Revista del Colegio de Veterinarios del Principado de Asturias
Nuestras protestas responden al clamor de unos profesionales sanitarios abnegados y competentes, en demanda de modificaciones normativas que garanticen el correcto ejercicio de la medicina veterinaria
3 Editorial
4 Actividades colegiales / Formación continuada
› 16 de enero / Nota del MAPA y el MDS
5 › 4 de febrero / Reunión de la nueva directiva del Colegio con la consejería de Medio Rural del Principado
› 11 de febrero / Comunicado de la Junta de Gobierno de ICOVA
6 › 15 de febrero / «Abordando problemas cardiorrespiratorios del perro y el gato»
7 › 5 de marzo / Manifestación en Madrid contra la legislación del medicamento veterinario y PRESVET
8 › 20 de marzo / Campaña escolar sobre el enfoque One Health
10 › 23 de marzo / Concentración en defensa de la profesión veterinaria en Oviedo
12 Premios Ignacio Menes
› Utilidad de la técnica de espectroscopia de infrarrojo con transformada de Fourier (FTIR) como screening para el diagnóstico del cáncer en perros (I)
16 Nuevas colegiaturas
› Natalia Lucas del Pozo • Agustina Spector • Jaime Terrés • Nela González Rodríguez • Llibertat Real Sampietro • Lucía Casado Martín • Lucía Llera Campos
20 Obituario
› Valentín Secades Rodríguez Diario de un veterinario rural › A lomos de los tiempos, por Francisco Rivera
21 Jurídico
› Breve acercamiento al suministro de medicamentos por veterinarios en Europa, por Juan Silva
22 Fuera de hora
› Nela González
¡Decimos NO al Ministerio!
Queridos compañeros y compañeras, queridos conciudadanos:
¡¡Muchas gracias por venir!! Nos concentramos hoy para expresar a toda la sociedad asturiana, a la que de forma permanente servimos, nuestra tremenda indignación por una normativa nacional que ha ido amputando nuestra capacidad facultativa en el ejercicio de una de las profesiones sanitarias más bonitas y antiguas del mundo, ¡la veterinaria!
¿Qué hemos hecho los colegiados veterinarios, salvo cuidar de la vida, la salud, el bienestar de los animales, la calidad alimentaria y la salud pública, todo ello de forma respetuosa con el medio ambiente, para que la legislación nacional nos considere pseudosanitarios?
¡Porque así nos considera cuando el iva que grava nuestra atención y cuidado de las mascotas es del 21%, como si de una actividad no sanitaria se tratase!
¡Porque así se nos considera cuando se pone en cuestión nuestra formación y conocimiento científico, impidiendo que quede en nuestras manos la elección del tipo de antibiótico para tratar una patología animal!
¡Porque así se nos considera cuando se ha creado un Sistema de Control de Prescripciones Veterinaria de Antibióticos (presvet), ineficiente a tal fin!
¡Porque así se nos considera cuando, a diferencia de a otros colegas europeos, se nos impide el suministro al por menor de todos los medicamentos con destino a los animales bajo nuestro cuidado!
¡Porque, en fin, así se nos considera, cuando el Sr. Ministro de Agricultura no encuentra un hueco en sus obligaciones para recibir a los representantes de la Organización Colegial Veterinaria Española!
Por eso le decimos al Ministerio que NO, que la sanidad veterinaria no debe llevar IVA.
Por eso le decimos al Ministerio que NO, que la prescripción de los antibióticos no debe realizarse ignorando nuestro criterio científico, pues somos los veterinarios quienes tenemos el conocimiento en farmacología y toxicología veterinaria para usar el medicamento en función de la especie, la edad y el estado fisiológico del animal.
Por eso le decimos al Ministerio que NO, que el régimen sancionador en relación con presvet deber derogarse por ser absolutamente injustificable.
Por eso le decimos al Ministerio que NO, que a los veterinarios no debe impedírsenos suministrar medicamentos a los animales bajo nuestro cuidado, porque estamos convencidos, como hacen nuestros colegas europeos, que dicho suministro es el modelo que logra más altas cotas de protección de la salud pública, la sanidad animal y el medio ambiente.
