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Japón desarrolla modelo matemático para predecir la frescura del pescado

Artículo por Jaime Mise, 29 Octubre, 2026
12 minutos
4 Vistas
Internacional
Artículos
Pesca, Acuacultura y Mariscos
Actualidad
Análisis y Estadísticas
Exportaciones
frescura pescado
Índice de contenidos

La industria pesquera internacional podría experimentar importantes cambios gracias a una innovación científica desarrollada en Japón. Investigadores japoneses han creado un modelo matemático capaz de predecir la evolución de la frescura del pescado mediante el análisis de las reacciones bioquímicas que se producen después de su captura. El avance abre nuevas posibilidades para mejorar el control de calidad, optimizar la cadena de frío y reducir las pérdidas económicas asociadas al deterioro de los productos del mar durante su almacenamiento y transporte.

La investigación, publicada en junio de 2026 en la revista científica Journal of Food Engineering, propone utilizar la degradación del trifosfato de adenosina (ATP) para estimar el denominado valor K, uno de los indicadores utilizados internacionalmente para evaluar la frescura del pescado.

El interés de este desarrollo radica en que permite reconstruir matemáticamente la evolución de determinados compuestos presentes en el músculo del pescado sin tener que realizar un análisis químico de cada muestra durante todo el proceso de distribución. Aunque todavía necesita nuevas validaciones y no constituye por sí mismo un dispositivo comercial de medición automática, el modelo representa un avance para desarrollar sistemas predictivos aplicables a la logística de productos perecederos.

Una investigación japonesa que conecta bioquímica, matemáticas y logística

El estudio fue desarrollado por Yuji Shinohara, Takeya Yoshioka y Naoto Tsubouchi, quienes investigaron cómo representar mediante ecuaciones matemáticas los cambios bioquímicos que experimenta el pescado después de su muerte.

La investigación parte de un fenómeno conocido por la ciencia alimentaria: el ATP, una molécula fundamental para el funcionamiento de las células, comienza a degradarse cuando el organismo deja de mantener sus procesos metabólicos normales.

Esta transformación ocurre mediante una secuencia de reacciones enzimáticas que genera diferentes compuestos. Al estudiar la velocidad con la que se producen estos cambios, los científicos pueden obtener información sobre la evolución de la calidad del pescado durante el almacenamiento.

El modelo desarrollado utiliza una representación cinética de estas reacciones para calcular cómo evoluciona el valor K a lo largo del tiempo. De esta manera, permite estimar el estado bioquímico del producto a partir de información sobre su almacenamiento y las condiciones de conservación.

La importancia de este enfoque consiste en trasladar un procedimiento tradicionalmente asociado al análisis de laboratorio hacia un sistema de predicción que podría incorporarse a herramientas digitales de seguimiento de mercancías.

El ATP y su degradación: la base científica para medir la frescura

El trifosfato de adenosina, conocido como ATP, es una molécula que participa en el almacenamiento y transferencia de energía en las células de los organismos vivos. En el músculo del pescado cumple funciones esenciales para mantener la actividad celular.

Después de la muerte del animal, el ATP comienza a transformarse mediante una serie de reacciones bioquímicas. Durante este proceso aparecen diferentes sustancias que permiten evaluar los cambios asociados al tiempo transcurrido desde la captura.

La secuencia principal de degradación comprende las siguientes etapas:

  • ATP: trifosfato de adenosina, presente en el músculo del pescado.
  • ADP: difosfato de adenosina, generado durante la primera etapa de degradación.
  • AMP: monofosfato de adenosina, producto de la transformación anterior.
  • IMP: inosina monofosfato, compuesto relacionado con el sabor característico del pescado y el desarrollo del umami.
  • Inosina (HxR): producto posterior de la degradación del IMP.
  • Hipoxantina (Hx): compuesto que se acumula durante las etapas posteriores de transformación bioquímica.

La velocidad de estas reacciones depende de diferentes factores, entre ellos la especie, la temperatura de conservación, las condiciones de captura y el tiempo de almacenamiento.

Por esta razón, dos pescados capturados en el mismo momento pueden presentar diferentes niveles de frescura si han sido sometidos a condiciones de manipulación y refrigeración distintas.

Qué es el valor K y por qué resulta importante para la industria pesquera

El valor K es un indicador bioquímico utilizado para evaluar el estado de frescura del pescado mediante la proporción de determinados productos de degradación del ATP respecto del conjunto de compuestos relacionados con esta molécula.

