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La mastitis bovina es el problema sanitario que genera mayores pérdidas económicas en tambos de todo el mundo. A partir de la necesidad de mejores herramientas para un rápido y preciso diagnóstico, surgió INFARM, una nueva empresa de investigación y desarrollo tecnológico formada por un grupo multidisciplinario que se origina y trabaja en la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA). La misión de INFARM es volcar el conocimiento científico adquirido en el desarrollo de herramientas que faciliten el trabajo de campo, mejorar el bienestar animal, minimizar la utilización de antibióticos y las pérdidas económicas debido al inadecuado o tardío diagnóstico de mastitis bovina. INFARM (Intensive Farm Care Products) se encuentra en proceso de preincubación desde hace algo más de un año en la Incubadora de Proyectos de Base Tecnológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; la preincubación ha permitido avanzar en la realización de un Plan de Negocios y proyectar los próximos años de la empresa. En este momento, el principal proyecto de INFARM es el desarrollo de un biosensor, basado en una lengua electrónica para detección de mastitis y mastitis subclínica bovina. Este novedoso método permite una precisa y objetiva detección de mastitis a partir de cambios en las propiedades electroquímicas de la leche de los cuatro cuartos de la ubre, simultáneamente, y en pocos segundos. Los datos obtenidos son procesados por un software especializado basado en redes neuronales. El equipo será portátil y resistente a las condiciones de trabajo en el tambo. Las lenguas electrónicas son sistemas de análisis electroquímico, en las que un conjunto de sensores obtienen una respuesta global de la información química de la muestra. Este instrumento consta de varios componentes: un muestreador, un conjunto o array de sensores de distinta especificidad, una placa de adquisición de datos y el software con los algoritmos apropiados para procesar la señal obtenida. Cuando la lengua electrónica se pone en contacto con la muestra de leche, cada uno de los sensores interacciona con los diferentes componentes de la muestra por medio de su superficie receptora, produciendo una señal eléctrica. La suma de estas señales genera una huella o fingerprint que permite establecer un patrón de reconocimiento de las distintas muestras. Estos datos adquiridos son almacenados en el dispositivo, y luego volcados en una computadora para su análisis matemático-estadístico. El aspecto fundamental de las lenguas electrónicas es el posterior tratamiento de los datos para obtener una respuesta coherente y útil. Para ello se utiliza un sistema de análisis multiparamétrico, conocido como redes neuronales artificiales. Dichas redes están compuestas por una gran cantidad de elementos procesadores interconectados entre sí que trabajan simultáneamente; son capaces de recoger toda la información ofrecida por cada uno de los diferentes sensores de la lengua electrónica; interpretan todas las señales de entrada y, como resultado del análisis, ofrecen una única señal de salida. Este resultado final es una herramienta fundamental y de sencilla interpretación, para el diagnóstico temprano y certero de mastitis subclínica en el tambo; es clave para la inminente toma de decisiones en cuanto al tratamiento de las vacas en estudio.

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