Giảm Thiểu Dịch Bệnh Để Cải Thiện Năng Suất

Trong khi Nghiên cứu và Phát triển (R&D) cổ điển vẫn tiếp tục, liệu sử dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) có phải là hướng tiến triển tiếp theo không?

Những mối đe dọa về dịch bệnh hiện tại, dù là đơn lẻ hoặc đồng nhiễm, bao gồm Enterocytozoon hepatopenaei (EHP), hoại tử gan tụy cấp tính (AHPND), hội chứng phân trắng (WFS) và virus gây bệnh đốm trắng (WSSV) vẫn là những mầm bệnh có mối đe dọa lớn về năng suất ở nhiều trang trại ở châu Á. Thêm vào đó là virus gây hoại tử cơ (IMNV), phổ biến ở Indonesia. Nông dân thường đặt ra câu hỏi rằng làm thế nào để có thể giảm thiểu dịch bệnh và theo dõi các điểm gây bệnh, duy trì tính nhất quán và tăng khả năng dự đoán trong hoạt động nuôi. Liệu kết quả cuối cùng có phải là sống chung với dịch bệnh và duy trì năng suất.

Sau hai bài thuyết trình cập nhật về nghiên cứu liên quan đến EHP và sử dụng AI cũng như Phân tích dữ liệu lớn để dự đoán các điểm gây bệnh, Tiến sĩ Daranee Seguin, Thái Lan đã chủ trì buổi hội thảo tại TARS 2023 để đưa ra một số câu trả lời. Những người trong ngành tham gia hội thảo bao gồm Tiến sĩ Trần Hữu Lộc, Người sáng lập và Giám đốc, ShrimpVet Lab, Việt Nam và Dan Fegan, Giám đốc Tập đoàn SyAqua, Thái Lan.

Tiến sĩ Daranee Seguin, Thái Lan chủ trì hội thảo tại TARS 2023 cùng với những người trong ngành, Tiến sĩ Trần Hữu Lộc và Dan Fegan (bên trái) cùng Aryo Wiryaman và Tiến sĩ Kallaya Sritunyalucksana (bên phải).

Quản lý EHP

Tần suất xảy ra các đợt bùng phát của vi khuẩn Enterocytozoon hepatopenaei (EHP) tiếp tục tăng cao, gây ra bệnh vi bào tử trùng (HPM). Tiến sĩ Kallaya Sritunyalucksana đã đưa ra thông tin mới nhất từ các nghiên cứu trong phòng thí nghiệm ở Thái Lan về EHP. Kallaya là Nhà nghiên cứu chính của Nhóm nghiên cứu sức khỏe động vật thủy sản tại Trung tâm Kỹ thuật di truyền và Công nghệ sinh học quốc gia (BIOTEC), Cơ quan phát triển khoa học và công nghệ quốc gia (NSTDA). Nhóm nghiên cứu tại BIOTEC đã nghiên cứu về vòng đời, con đường lây truyền và cơ chế độc lực của loài microsporidian này trên tôm từ năm 2009 để đưa ra đề xuất kiểm soát cho người nuôi.

Mô hình “sống chung” được sử dụng để trả lời một số câu hỏi của nông dân. EHP được lây truyền theo chiều ngang chứ không phải theo chiều dọc. “Khi chúng tôi đưa tôm bị nhiễm bệnh vào bể tôm không bị nhiễm bệnh trong phòng thí nghiệm, sự lây nhiễm xảy ra trong vòng 14 ngày. Bào tử của vi khuẩn có trong nước và phân. Bệnh lây truyền qua đường miệng và quá trình nhiễm ban đầu xảy ra trong đường tiêu hóa. Đương nhiên, mật độ nuôi cao làm tăng tốc độ lan truyền EHP,” Kallaya cho biết.

Năm 2018, nhóm nghiên cứu đã xuất bản một bài báo về quá trình đẩy vòi phân cực, một bước quan trong trong quá trình lây nhiễm EHP. Nếu ức chế được sự đẩy vòi phân cực, quá trình nhiễm bệnh có thể được ngăn chặn. Kết quả từ mô hình sống chung, nghiên cứu làm sạch bào tử EHP và đẩy vòi phân cực đã giúp nhóm nghiên cứu của Kallaya thiết kế được các chiến lược kiểm soát EHP, như sử dụng phương pháp phát hiện gen protein thành bào tử bằng PCR (SWP)-PCR (Jaroenlak và cộng sự, 2016 ), chuẩn bị ao nuôi trước khi thả giống bằng cách tăng nồng độ pH, chuẩn bị thức ăn sống bằng cách đông lạnh, và phát hiện sinh vật mang EHP như hai mảnh vỏ, v.v. Điều này được mô tả trong đánh giá mới nhất trong Aldama-Cano và cộng sự, 2022.