Su cálculo considera principalmente la inosina y la hipoxantina, comparadas con la cantidad total de ATP y sus derivados presentes en el músculo.

En términos generales, cuanto menor es el valor K, menor es el grado de degradación de estos compuestos y mayor es la frescura bioquímica del producto. A medida que transcurre el almacenamiento, el indicador tiende a incrementarse.

Este parámetro resulta especialmente interesante para los productos destinados a mercados que exigen altos estándares de calidad, como el pescado comercializado para consumo crudo, la industria del sushi y el sashimi y determinadas cadenas de exportación de productos marinos.

Sin embargo, es importante establecer una diferencia: el valor K no constituye por sí solo una prueba de inocuidad alimentaria. No permite descartar automáticamente la presencia de microorganismos patógenos, histamina u otros peligros sanitarios. Por ello, debe utilizarse como un indicador complementario dentro de un sistema integral de control de calidad.

Cómo funciona el nuevo modelo matemático japonés

La investigación propone representar la degradación de los compuestos relacionados con el ATP mediante un modelo cinético de reacciones sucesivas. En lugar de depender exclusivamente de mediciones químicas realizadas en diferentes momentos, el sistema utiliza ecuaciones que describen la velocidad de transformación de las sustancias.

Los investigadores desarrollaron inicialmente el modelo utilizando información sobre la evolución del valor K de la caballa japonesa o chub mackerel (Scomber japonicus) conservada a 0 °C. Posteriormente, contrastaron sus resultados con diferentes conjuntos de datos experimentales y evaluaron su capacidad para aplicarse a otras especies.

El procedimiento contempla dos procesos principales: la transformación de ATP, ADP y AMP hacia IMP, y la degradación posterior del IMP hacia inosina e hipoxantina.

Mediante la estimación de las constantes cinéticas correspondientes, el modelo puede reconstruir la evolución de los compuestos y calcular el valor K esperado en diferentes momentos del almacenamiento.

Esta metodología permite trabajar con variables relacionadas con la historia de conservación del producto, especialmente el tiempo y la temperatura. No obstante, los parámetros cinéticos deben considerar las características de cada especie y las condiciones experimentales utilizadas para desarrollar y validar el sistema.

Resultados experimentales: el modelo también funciona en otras especies

Uno de los aspectos más relevantes del trabajo es que los investigadores no limitaron la evaluación a una sola especie de pescado. También estudiaron la posibilidad de utilizar el modelo para estimar la frescura de otros peces marinos.

Los resultados fueron especialmente prometedores en la caballa japonesa, donde las predicciones mostraron una elevada concordancia con tres conjuntos independientes de datos experimentales, con coeficientes de determinación de R² iguales o superiores a 0,96.

Posteriormente, los investigadores aplicaron el modelo a la caballa de cola amarilla o jurel japonés (Trachurus japonicus). También encontraron una fuerte correspondencia entre los valores calculados y los resultados experimentales, nuevamente con R² iguales o superiores a 0,96.

Una tercera evaluación se realizó con el abadejo de Atka (Pleurogrammus azonus). En este caso, las predicciones alcanzaron un coeficiente de determinación de R² de 0,98 y la mayoría de los valores estimados se situaron dentro de un margen de error del 30% respecto de las mediciones experimentales.

Estos resultados demuestran que la estructura matemática puede utilizarse en más de una especie, aunque todavía no permiten afirmar que el modelo sea universal para todos los pescados y mariscos. Los propios investigadores señalan que es necesario ampliar las validaciones y considerar las diferencias biológicas entre especies.

La cadena de frío podría incorporar sistemas predictivos de frescura

La aplicación logística de esta innovación es uno de sus aspectos más interesantes. El transporte internacional de pescado requiere mantener condiciones de temperatura controladas desde el momento de la captura hasta la entrega al distribuidor o consumidor final.

En una operación de exportación pueden intervenir embarcaciones pesqueras, plantas de procesamiento, cámaras frigoríficas, transportistas, terminales portuarias, aeropuertos y centros de distribución. Cada etapa representa una oportunidad para que se produzcan variaciones en las condiciones de conservación.

Los sistemas tradicionales de control suelen registrar la temperatura y el tiempo de almacenamiento, además de realizar inspecciones y análisis de calidad en determinados puntos de la cadena.