Por eso le decimos al Sr. Ministro que NO, que nuestras concentraciones no son un mero entretenimiento, sino que responden al clamor de unos profesionales sanitarios, serios, abnegados y competentes, en demanda de unas modificaciones normativas que garanticen el correcto ejercicio de la medicina veterinaria.
¡¡Por todo ello le prometemos a la sociedad asturiana, a la que servimos, que no cejaremos en nuestras reivindicaciones, por ser las suyas, pues son las que permitirán que la atención a sus animales y, como consecuencia, la protección de su salud, goce de las mayores garantías posibles!!
hygia pecoris: salus populi
¡¡¡muchas gracias!!!
Veterinariae número 44 (primavera, 2025)
Edita:
Colegio Oficial de Veterinarios de Asturias
Junta de Gobierno:
David Iglesias García-Conde (presidente)
Rocío Quince Camino (vicepresidenta)
Enrique Valverde Rodríguez (vocal económico)
Ana Rodríguez Blanco (secretaria)
Ignacio Torcida Álvarez (vocal)
Pablo Colunga Blanco (vocal)
Dirige: Pepe Monteserín
Secretaria:
Elena Martín Berciano
Portada: Mario Rojas
Diseño: Pandiella y Ocio
Imprime: Artes Gráficas Eujoa D. L.: AS-3354/2014
Manifiesto leído por David Iglesias el domingo, 23 de marzo en la Plaza La Escandalera, en Oviedo
C/ Marqués de Pidal, 6, 2º C 33004 Oviedo. Principado de Asturias Tels.: 985 212 907 - 985 229 822 www.colegioveterinarios. net http://issuu.com/veterinariae colegio@colegioveterinarios.net
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15·febrero
«Abordando problemas cardiorrespiratorios del perro y el gato»
El Colegio de Veterinarios de Asturias organizó el curso Abordando problemas Cardiorrespiratorios del perro y el gato, con el profesor Germán Santamarina Pernas, en el salón de actos de la Cámara de Comercio de Oviedo.
Programa: Abordaje del distrés respiratorio en el perro y el gato. Problemas de vías altas en el perro y el gato. Derrame pericárdico y tumores cardíacos: identificar y manejar. Enfermedades cardíacas congénitas frecuentes: identificar y manejar.
Germán Santamarina es licenciado en Veterinaria en la Facultad de Veterinaria de Lugo de la Universidad de Santiago de Compostela en 1989. Obtuvo el título de doctor en Veterinaria en la misma Universidad en 1993. Ha realizado estancias formativas en el campo de la Cardiología y la Medicina Interna en las facultades de Davis (EEUU), Bolonia (Italia), Alfort (Francia) y Lyon (Francia). Acreditado AVEPA en Medicina Interna y Cardiología. En la actualidad es Profesor Titular de Clínica Médica Veterinaria en el Departamento de
Anatomía, Producción Animal y Ciencias Clínicas Veterinarias de la Facultad de Veterinaria de Lugo de la USC y desarrolla
su actividad clínico-asistencial en el Servicio de Medicina Interna del Hospital Veterinario Universitario Rof Codina. •
Utilidad de la técnica de espectroscopia de infrarrojo con transformada de Fourier (FTIR) como screening para el diagnóstico del cáncer en perros (I)
Pedro Pablo Mayo Robles
Introducción
El cáncer es una de las enfermedades más comúnmente diagnosticada en perros y uno de los motivos de muerte más habituales tanto en perros como en personas. Un estudio realizado con perros en Estados Unidos que analizó 74 000 pacientes de la «Base de Datos de Medicina Veterinaria» a lo largo de dos décadas, concluyó que la neoplasia era la principal causa de muerte en animales de más de 10 años. Aproximadamente el 50% de los tumores en perros son malignos, y los principales lugares afectados son la piel, las glándulas mamarias, los tejidos blandos, el tracto genital y la cavidad oral, consistiendo principalmente en tumores epiteliales, mesenquimales y linfoides. Según las directrices oncológicas para perros y gatos publicadas por la American Animal Hospital Association, hay un aumento en la incidencia del cáncer que puede justificarse por la alta esperanza de vida de los perros y gatos como resultado de mejoras en su nutrición, control de enfermedades, vacunación, medicina preventiva y avances en pruebas clínicas y diagnósticas.¹