“Cùng với CEFAS và Đại học Exeter ở Anh, chúng tôi đã giải trình tự toàn bộ bộ gen bằng cách sử dụng các bào tử EHP đã được tinh chế và gửi vào GenBank (Boakye và cộng sự, 2016). Chúng tôi biết được rằng bộ gen EHP chứa 4 gen vận chuyển ATP nhưng đã mất 8 gen trong số 10 gen glycolytic thiết yếu để tạo ra ATP. Với sự suy giảm biểu hiện của các gen vận chuyển ATP này, EHP không thể nhân bản. Điều này ngụ ý rằng loài ký sinh trùng này phụ thuộc hoàn toàn vào việc thu ATP từ vật chủ của nó, dẫn đến tôm tăng trưởng chậm.”

Các bước để giảm thiểu dịch bệnh

Các chất khử trùng với nồng độ như 15ppm KMnO₄, 40ppm clo hoạt tính 60% và 20% ethanol đã ức chế quá trình đẩy vòi phân cực của bào tử EHP. Khuyến cáo sau thu hoạch là xử lý nước bị ô nhiễm và để yên ít nhất 10 ngày để vô hiệu hóa bào tử EHP.

Đông lạnh ở nhiệt độ -20°C có thể làm bất hoạt bào tử. Điều này rất quan trọng khi sử dụng thức ăn sống như artemia và giun nhiều tơ. Liên quan đến sản xuất thức ăn chăn nuôi, khả năng lây nhiễm bào tử bị ức chế ở nhiệt độ 75°C trong vòng 1 phút (Hình 1 và 2). Các bào tử đã được xử lý ở nhiệt độ 75°C và bào tử không được xử lý (bào tử ở nhiệt độ 28°C) đã được bổ sung vào thức ăn viên và cho tôm ăn. Người ta phát hiện ra rằng tôm được nuôi bằng thức ăn có chứa bào tử được xử lý ở 75°C không cho thấy sự nhân lên của EHP thông qua xét nghiệm qPCR, trong khi tôm được nuôi bằng bào tử không được xử lý cho thấy sự nhân lên cao của EHP. Xem xét mức độ tiếp xúc với nhiệt trong quá trình xử lý thức ăn (bằng hoặc vượt quá 75°C trong 60 giây) cho thấy rằng thức ăn như vậy được coi là không có nguy cơ lây truyền EHP.

Hình 1. Vô hiệu hóa bào tử. Ở -20°C, không có sự nảy mầm của bào tử trong vòng 2 giờ sau khi tiếp xúc.

Hình 2. Mật độ bào tử trong tế bào ở nhiệt độ 75°C ở 45 giây và 60 giây so với ở nhiệt độ 28°C.

Sơ đồ minh họa vòng đời và đường lây truyền của EHP. Ảnh của Chaijarasphong và cộng sự, 2020.

Chẩn đoán HPM

Sự chú ý được tập trung vào vấn đề này do nông dân tìm kiếm bào tử trong mô và phân tôm. Kallaya cho biết: “HPM không có triệu chứng rõ ràng nào để hỗ trợ cho việc chẩn đoán. Mầm bệnh này được nghi ngờ khi tôm có dấu hiệu chậm lớn. Chẩn đoán mô bệnh học phụ thuộc vào sự hiện diện của bào tử trong gan tụy. Các bào tử rất nhỏ và khi soi dưới kính hiển vi, cần phải có thấu kính với độ phóng đại 100X. Đôi khi bào tử hiện diện với số lượng ít, ngay cả khi tình trạng bệnh nghiêm trọng”. Bà nói thêm rằng với kỹ thuật lai tại chỗ, mật độ bào tử cao trong gan tụy cho thấy tình trạng nhiễm EHP nặng.

Xuất phát từ nghiên cứu về bộ gen EHP, phương pháp Nested-PCR nhạy và đặc hiệu đã được BIOTEC phát triển để phát hiện gen protein thành bào tử (SWP) của EHP (SWP-PCR). Nó được khuyến khích sử dụng để phát hiện EHP trong các mẫu tôm và mẫu không phải tôm (phân, thức ăn và môi trường) để xác định các mẫu mang EHP tiềm ẩn, cùng với xét nghiệm mô bệnh học để tránh dương tính giả. Một thông điệp quan trọng là ấu trùng tôm nên được xét nghiệm bằng SWP-PCR ít nhất hai lần (PL5 và PL12) trước khi thả giống, với khoảng cách giữa mỗi lần kiểm tra là 7 ngày. Một phần của PL5 trong đợt xét nghiệm đầu phải được nuôi trong điều kiện căng thẳng trong 7 ngày để EHP nhân lên. Việc sàng lọc nên được thực hiện lại ở PL12 hoặc trước khi thả nuôi để đảm bảo tôm không có EHP.