La incorporación de modelos matemáticos permitiría complementar esta información con estimaciones sobre la evolución bioquímica del producto. En lugar de limitarse a conocer dónde estuvo almacenado el pescado y a qué temperatura, los operadores podrían disponer de una aproximación sobre cómo esas condiciones influyeron en su frescura.

Esta información podría utilizarse para mejorar decisiones como las siguientes:

  • Optimización de rutas: seleccionar recorridos que reduzcan los tiempos de transporte y permitan entregar primero los lotes con menor margen de conservación.
  • Gestión de inventarios: organizar las existencias según la evolución estimada de la calidad de cada partida.
  • Priorización de entregas: identificar los productos que necesitan una distribución más rápida.
  • Control de almacenamiento: evaluar el efecto de las condiciones de refrigeración sobre la evolución de la frescura.
  • Planificación de exportaciones: estimar con mayor precisión las condiciones de calidad que podrían presentar los productos al llegar a su destino.

La principal ventaja potencial es que la gestión logística podría pasar de un modelo basado principalmente en controles puntuales a otro que incorpore información predictiva durante el recorrido de las mercancías.

Menos desperdicio de alimentos y mayor eficiencia económica

El deterioro de los productos pesqueros representa uno de los principales problemas de las cadenas de suministro de alimentos perecederos. Las pérdidas pueden producirse por retrasos en el transporte, fallas de refrigeración, problemas de almacenamiento o dificultades para coordinar la distribución con la demanda.

En muchos casos, la falta de información sobre el estado real de los productos obliga a las empresas a adoptar decisiones conservadoras. Algunas partidas pueden comercializarse con mayor rapidez de la necesaria, mientras que otras permanecen almacenadas hasta perder parte de su valor comercial.

Un sistema capaz de estimar la evolución de la frescura podría contribuir a mejorar esta planificación y reducir las pérdidas asociadas a decisiones logísticas poco eficientes.

También permitiría aprovechar mejor los recursos de almacenamiento y transporte, especialmente en operaciones internacionales donde los productos deben recorrer grandes distancias antes de llegar al consumidor.

Sin embargo, el impacto real sobre el desperdicio dependerá de la precisión de las predicciones, de su integración con los sistemas de gestión empresarial y de la capacidad de los operadores para actuar a partir de la información disponible.

De los modelos matemáticos a los sensores inteligentes y el Internet de las cosas

Los investigadores consideran que este enfoque puede servir como base para desarrollar herramientas de medición y seguimiento de la frescura integradas con tecnologías digitales.

Una de las posibilidades es combinar los modelos cinéticos con sensores de temperatura y plataformas de Internet de las cosas (IoT). Estos dispositivos pueden registrar continuamente las condiciones de almacenamiento y transmitir información a sistemas informáticos que actualicen las estimaciones sobre el estado del producto.

La integración podría funcionar mediante diferentes componentes:

  • Sensores térmicos: registran las temperaturas durante el almacenamiento y el transporte.
  • Sistemas de geolocalización: permiten conocer la ubicación de los cargamentos y calcular los tiempos estimados de llegada.
  • Modelos matemáticos: procesan los datos de tiempo y temperatura para estimar la evolución del valor K.
  • Plataformas digitales: centralizan la información y permiten que productores, transportistas y compradores consulten las condiciones de cada lote.
  • Herramientas de análisis predictivo: ayudan a anticipar problemas de conservación y organizar las operaciones logísticas.

En una fase más avanzada, estos sistemas podrían combinarse con dispositivos de análisis rápido capaces de evaluar directamente determinados compuestos del pescado y contrastar las predicciones matemáticas con mediciones reales.

Es importante señalar que el estudio publicado en 2026 desarrolla y valida un modelo de predicción, no un sensor comercial autónomo. La incorporación de dispositivos físicos capaces de medir la frescura sin intervención de laboratorio constituye una línea de desarrollo tecnológico que todavía necesita investigación adicional.

La tecnología japonesa puede fortalecer la competitividad del comercio internacional de pescado

Japón mantiene una estrecha relación económica, cultural y tecnológica con la industria pesquera. La calidad de los productos del mar es especialmente relevante en su mercado interno y en sus operaciones comerciales internacionales, donde la conservación y la presentación de los alimentos tienen un peso importante.