El diagnóstico del cáncer puede ser un desafío tanto en perros como en humanos. Históricamente, se ha basado en la interpretación histopatológica de muestras de biopsia que estudian la morfología celular y la arquitectura del tejido, utilizando, en ocasiones, tinciones inmunohistoquímicas (IHC) u otro tipo de técnicas para confirmar el tipo exacto del origen celular o especificar el subtipo, con el fin de ayudar en las decisiones de tratamiento y pronóstico.² ³ Un factor patológico importante en el cáncer es el estrés oxidativo. Los niveles de malondialdehído (MDA) en suero, un biomarcador del estrés oxidativo, son significativamente más altos en perros con cáncer que en perros clínicamente sanos. Sin embargo, los valores de MDA tienden a variar entre laboratorios debido al uso de diferentes métodos para su análisis. Por lo tanto, el diagnóstico de cáncer en perros sigue siendo un reto porque, actualmente, no existe un biomarcador clínico definitivo. El desarrollo de una técnica para identificar el cáncer de modo precoz que fuera no invasiva,
Variable Cáncer (66) Sanos (107)
Edad 9,8 años 5,1 años
Raza
Pura Mestizos
Sexo
Machos enteros
Machos esterilizados
Hembras enteras
Hembras esterilizadas
•• Tabla 1. Características demográficas de perros con cáncer y sanos. • Tabla 2. Tipos de cáncer
rápida y económica sería de gran ayuda en el diagnóstico clínico y tratamiento del cáncer en perros.³
La técnica de espectroscopía infrarroja por transformada de Fourier (FTIR) es un método sensible y replicable para el
diagnóstico de varias enfermedades, incluido el cáncer. Muchos estudios han demostrado que la FTIR puede usarse para identificar tumores benignos y malignos en humanos, como el cáncer de pulmón, el cáncer de colon y el cáncer de útero. Recientemente, la FTIR se ha investigado como una herramienta de diagnóstico en perros para patologías como la dermatitis atópica canina, la leishmaniosis canina y el cáncer de hígado.³ ⁴ La reflexión total atenuada (ATR) es una técnica de muestreo que se utiliza junto con la FTIR para ayudar en el examen directo de muestras sólidas o líquidas sin preparación de estas. La ATR-FTIR se basa en la absorción de luz infrarroja, que provoca la vibración de los enlaces químicos de las moléculas, de manera que cada molécula tiene su propio espectro inconfundible. Esta técnica obtiene una respuesta vibratoria de todas las moléculas presentes en la muestra, lo que proporciona una «huella molecular» ( fingerprint) característica de cada individuo y que representa su composición molecular. Además, la ATR-FTIR puede realizarse utilizando una pequeña cantidad de muestra, con una preparación mínima y sin el uso de reactivos adicionales.³
En este estudio, evaluamos la ATRFTIR por su potencial para detectar cáncer en perros como una medida útil en el diagnóstico clínico.
Material y métodos
1. Animales
Se recogieron muestras de perros sanos y enfermos que acudieron a un hospital veterinario entre enero de 2023 y mayo de 2024. El estudio incluyó 66 perros con cáncer (tablas 1 y 2), diagnosticados mediante histopatología. Los perros que habían recibido quimioterapia o habían sido sometidos a cirugía, así como los que tomaban algún tratamiento o tenían otras enfermedades concomitantes, se excluyeron del estudio. Asimismo, se incluyeron 107 perros sanos (tabla 1), definidos como aquellos cuyos propietarios no reportaban signos de enfermedad, se encontraban adecuadamente vacunados y desparasitados, no tomaban ninguna
Absorbancia
Componente
Componente
Curvas de las Componentes
Número de onda (cm -1)
LASSO, que realiza una selección automática de variables al imponer una penalización sobre el tamaño de los coeficientes de regresión. Esta penalización tiene el efecto de reducir a cero los coeficientes de algunas variables, eliminándolas efectivamente del modelo y permitiendo así la identificación de las variables más relevantes. Esto es especialmente útil cuando se trabaja con datos de alta dimensionalidad, como los obtenidos de un espectro infrarrojo, donde muchas de las variables pueden ser irrelevantes o redundantes.⁶ Los coeficientes obtenidos fueron 1 035.77 y 1 789.94 cm−¹. Estos números de onda se corresponden con carbohidratos y amidas de proteínas, respectivamente. Finalmente, dentro del análisis exploratorio, se estudiará qué regiones del espectro diferencian los grupos en media. En primer lugar, se grafican las medias espectrales de cada grupo junto con la desviación estándar puntual del grupo de referencia (figura 6). Cabe destacar que, en media, el grupo de cáncer se encuentra dentro de la desviación estándar del de referencia. Esto se observa también en la figura 7, donde se representa la diferencia de medias entre los grupos, estandarizada puntualmente según el grupo de referencia, en donde en ningún punto del espectro la diferencia supera el umbral de una desviación estándar. Esto quiere decir que, en media, no hay diferencias grandes entre los grupos, por lo que el problema de clasificación no será tarea sencilla para los modelos.