Sinh vật mang EHP

Sinh vật mang EHP đã được xác định là vẹm Mytilopsis leucopheata. EHP không thể nhân bản ở loài vẹm này nhưng có thể tồn tại trong đường tiêu hóa của chúng. Mô hình tôm sống chung với vẹm có chứa bào tử trong tuyến tiêu hóa cho thấy tôm đã bị nhiễm bệnh sau 10-20 ngày sống chung. Các sinh vật mang mầm bệnh khác là artemia, giun nhiều tơ và các loài hai mảnh vỏ khác. Khuyến cáo được đưa ra là loại bỏ các loài hai mảnh vỏ và rửa thật sạch artemia và giun nhiều tơ trước khi sử dụng.

EHP như một thành phần gây ra WFS

“Bây giờ chúng ta biết rằng EHP không phải là nguyên nhân gây ra hội chứng phân trắng tôm (WFS), mà là một phần nguyên nhân khi nó kết hợp với vi khuẩn. EHP-WFS có liên quan đến chủng 6HP (Vp-AHPND sản sinh độc tố ở mức thấp). Nhiễm vi khuẩn diện rộng trên tôm bị nhiễm EHP có thể dẫn đến tôm bị WFS và chết. Nhiễm EHP dẫn đến khả năng nhiễm 6HP cao hơn” Kallaya chỉ định như được hiển thị trong Hình 3.

Hình 3. Tái tạo WFS trong mô hình phòng thí nghiệm EHP-WFS. Nguồn: Cập nhật về microsporidian trên tôm, Enterocytozoon hepatopenaei (EHP), trình bày bởi Kallaya Sritunyalucksana, TARS 2023.

WFS là kết quả của sự bong tróc, phân hủy và giải phóng tế bào HP khỏi biểu mô ống gan tụy. WFS có thể phục hồi nhanh hơn nếu được phát hiện sớm. BIOTEC có mô hình phòng thí nghiệm EHP-WFS có thể cho phép thử nghiệm các chất ức chế hoặc thực hành quản lý WFS.

AI và phân tích dữ liệu lớn

AI đóng một vai trò quan trọng trong việc quản lý ngành nuôi tôm. Tại Indonesia, nhóm nghiên cứu tại JALA Tech đang đề xuất sử dụng AI và phân tích dữ liệu lớn (Big data) trong việc phòng ngừa và quản lý dịch bệnh. Một cách gián tiếp, điều này sẽ cải thiện tương lai của ngành nuôi tôm.

Không còn nghi ngờ gì nữa, với việc thâm canh các hệ thống nuôi, đặc biệt là ở Indonesia, nông dân đang vượt quá khả năng sản xuất và dịch bệnh đang trở nên phổ biến và hiện diện ở khắp mọi nơi.

Aryo Wiryaman, Chủ tịch và Người sáng lập JALA Tech của Indonesia, hiểu rõ những thách thức trong nuôi tôm vì ông đã giúp cha mình điều hành trang trại nuôi tôm ở Trung Java từ năm 2001. Thật trùng hợp, việc nuôi tôm ở khu vực phía nam Trung Java lại là thách thức lớn nhất đối với các trang trại gần nhau. Aryo cho biết: “Ngày nay, 60% dân số không còn nuôi tôm nữa, và do đó, sự hiện diện của mầm bệnh đang ảnh hưởng đến ngành này”.

Dự đoán điểm khởi phát bệnh

Bằng cách phân tích khối lượng lớn dữ liệu, thuật toán AI có thể phát hiện các mô hình và dấu hiệu cảnh báo sớm mầm bệnh, cho phép nông dân thực hiện các biện pháp chủ động. Các hệ thống giám sát thời gian thực được cung cấp bởi AI có thể theo dõi các thông số chất lượng nước, phát hiện các điểm bất thường và trong tương lai sẽ kích hoạt các biện pháp can thiệp tự động để duy trì các điều kiện tối ưu cho sức khỏe tôm.