La incorporación de modelos predictivos puede contribuir a mejorar la gestión de las exportaciones, especialmente cuando los productos deben trasladarse mediante cadenas de frío complejas y cumplir requisitos específicos de calidad.

Para los exportadores, disponer de información más precisa sobre la evolución de la frescura puede facilitar la planificación de los envíos, mejorar la coordinación con los compradores y reducir las incertidumbres relacionadas con los tiempos de transporte.

Además, la utilización de indicadores verificables puede contribuir a diferenciar productos en mercados donde la calidad, la trazabilidad y la confiabilidad del proveedor influyen en las decisiones comerciales.

La innovación también tiene implicaciones para los importadores y distribuidores, que podrían disponer de información adicional para organizar la recepción, el almacenamiento y la comercialización de los productos.

Una tecnología con potencial para otros productos perecederos

Aunque el modelo se desarrolló específicamente para estudiar la degradación del ATP en determinadas especies de pescado, su enfoque representa un ejemplo de cómo la modelización matemática puede contribuir al control de calidad de los alimentos.

En otros productos perecederos también existen procesos físicos, químicos y bioquímicos que evolucionan de acuerdo con las condiciones de almacenamiento. La temperatura, la humedad, el tiempo y las características de cada producto influyen directamente en su vida útil.

La posibilidad de construir modelos que relacionen estas variables con la evolución de la calidad abre oportunidades para desarrollar herramientas predictivas en diferentes segmentos de la industria alimentaria.

Entre las áreas donde este tipo de investigación podría tener aplicaciones futuras se encuentran:

  • Conservación y distribución de carnes refrigeradas.
  • Control de calidad de productos lácteos.
  • Almacenamiento y transporte de frutas y hortalizas.
  • Gestión de alimentos congelados y refrigerados.
  • Seguimiento de productos pesqueros procesados.

Sin embargo, cada alimento necesita indicadores específicos y modelos adaptados a sus características. El comportamiento bioquímico del pescado no puede trasladarse directamente a otros productos sin investigaciones y validaciones independientes.

Los desafíos científicos antes de su aplicación comercial

Pese a sus resultados prometedores, el modelo japonés todavía enfrenta desafíos antes de convertirse en una herramienta de uso generalizado dentro de la industria pesquera.

Uno de los principales es la diversidad biológica de las especies. La actividad de las enzimas responsables de la degradación del ATP puede variar considerablemente entre peces, e incluso entre individuos de una misma especie.

También influyen las condiciones previas a la captura, el estrés del animal, el tipo de músculo analizado y el historial térmico del producto. Estos factores pueden modificar la velocidad de las reacciones y afectar la precisión de las estimaciones.

Otro desafío consiste en validar el comportamiento del modelo ante cambios de temperatura durante el transporte. Los resultados obtenidos bajo condiciones controladas de almacenamiento no garantizan automáticamente el mismo nivel de precisión cuando existen variaciones térmicas frecuentes en una cadena logística comercial.

Para avanzar hacia una aplicación industrial será necesario realizar más ensayos con diferentes especies, condiciones de conservación y escenarios reales de distribución. También será importante establecer protocolos de medición que permitan comparar resultados entre laboratorios y operadores comerciales.

La innovación científica se convierte en una herramienta para transformar la industria alimentaria

El desarrollo japonés demuestra que la innovación aplicada a la industria alimentaria no depende exclusivamente de nuevos equipos o instalaciones. También puede surgir de una mejor comprensión de los procesos bioquímicos que determinan la calidad de los productos y de su representación mediante herramientas matemáticas.

La posibilidad de anticipar la evolución de la frescura del pescado ofrece oportunidades para mejorar la trazabilidad, reducir pérdidas y fortalecer la gestión de las cadenas de frío internacionales.

El siguiente paso será conectar estos avances científicos con sistemas digitales capaces de recopilar información durante el almacenamiento y el transporte, así como validar su funcionamiento en condiciones comerciales reales.

Si estas investigaciones consiguen superar sus actuales limitaciones, la industria pesquera podría disponer de herramientas más precisas para administrar sus productos desde la captura hasta el consumidor final.

En un mercado internacional donde la calidad, la seguridad alimentaria y la eficiencia logística son factores determinantes, la innovación japonesa en la predicción de la frescura representa una nueva oportunidad para transformar la comercialización de productos del mar.

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