• Figura 4: Vectores de componentes principales. • Figura 5: Análisis de las Componentes Principales donde el eje x representa la primera componente principal (62 % de la varianza explicada) y el eje Y la segunda componente principal (19 % de la varianza explicada). En azul se representan los individuos del grupo de control y en rojo aquellos con cáncer. • Figura 6: Media espectral de cada grupo junto con la desviación estándar del grupo de referencia. • Figura 7: Diferencia en media entre los grupos estandarizado según el grupo de referencia junto con los umbrales de una desviación estándar. Puede comprobarse que la diferencia nunca supera el umbral de una desviación estándar.
A continuación, se procede al problema de clasificación, estudiando tres modelos: procesos gaussianos (GP), máquinas de soporte vectorial (SVM) y el estimador no paramétrico con ventana local de los k vecinos más cercanos (k-NN).
Los GP representan un enfoque probabilístico. En el contexto de la clasificación, un GP define una distribución sobre funciones, utilizando una función de covarianza (o kernel ) para capturar la similitud entre puntos de datos. Los GP son especialmente útiles para capturar la incertidumbre en las predicciones y son muy flexibles debido a su naturaleza no paramétrica.⁷
Por otra parte, las SVM son un método de aprendizaje supervisado que busca encontrar el hiperplano óptimo que separa
Número de onda
las diferentes clases en el espacio de características. Las SVM pueden utilizar diferentes funciones kernel para transformar el espacio de características y manejar problemas no lineales; algunos ejemplos típicos son el kernel lineal o radial (RBF).⁸
Por último, k-NN es un método de clasificación no paramétrico que utiliza la proximidad entre los puntos de datos para hacer predicciones, por lo que captura la información de los elementos próximos. Para clasificar un nuevo punto de datos, el algoritmo busca los k puntos más cercanos en el espacio de características (sus vecinos más cercanos) y asigna la etiqueta mayoritaria entre ellos. La elección del valor de k es crucial, ya que un k muy pequeño puede hacer que el modelo sea sensible al ruido, mientras que un k muy grande puede suavizar demasiado la decisión y perder detalles importantes.⁸
Estos tres clasificadores representan una variedad de enfoques, desde métodos probabilísticos y de márgenes máximos hasta técnicas basadas en proximidad, proporcionando una amplia perspectiva sobre las técnicas de clasificación disponibles en el aprendizaje automático.
En primer lugar, se separará un 20 % de la muestra de test para evaluar el rendimiento de los modelos y poder compararlo. Así, un 75 % de la muestra restante se seleccionará iterativamente 100 veces para entrenar los modelos, y se evaluarán en el resto de muestra de validación para seleccionar los hiperparámetros óptimos de precisión medios de cada modelo.. [Continúa en el próximo número]
Absorbancia
No se nace joven, la juventud hay que alcanzarla con algún sueño, algún ideal
Cuatro veces al año la redacción de esta revista se pone en contacto con todas las personas recién colegiadas, por lo general jóvenes que acaban de terminar su carrera, para preguntarles de dónde vienen, en qué Facultad Veterinaria estudiaron, que disciplinas les interesaron más y qué profesores; también indagamos en sus aficiones, es decir, en lo que hacen cuando no trabajan, y nos interesa así mismo, su situación laboral. Algunas de esas personas recién llegadas a nuestro colegio profesional nos responden.