Aryo đã trình bày công việc của JALA như sau: “Về cơ bản, dữ liệu lớn trong nuôi tôm là dữ liệu được thu thập hàng ngày trong quá trình nuôi. Chúng tôi sử dụng ứng dụng của mình để ghi lại các thông số khác nhau từ chất lượng nước đến thông số vận hành, mang lại nhiều ý tưởng mới trong việc giải quyết vấn đề. Dữ liệu lớn có thể được sử dụng để phân tích dự đoán, các biện pháp phòng ngừa, tối ưu hóa thức ăn và cải thiện tính bền vững tổng thể.”

Khi mô tả về cách mà trang trại thu thập dữ liệu về nuôi tôm để sử dụng cho dữ liệu lớn, Aryo cho biết ở Indonesia, các phép đo chất lượng nước (vi khuẩn, sinh vật phù du, Vibrio, v.v.) là dữ liệu trong phòng thí nghiệm được giám sát hàng tuần. Ông nhấn mạnh rằng dữ liệu này sẽ giúp nông dân tự đưa ra quyết định. “Đây là những dữ liệu đang được JALA sử dụng để dự đoán các điểm gây bệnh. Các phòng thí nghiệm bệnh ở Indonesia vẫn còn rất hiếm. Thông thường, những hộ nuôi nhỏ hiếm khi xét nghiệm bệnh cho tôm. Họ xác định loại/tình trạng bệnh chỉ thông qua việc quan sát bằng mắt thường.”

Mô hình dự đoán tập trung vào các bệnh như hoại tử gan tụy cấp tính (AHPND), virus gây hoại tử cơ (IMNV), bệnh phân trắng (WFD) và bệnh đốm trắng (WSD).

Nguồn dữ liệu

Dữ liệu được thu thập trong ba năm, từ 1.839 vụ nuôi trong số 4.000 vụ được giám sát trên khắp Indonesia. Các vụ nuôi được quản lý bởi 383 trang trại. Dữ liệu được lấy từ 1.255 ao. Dữ liệu bao gồm bốn thông số vật lý được đo hai lần mỗi ngày (vào buổi sáng và buổi tối). Các thông số này là nhiệt độ nước, oxy hòa tan, độ mặn và pH. Những thông tin này sau đó được bổ sung bằng dữ liệu nuôi (mật độ thả giống và diện tích ao nuôi). Dữ liệu cũng bao gồm chẩn đoán bệnh nhưng chúng chưa được tùy chỉnh theo khu vực.

Dữ liệu phải được thu thập theo một quy trình chuẩn. “Do đó, dữ liệu của chúng tôi đã được thu thập bằng các công cụ chuyên dụng để tránh sự thiếu nhất quán trong các phương pháp thu thập. Chúng tôi chấp nhận dữ liệu do chính nông dân cung cấp miễn là dữ liệu đó đáp ứng các phương pháp Chu kỳ dữ liệu đủ tiêu chuẩn của chúng tôi.”

Việc tích hợp AI, dữ liệu lớn và tự động hóa mang đến những cơ hội đầy hứa hẹn để giảm thiểu rủi ro dịch bệnh và tăng tính bền vững trong nuôi tôm châu Á. Bằng cách khai thác sức mạnh của những công nghệ này, người nông dân có thể chủ động quản lý dịch bệnh, tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và nâng cao hiệu quả hoạt động, hướng tới một ngành nuôi tôm bền vững và linh hoạt hơn.

Aryo làm rõ rằng điều này vẫn chưa được triển khai trong điều kiện thực tế vì nhóm cần thêm nhiều biến số và dữ liệu hơn. “Chúng tôi mong muốn nghiên cứu này không chỉ có giá trị cho một khu vực cụ thể và mà còn thể hiện sự khác biệt giữa các khu vực.”

Theo Aqua Culture Asia Pacific

Nguồn: https://issuu.com/aquacultureasiapacific/docs/aq23192_aap_nov_dec_23_fa_mr?e=28637981/97734629

Biên dịch: Huyền Thoại – Tôm Giống Gia Hóa Bình Minh

TÔM GIỐNG GIA HÓA – CHÌA KHÓA THÀNH CÔNG

Xem thêm:

• Vai Trò Của Probiotic Trong Việc Kiểm Soát Bệnh Do Vi Khuẩn Và Phân Hủy Sinh Học Chất Hữu Cơ Trong Ao Nuôi Tôm (Penaeus vannamei) Ở Nam Ấn Độ
• Hiệu Suất Tăng Trưởng Nuôi Trồng Trong Bể Của Rau Câu Gracilaria edulis Trong Nước Ao Nuôi Tôm
• Biện Pháp Giúp Hạn Chế Mùi Bùn Ở Cá Rô Phi