Fagoterapia guiada por IA: una vía prometedora, pero aún no validada en porcino

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La resistencia antimicrobiana (AMR) continúa consolidándose como uno de los principales desafíos sanitarios en los sistemas intensivos de producción animal.

En este contexto, una revisión analiza el potencial de la fagoterapia guiada por inteligencia artificial (IA) como estrategia adaptativa dentro del enfoque One Health, con especial interés para sectores como el porcino, la avicultura, el vacuno y la acuicultura.

El artículo parte de una premisa clara:

Los animales de producción representan aproximadamente el 73 % del consumo mundial de antimicrobianos, lo que genera una presión selectiva sostenida sobre bacterias presentes en reservorios animales, ambientales y zoonósicos.

En sistemas intensivos como el porcino, el uso de antimicrobianos con fines terapéuticos, metafilácticos y profilácticos puede favorecer la emergencia y circulación de patógenos resistentes, con implicaciones directas para la sanidad animal, la seguridad alimentaria y la salud pública.

Frente a este escenario, los bacteriófagos —virus capaces de infectar bacterias específicas— se presentan como una alternativa de interés por su capacidad para dirigirse de forma selectiva contra patógenos concretos, preservando en mayor medida la microbiota en comparación con los antibióticos convencionales.

Sin embargo, su aplicación a gran escala en ganadería sigue limitada por barreras importantes:

La IA podría ayudar a superar parte de estas limitaciones. Los modelos de Deep Learning, las redes neuronales gráficas y las herramientas de análisis genómico permiten avanzar en:

No obstante, el mensaje central para el veterinario de porcino es prudente: la mayor parte de estas aplicaciones se encuentra todavía en fase computacional, preclínica o incluso especulativa.

Hasta marzo de 2026, no existen ensayos de campo publicados sobre fagoterapia guiada por IA en sistemas comerciales de producción animal.

En porcino, como en otras especies ganaderas, faltan estudios específicos que validen estos modelos con aislados procedentes de granjas y bajo condiciones reales de producción.

Otro aspecto relevante es la necesidad de integrar estas herramientas con sistemas de vigilancia de AMR a nivel de granja, incluyendo secuenciación genómica, monitorización del resistoma y detección temprana de clones resistentes.

Solo así podría plantearse una estrategia verdaderamente adaptativa, capaz de actualizar los cócteles de fagos en función de la evolución bacteriana.

Existen también importantes lagunas regulatorias:

En conclusión, la fagoterapia guiada por IA representa una línea de investigación prometedora para reducir la dependencia de antimicrobianos en ganadería, incluido el porcino. Sin embargo, por el momento no debe interpretarse como una herramienta lista para su aplicación comercial, sino como una estrategia científicamente plausible que necesita validación en campo, evaluación económica y desarrollo regulatorio antes de poder incorporarse a los programas de uso prudente de antimicrobianos.

Leer artículo: Cuteri, V., Storoni, C., Cao, S. & Li, Y. (2026). Artificial intelligence-driven phage therapy in veterinary medicine: an adaptive One Health strategy to mitigate antimicrobial resistance in livestock systems. Frontiers in Veterinary Science, 13, 1829777. https://doi.org/10.3389/fvets.2026.1829777

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