Natalia Lucas del Pozo
“Estudié la carrera en la universidad de Zaragoza. Mis asignaturas favoritas diría que fueron integración de pequeños animales y anatomía patológica, tuve la suerte de que esta última asignatura en mi grupo la impartió Juan José Badiola que es un catedrático maravilloso.
Trabajo en clínica de pequeños animales. Apoyo en situaciones complicadas, ayuda en temas legales y ofertas de formación. Me encanta leer y salir a pasear con mi perra. El último libro que he leído se llama Viento y verdad del archivo de las tormentas, de Brandon Sanderson, que es de mis autores favoritos.
• Natalia con «una gatita que vino a consulta porque la encontraron abandonada y se quedó con nosotros en la clínica unos días, ahora tiene una familia estupenda».
Agustina Spector
“ Mi desembarco en España fue y es bastante intenso. Estudié en la Facultad de Ciencias Veterinarias de la Universidad de Buenos Aires en Argentina. Las asignaturas que más me gustaron fueron Fisiología y Cirugía; la especialidad que escogí fue Alimentación Fisiológica y Cannabis Medicinal.
¿Mi futuro profesional? Estoy en una etapa de reajustes.
En mi tiempo libre hago senderismo y esquío. nuevas colegiaturas
• Agustina Spector.
Jaime Terrés
“
Estudié en la Universidad Alfonso X «El Sabio». Mis asignaturas favoritas fueron Etnología (3º) y Patología reproductiva y reproducción (de 5º curso).
Me dedico a la clínica de grandes rumiantes. Ocasionalmente atiendo pequeños rumiantes y équidos.
• Jaime en Zamora: «mi familia es de allí, y somos bastante semanasanteros».
Espero poder contar con los servicios del colegio (el jurídico, la asistencia...). Me gusta mucho el rugby, el esquí y la tauromaquia.
Nela González Rodríguez
“
Estudié la carrera de Veterinaria en la Universidad de León. Mis asignaturas preferidas fueron Anatomía y Etología, siendo la etología equina el tema de mi TFG, ya que me apasiona estudiar y conocer más sobre el comportamiento del caballo en todos sus ámbitos.
Trabajo en el área de equinos, soy educadora equina, y actualmente estoy especializándome en osteopatía.
Del Colegio me gustaría que se llevarán a cabo más cursos relacionados con los caballos al igual que se hacen en pequeños animales. Mi mayor afición es montar a caballo, especialmente en la disciplina de doma clásica, y cualquier otro tipo de deporte como el snow, ir a correr o ir de ruta con mis amigos.
[De la afición de Nela a los caballos, damos cuenta en nuestra sección «Fuera de hora»].
Llibertat Real Sampietro
“Estudié en la Facultad de Veterinaria de la Universidad de Zaragoza. El último año de carrera lo cursé en la Universidad de Glasgow con una beca Erasmus. Guardo buen recuerdo de Salvador Climent, profesor de Anatomía Aplicada; era un gran docente, fue el único profesor que nos envió a la hemeroteca a buscar bibliografía en todos los años que estuve estudiando; sus clases no eran dictados, sino discusiones que abarcaban distintos aspectos del tema que tocaba y nos daba una visión de la veterinaria más
• Nela con Ingeniero IX, realizando una elevada en una clase de doma con su entrenador, David Presa, en su centro ubicado en Llanera. • Llibertat en Regent‘s Park, Londres.
allá de los libros de texto. José Antonio García de Jalón y Marcelo de las Heras, profesores de Anatomía Patológica, eran muy cercanos y didácticos, conseguían interesarnos por la materia y aprenderla. El año que estudié en Glasgow fue fundamental en mi formación.
Trabajo en Clínica de pequeños animales, soy acreditada por AVEPA en Medicina Felina y atiendo solamente pacientes felinos en el Hospital Veterinario Menes.
