La evaluación en laboratorio de una importante cantidad de muestras significa un desafío constante, sobre todo cuando se requiere que los resultados se determinen en forma casi inmediata, ya que son necesarios para respaldar decisiones relacionadas con la rentabilidad de la empresa.
El análisis de la composición química de alimentos destinados al consumo animal se enfoca principalmente a la determinación de su calidad, concepto éste definido de múltiples maneras, sobre todo cuando el destinatario es un rumiante.
La determinación de digestibilidad, FDA, FDN, LDA, energía en sus diferentes formas, fibra efectiva, digestibilidad de la fibra, etc., tienden a realizar una valoración de los alimentos y como consecuencia, relacionarlos con su potencial producción animal. Por supuesto que existen correlaciones entre tales variables, aunque en muchos casos no son significativas. La elección de alguna de ellas depende del criterio que utiliza el nutricionista en la formulación de las raciones. Está claro que no es posible determinar todas simultáneamente por un evidente problema de costos. Se puede seguir agregando interrogantes, tales como los métodos empleados. En el caso de digestibilidad se utilizan por lo menos cinco métodos diferentes, todos ellos aceptados por la comunidad científica internacional, aunque los resultados no sean compatibles entre sí. Como consecuencia, frecuentemente no se logra extrapolar resultados cuando los métodos empleados no fueron similares. Las incógnitas se profundizan ya que falta estandarizar las técnicas de laboratorio y no es posible realizar comparaciones válidas de los resultados generados, aún al haber empleado la misma técnica.
Muchos de estos métodos requieren un tiempo de evaluación elevado (1 semana) y emplean una reducida cantidad de muestra (menos de 1 gramo).
La Espectroscopía de Infrarrojo Cercano (NIR) permite reducir los tiempos de evaluación, no requiere el uso de insumos contaminantes y puede convertirse en una técnica más precisa que las normalmente utilizadas.
Esta tecnología se basa en establecer una relación matemática entre los resultados del laboratorio húmedo y los espectros generados por las muestras. Si bien la relación matemática arrastra un error, éste se compensa y muchas veces con creces, por la mayor tamaño de muestra que es capaz de analizar. Ambos valores se los relaciona a través de la denominada "Curva de calibración".
El análisis de las muestras requiere los mismos pasos previos que las evaluaciones similares realizadas en un laboratorio húmedo: secado y molienda con granulometría estandarizada.
Mediante las curvas de calibración es posible analizar muestras en 1 a 5 minutos, según el grado de barrido que se desee de la muestra. El número de variables a determinar por muestra en forma simultánea depende del número de curvas de calibración generadas. La exactitud del análisis puede ser validada a través de los test que provee el software.
Como resumen podemos afirmar que la técnica posee grandes ventajas comparativas en relación con la rapidez de trabajo, es ambientalmente muy segura, presenta costos por análisis muy bajos (sólo amortización del equipo) y con la misma muestra, al no ser un método destructivo, se pueden realizar múltiples determinaciones.Nuestro laboratorio utiliza esta metodología
desde 1998, con un promedio de 40 mil determinaciones anuales, con un período de trabajo de 50 días hábiles al año, destinadas a trabajos de investigación, tesis y servicios a terceros.
En este momento debemos preguntarnos por qué esta técnica no se ha adoptado en forma masiva. Existen razones de peso que pueden explicarlo; en primer término el costo del equipamiento. Actualmente se pueden encontrar diversas modelos en el mercado, alcanzando los más versátiles un rango 70 mil - 90 mil u$s (270 mil - 340 mil $ + impuestos). En segundo término el costo de generación de las curvas de calibración es elevado, ya que se necesita un número importante de evaluaciones en el laboratorio húmedo para poder obtener relaciones estadísticamente confiables entre estas y los espectros generados por el equipo. Es decir que se debe poseer equipamiento clásico para generar las calibraciones o contratar el servicio a terceros. Además exige que el responsable de la generación de tales curvas posea formación en estadística. El software provisto no siempre es fácil de aplicar. Como opción, se accede a la compra de tales curvas, pero su costo igualmente es muy elevado.
Por último, la falta de flexibilidad de las curvas de calibración hace que para cada tipo de muestra (maíz, alfalfa, sorgo, etc.) se requiere una curva específica.
En conclusión, adoptar esta tecnología depende de las características de las determinaciones a realizar. Es factible en la medida que se analicen muestras de origen similar, por ejemplo granos de maíz, cortes de alfalfa, etc., pero los análisis se complican en el caso de mezclas forrajeras.
Debido a la importante inversión inicial, se justifica su adopción si se necesita una gran capacidad de trabajo y gran demanda que permita su amortización. Por el contrario, la gran rapidez de análisis y versatilidad, sin resignar exactitud explica su adopción en la mayor parte de los grandes laboratorios del mundo.