sufren de hambre oculta. Estas personas no obtienen la cantidad suficiente de micronutrientes para obtener un estado de salud adecuado. Micronutrientes como vitamina A, hierro y zinc son esenciales y la falta de ellos puede ocasionar ceguera en niños, baja resistencia a enfermedades, riesgo de muerte durante el parto, afecta el sistema inmune, gastrointestinal, nervioso central, esquelético y reproductivo, reduciendo la capacidad de trabajo (Bouis at al, 2011, Hambidge et al, 2007). Actualmente, existen diferentes estrategias para disminuir estas deficiencias como la suplementación, la fortificación de comidas locales, modificación dietaría y biofortificación. Esta última consiste en el aumento de la concentración de micronutrientes esenciales en cultivos de mayor consumo en la sociedad (Hotz 2009). De ahí que este estudio haga parte del programa de HarvestPlus para encontrar variedades de yuca, fríjol y arroz con alto contenido de β-caroteno, hierro y zinc, respectivamente, para posteriormente ser mejoradas a nivel nutricional y agronómico. Algunas técnicas usadas para cuantificar micronutrientes en el proceso de biofortificación son de predicción (NIRs y ED-XRF), cuya calidad depende de su calibración. Sin embargo, presentan la ventaja de no destruir la muestra, no requiere el uso de reactivos ni de personal altamente calificado para su evaluación, permitiendo cuantificar una gran cantidad de muestras rápidamente a un bajo costo. Otras técnicas de cuantificación de mayor exactitud y precisión (Espectrofotometría UV-Vis y HPLC) son usadas también durante el proceso de biofortificación, ya que permiten determinar la concentración de compuestos individuales dentro de una muestra con una gran confiabilidad en los resultados. En el proceso de biofortificación se suelen usar metodologías de biodisponibilidad de micronutrientes que permiten comparar la biodisponibilidad de estos en los diferentes cultivos. CIAT en conjunto con HarvestPlus desarrollan estas metodologías, generando un gran impacto costo beneficio dentro de la investigación, ya que las técnicas de predicción permite evaluar una gran cantidad de materiales en corto tiempo y a bajo costo. Y las otras técnicas permiten la cuantificación de compuestos particulares con una gran exactitud favoreciendo el hallazgo de variedades con alto contenido de micronutrientes. M E T O L O G Í A R E S U L T A D O S • Técnicas de predicción: • El NIRs fue calibrado con mas de 3000 muestras de yuca fresca para cuantificar carotenos totales, trans-β-caroteno, materia seca y cianuro. Las calibraciones se realizaron a partir de métodos primarios, así las calibraciones de carotenos totales y cianuro proviene de cuantificaciones realizadas por espectrofotometría y trans-β-caroteno por HPLC (Sanchez et al, 2014). La medición por NIRs se realiza a partir de una muestra triturada de yuca fresca. • El ED-XRF fue calibrado con más de 80 muestras de harina de fríjol para determinar zinc. Las muestras se procesan evitando contaminación por minerales para llevar a cabo la medición por ED_XRF. • Técnicas Cuantitativas • La determinación de carotenos totales se lleva acabo a partir de 5g de yuca fresca, a los cuales se les realiza una extracción líquido-líquido con acetona y éter. Posteriormente, los carotenos individuales de estas muestras son cuantificadas por HPLC usando una curva de calibración externa para cada unos de los carotenos reportados. • Técnicas de biodisponibilidad in vitro • La biodisponibilidad de hierro y carotenos se realiza simulando el sistema gastrointestinal hasta obtener una representación de lo absorbido por el cuerpo, el cual es cuantificado por espectrofotometría y HPL,C respectivamente (Aragón et al, 2012, Thakkar 2007). La biodisponibilidad de zinc es calculada a partir del contenido de fitatos de la muestra (Hotz et al, 2004). En la ultima década, el CIAT ha producido miles de segregaciones en los diferentes cultivos, para incrementar el contenido de micronutrientes en yuca, frijol y arroz. La medición de diferentes analitos en estos cultivos se realizó por diferentes técnicas durante este tiempo. En yuca, inicialmente las