Del Colegio deseo apoyo en todos los trámites oficiales, formación y generar un sentimiento de comunidad; ahora es un momento importante con la nueva legislación sobre uso de antibióticos y PRESVET; es una norma que no se ha consensuado con los veterinarios clínicos y se intenta aplicar como si nuestra forma de prescribir antibióticos y trabajar fuese la misma que en animales de consumo, lo cual es un sinsentido y solamente puede dar lugar a perjuicios para nuestros pacientes. Debe reclamarse nuestra condición de profesionales sanitarios. ¿Aficiones? Me encanta la jardinería.
• Llibertat en Regent‘s Park, Londres.
Breve acercamiento al suministro de medicamentos por veterinarios en Europa
• Juan Silva • Durante los dos últimos meses han sido recurrentes las preguntas de l@s colegiad@s a esta asesoría, al respecto de la prohibición a los veterinarios españoles para vender/ suministrar/dispensar (los tres términos serán utilizados en este breve artículo de forma sinónima) medicamentos veterinarios a diferencia de lo que ocurre en Europa, en un afán por entender el fundamento legal que autoriza a sus colegas europeos para hacerlo, frente a la absoluta restricción en España para que los veterinarios puedan suministrarlos.
Obviamente, si los veterinarios europeos pueden suministrar medicamentos es porque la normativa comunitaria no impone restricción alguna a tal práctica; más bien, al contrario, porque aunque deja en manos de la legislación nacional de cada país UE la decisión de quién debe dispensarlos (en España, la prohibición de la venta de medicamentos veterinarios por parte de los veterinarios está recogida en el Real Decreto Legislativo 1/2015, que aprueba la Ley de garantías y uso racional de medicamentos y productos sanitarios), es el propio «Reglamento (UE) 2019/6 del Parlamento Europeo y del Consejo sobre medicamentos veterinarios», el que parece que forma implícita relaciona el suministro de medicamentos veterinarios con los veterinarios, cuando no hace referencia en su articulado a ningún otro profesional al que atribuya su dispensación.
Recientemente los servicios técnicos del Consejo General de Colegios Veterinarios de España han contactado con la Federación Veterinaria Europea al respecto de actualizar la situación legal en la que se encuentra la dispensación por veterinarios de medicamentos veterinarios en Europa (s.e.u.o., el último informe de la FVE sobre el particular fue publicado en 2015: en él se concluía que de los 30 países de nuestro entorno europeo, únicamente en 6 países se prohibía al veterinario la dispensación de los mismos).
¿Por qué resulta mayoritario en Europa el modelo que permite la venta/suministro/ dispensación por parte de los veterinarios de los medicamentos veterinarios necesarios para completar el tratamiento de sus pacientes?
Producto de dicha pormenorización (se han recopilado datos de 14 países de la UE) se concluye con claridad que frente al modelo legal imperante en Europa, en el que los profesionales de la Veterinaria
tienen la facultad de prescribir y suministrar medicamentos veterinarios a sus pacientes (en concurrencia, o no, con las farmacias), las autoridades españolas deciden establecer en nuestro
país un sistema de dispensación con escasísima implantación en Europa, en el que el veterinario sólo prescribe y es el farmacéutico quien dispensa el medicamento veterinario.
En concreto, de los 14 países de la UE de los cuales la Organización Colegial Veterinaria Española (OCVE) ha recopilado datos, 12 países permiten la venta o el suministro de los medicamentos necesarios por parte de los veterinarios para completar el tratamiento de sus pacientes (Alemania, Austria, Bélgica, Croacia, Dinamarca, Eslovenia, Francia, Grecia, Irlanda, Luxemburgo, Países Bajos, Rumanía), frente a 2 que no lo autorizan (Italia —excepto en el inicio de la terapia— y Suecia —excepto en casos de emergencia—).
¿Por qué resulta mayoritario en Europa el modelo que permite la venta/suministro/dispensación por parte de los veterinarios de los medicamentos veterinarios necesarios para completar el tratamiento de sus pacientes?
