Desde Puerto Varas, en el Hotel Cabaña del Lago, el 19 de marzo se realizó el lanzamiento de Micro-ID, la nueva plataforma de Codebreaker Bioscience que busca llevar la información del microbioma al centro del control productivo, ofreciendo una herramienta concreta para la toma de decisiones en la industria acuícola.
Durante la presentación, Diego Gutiérrez, CEO y cofundador de Codebreaker, junto a Alejandro Bisquertt, CTO y Cofundador de la compañía, abordaron los avances en el desarrollo de herramientas que permiten traducir la complejidad del microbioma en indicadores simples y “accionables” para la industria.
La propuesta de Codebreaker se basa en el análisis del microbioma (conjunto de bacterias, virus y hongos presentes en el pez y su entorno), integrando esta información con indicadores productivos como crecimiento, mortalidad o eficiencia alimentaria. A partir de esta combinación, la plataforma genera métricas que permiten responder preguntas clave para la operación (si un sistema está funcionando correctamente, si existen riesgos latentes o qué decisiones tomar de forma anticipada).
En ese contexto, MicroID fue presentada como una plataforma que integra múltiples fuentes de datos en un solo sistema, permitiendo visualizar información microbiológica y productiva de forma simple y comparable en el tiempo, con distintos niveles de profundidad según el usuario.
Uno de los elementos centrales es la transformación de datos complejos en indicadores prácticos. Entre ellos, destacaron el índice de salud intestinal (Gut Health Index) y el score de piel, que fueron los más utilizados durante los casos expuestos, pero que forman parte de un conjunto más amplio de métricas microbiológicas orientadas a sanidad, nutrición y ambiente.
El índice de salud intestinal permite evaluar la capacidad del pez para procesar nutrientes y su nivel de robustez frente a distintos factores de estrés, mientras que el score de piel entrega señales sobre la probabilidad de desarrollar lesiones, incluso antes de que estas sean visibles. Ambos indicadores, según se mostró, pueden anticipar el riesgo a cambios en el estado del pez antes de que se expresen como un fenotipo clínico, lo que abre espacio para intervenciones tempranas.
A esto se suman otros desarrollos basados en machine learning, donde los algoritmos son entrenados a partir de datos productivos y microbiológicos, permitiendo generar indicadores de bienestar que evolucionan en el tiempo y se ajustan a las condiciones reales de cada centro de cultivo.
De la microbiología a decisiones productivas
Durante la presentación, los ejecutivos expusieron casos reales que evidencian el uso práctico de la plataforma, particularmente en escenarios asociados a brotes de SRS.
En uno de los ejemplos, se mostró cómo el análisis conjunto de indicadores permitió evaluar la efectividad de una estrategia basada en alimento medicado y aditivos funcionales. Si bien inicialmente se observó una disminución en la carga bacteriana y en la mortalidad, los indicadores microbiológicos mostraron que el sistema aún no estaba completamente estabilizado.
En este caso, tanto el índice de salud intestinal como el score de piel permitieron identificar diferencias entre jaulas y anticipar riesgos que no eran evidentes desde los indicadores productivos tradicionales. Mientras algunos grupos mostraban una recuperación sostenida, otros mantenían condiciones que favorecían la aparición de lesiones y eventuales aumentos de mortalidad.
Este tipo de análisis permitió proyectar escenarios y ajustar decisiones, como la duración del uso de alimentos funcionales, evidenciando que una interrupción prematura podía revertir los avances logrados.
De hecho, en el caso presentado, tras la suspensión del tratamiento, los indicadores mostraron un deterioro del microbioma que posteriormente se tradujo en un aumento de mortalidad en una de las jaulas, obligando incluso a su cosecha anticipada, mientras que otra logró contener el impacto gracias a una condición más robusta.
En ese sentido, la plataforma propone un cambio de enfoque, pasando desde una gestión reactiva (basada en la aparición de brotes) a una lógica preventiva, donde el seguimiento del microbioma permite identificar riesgos y actuar antes de que estos se materialicen.
Asimismo, se destacó que esta aproximación permite avanzar hacia estrategias más precisas, incluso a nivel de jaula, ajustando decisiones nutricionales o sanitarias según las condiciones específicas de cada grupo de peces.
Con estos desarrollos, Codebreaker busca posicionar la microbiología como una herramienta de inteligencia productiva, donde el valor no está solo en la generación de datos, sino en su capacidad de transformarse en información útil para gestionar el riesgo y apoyar la toma de decisiones productivas en un contexto cada vez más complejo y demandante para la industria.
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