muestras fueron evaluadas por espectrofotometría y HPLC. Posteriormente se desarrolló una curva de calibración por NIRs, la cual contiene actualmente más de 3000 puntos y guarda una correlación muy alta con valores de espectrofotometría y HPLC (Tabla 1), facilitando la selección de materiales altos en carotenos, para luego llevar a cabo la cuantificación de carotenos totales e individuales (Figura 1),. La implementación del NIRs agilizó el proceso de selección, disminuye costos y se obtenien resultados confiables durante los últimos años. Asimismo, se puede observar el progreso que se ha tenido en estos últimos años con el incremento de carotenos a través de los diferentes cruzamientos realizados (Tabla 2). Las curvas de ED-XRF fueron construidas en el 2013 a través de mediciones de ICP de arroz y fríjol. La tabla 1, muestra los diferentes resultados de estas calibraciones y sus respectivas validaciones. Durante el 2013, se evaluaron 4327 muestras de frijol provenientes del programa de mejoramiento en biofortificación de Fe y Zn. La figura 2 muestra la gran diversidad de contenido tanto en Fe como en Zn, también se observan materiales altos con una frecuencia baja, los cuales fueron seleccionados para nuevos cruzamientos. En arroz se evaluaron 1896 materiales provenientes del banco de CIAT, de cultivos en riego y secano, de los cuales se observa una buena diversidad de contenido con mayor favorabilidad para los materiales de secano (Figura 3), de los cuales se seleccionaron algunos para nuevos estudios y cruzamientos. También se desarrollan técnicas de biodisponibilidad in vitro, con las cuales próximamente serán útiles para comparar la biodisponibilidad de aquellos materiales con alto contenido en micronutrientes. Muestras en campo Seleccionadas por NIRs Seleccionadas por UV-Vis Medición HPLC Figura 1. Esquema de selección de yuca con alto contenido de carotenos Tabla 1. Datos de calibración y validación de técnicas de predicción (Provisto por Sánchez et al, 2014 y el laboratorio de calidad nutricional-CIAT). Ncal: Número de muestras de calibración, SEC: Error Estándar de calibración, Nval: Número de muestras de validación, SEP: Error estándar de predicción B C O N C L U S I O N E S • El desarrollo de las diferentes técnicas de predicción permite evaluar miles de materiales en corto tiempo, a bajo costo y sin necesidad de llevar a cabo una extracción, generando un gran impacto costo beneficio para la investigación de cultivos biofortificados. • El desarrollo de otras técnicas analíticas como la cuantificación de carotenos por espectrofotometría y HPLC, permite obtener información más confiable sobre los materiales, la cual es muy útil en el proceso de selección de materiales para nuevos cruzamientos. • Se desarrollan diferentes técnicas de biodisponibilidad para evaluar la biodisponibilidad de aquellos cultivos que presentan altos contenidos de micronutrientes. Tabla 2. Datos de materiales de yuca evaluados entre el 2004 y el 2012. CT=Carotenos Totales, TBC= Trans-β-Caroteno, MF=Materia fresca A B I B L I O G R A F Í A Aragon I.J., Ortiz D., Pachon H. Cyta-Journal of food. 2012;10,2, 102-111. Bouis H., Islam Y. Leveragingagricultureforimprovingnutrition & health. 2020 conferencebrief 19. 2011 Ceballos H., Morante N., Sanchez T., Ortiz D., Aragon I., Chavez A.L., Pizarro M., Calle F., Dufour D. CropScience, 2013; 53, 1-10. Hambidge M., Krebs N. Journal of Nutrition, 2007; 137:4, 1101-1105. Hotz C. & Brown KH. Food and Nutrition Bulletin 25: S91-S204. 2004. Hotz C. Food & Nutrition Bulletin. 2009; S172-S178. Sanchez T., Ceballos H., Dufour D., Ortiz D., Morante N., Calle F., Zum Felde T., Dominguez M., Davrieux F. FoodChemistry. 2014, 444-451 Thakkar S.K., Maziya-Dixon B., Dixon A. G., Failla M.L. J.Nutrition. 2007; 137, 2229-2233. Figura 3. Densidad de Zn en 1840 líneas provenientes del banco CIAT, cultivadas en riego (EEP) y secano (EESR) Figura 2. Datos de frecuencia de los diferentes materiales de frijol evaluados durante el 2013. A) Fe . B)Zn A G R A D E C I M I E N T O S Estos estudios se han realizado gracias a la financiación del proyecto HarvestPlus Latinoamérica y El Caribe.