Para la OCVE la respuesta a esa pregunta se haya en las firmes ventajas médico-veterinarias que proporciona, pues además de evitar fragmentar el acto clínico y facilitar la supervisión directa por parte del veterinario, elude depender de terceros para el suministro de medicamentos asegurando una continuidad asistencial inmediata (con independencia de la imprescindible colaboración con los farmacéuticos, en especial en la prescripción excepcional por vacío terapéutico), y aumenta el control sobre el uso de los medicamentos veterinarios, evitando que los propietarios de los animales adquieran más producto del necesario. •
Nela González y la doma clásica:
« Aprendí a observar y a escuchar lo que nos tratan de decir los caballos. Se comunican con nosotros todo el tiempo, pero muchas veces no somos conscientes»
Ricardo Mesa
—Soy veterinaria colegiada en Asturias, nací en 2002, en Avilés, donde vivo actualmente.
—¿Cuándo empezó tu afición?
—Empecé a montar a los tres años en el Centro Deportivo El Forcón con los ponis de la escuela y desde entonces no me he bajado del caballo. A los ocho años me regalaron mi primer poni, Popi, un asturcón.
—¿Participaste en competiciones?
—Los primeros años competimos a nivel territorial en salto, pero a Popi no le gustaba mucho saltar, por lo que decidimos pasarnos a la doma clásica. Además, mi padre no paraba de repetirme
la importancia de saber manejar bien un caballo, ya que la doma es la base para cualquier tipo de equitación.
—¿Qué es la doma clásica?
—Es una disciplina donde jinete y caballo realizan una serie de ejercicios de distinta complejidad que se encuentran indicados en un programa preestablecido denominado reprise. Estos ejercicios se realizan en una pista de 60 x 20 m. y son puntuados por unos jueces. En un caballo de doma de alto nivel, donde se exigen ejercicios de mucha dificultad, se requiere de años de entrenamiento para que desarrolle la fuerza necesaria para ejecutarlos.
—¿Qué resultados conseguiste?
• «Popi y yo celebrando en nuestro último concurso».
• «Popi y yo de pequeños hace 15 años»
—En 2017, cuando yo tenía 17 años compramos una yegua hannoveriana para poder seguir compitiendo, pero pasaron cinco años hasta que pudimos entrar en fuera de hora
—En 2013, competí en mi primer
Campeonato de Asturias en la categoría de alevines, quedando en segunda posición junto a Popi. Desde ahí en adelante quedamos subcampeones de Asturias en las categorías de infantiles y ponis hasta el año 2016, destacando que en nuestra última competición recibimos el premio al mejor poni Asturcón, por la dedicación y constancia con la que habíamos trabajado durante años. Asimismo, en ese mismo año logramos la cuarta posición en el Campeonato de España de Ponis en la categoría de Ponis C.
—¿Y más adelante?
Directorio de servicios
16
Cruz Veterinaria
> Marca Registrada
> Pago Aplazado sin Intereses
17
Premios Científicos
Ignacio Menes
> Primer premio: 2.000 €
> Segundo premio: 1.500 €
> Tercer premio: 1.000 €
18
Actos de San Francisco
> Medalla de Oro
> 50 años colegiados
> 25 años colegiados
> Recién Jubilados
> Nuevos Colegiados
> Entrega Premios Científicos
Ignacio Menes
> Acto solemne de entrega de condecoraciones + cena / sorteo / viaje / regalos
19
Fiesta Infantil Navidad
> Actuación / Regalos / Merienda
20
Reunión Veterinarios Jubilados
21
Reunión Anual Colegiados. Zona Oriente
22
Reunión Anual Colegiados. Zona Occidente
23
Reunión Anual Colegiados. Zona Suroccidente
24
Agenda personalizada
Procesos gaussianos
Los hiperparámetros a optimizar serán el número de componentes principales para representar los datos; el kernel lineal o gaussiano, que mide la similitud entre los puntos; la tasa de aprendizaje o learning rate, que controla los pasos en la optimización, y las iteraciones de entrenamiento, que definen la duración de la optimización del proceso gaussiano.
En la figura 8 se pueden observar los valores medios de exactitud del resto de combinaciones de parámetros para cada valor de número de componentes principales.
Los parámetros elegidos en la optimización fueron 25 componentes principales, kernel lineal, una tasa de aprendizaje de 0.01 y 1 000 iteraciones de entrenamiento..
Máquinas de soporte vectorial
Los hiperparámetros a optimizar serán el número de componentes principales, el kernel lineal o gaussiano, un parámetro de regularización que modela la flexibilidad del SVM, y un parámetro de influencia de ejemplos de entrenamiento en el modelo cuando el kernel sea gaussiano. Estudiando el parámetro del número de componentes principales utilizados, los valores medios de precisión del resto de posibles combinaciones de parámetros frente al número de componentes considerado se observan en la figura 9.
Figura 8: Valores de precisión medios junto con su desviación estándar para cada valor considerado de número de componentes principales para procesos Gaussianos.
Figura 9: Valores de precisión medios junto con su desviación estándar para cada valor considerado de número de componentes principales para el modelo SVM.
Figura 10: Valores de precisión medios junto con su desviación estándar para cada valor considerado de número de componentes principales para kNN.
prácticas. Para ello, se crea una rejilla con todas las combinaciones posibles de los hiperparámetros, se entrena el modelo y se evalúa en el conjunto de validación. Se elegirá la combinación de hiperparámetros con mayor valor de precisión.
Aunque, en media, el mejor valor se consiguiera para 25 componentes principales, el mejor resultado se obtuvo para la combinación de parámetros de 10 componentes principales, kernel lineal y un parámetro de regularización bajo de 0.1.
Estimador no paramétrico con ventana local de los k vecinos más cercanos
En este último caso, también se estudiarán el número de componentes principales a utilizar, además del número de vecinos más cercanos a considerar para realizar la predicción, un parámetro de pesos de ponderación de esos vecinos y la métrica con la que se mide la distancia entre los individuos.
En la figura 10 se observan los valores medios de precisión del resto de combinaciones de paráme- tros para cada número de componentes principales considerado. El mejor valor de precisión se consigue con 25 componentes principales, considerando 7 vecinos más cercanos, pesos ponderados según la distancia y métrica euclídea.
La optimización de estos hiperparámetros es crítica, ya que influyen directamente en el rendimiento y la capacidad de generalización del modelo. Ajustar correctamente los hiperparámetros puede mejorar la precisión de las predicciones y evitar problemas como el sobreajuste o subajuste, asegurando así que el modelo sea efectivo y útil en diversas aplicaciones
5. Resultados
Los resultados obtenidos al evaluar los modelos con sus parámetros optimizados se pueden observar en la tabla 3.
Tabla 3: Resultados en test de los modelos con los hiperparámetros optimizados
Discusión
La FTIR es una metodología analítica utilizada para estudiar la composición química de los compuestos. Se basa en el hecho de que las moléculas absorben una fracción de radiación infrarroja cuando incide sobre ellas. Esta absorción se produce en frecuencias específicas, directamente relacionadas con las energías que provocan la vibración de los enlaces entre los átomos de cada molécula, creando el espectro que caracteriza a cada una de ellas y, en conjunto, al compuesto o muestra. Se utilizó la espectroscopía infrarroja en el infrarrojo medio, donde absorben la mayoría de los enlaces moleculares presentes en fluidos
biológicos. La espectroscopía infrarroja es una técnica que permite establecer una relación entre la radiación infrarroja y la materia, lo que ofrece la posibilidad de identificar diferentes analitos biológicos y químicos, brindando un gran número de aplicaciones. Algunas de sus ventajas son la eficiencia en tiempo y costes, y que no destruye la muestra.⁵
Además, se utilizó la técnica ATRFTIR, donde ATR proviene de las siglas en inglés reflexión total atenuada, la cual se ha convertido en la metodología estándar de medida de espectros con FTIR. Consiste en que el haz infrarrojo atraviesa un cristal de un cierto material ópticamente denso y con un alto índice de refracción en un determinado ángulo. Dicha reflectancia interna crea una onda evanescente que penetra la muestra que está en contacto con el cristal. Para aquellas regiones del espectro infrarrojo en las que la muestra absorba, la onda evanescente que vuelve al cristal se verá atenuada por el detector situado en su opuesto. Dicha señal se utilizará como señal del interferograma, al que se le aplicará la transformada de Fourier para pasar al dominio de número de onda. Una ventaja del uso del ATR, y por lo que se ha extendido tanto su uso durante estos años, es que permite analizar muestras de tamaño reducido y reduce los efectos de interferencia de agua o contaminantes superficiales.⁵
El objetivo de este trabajo fue evaluar las diferencias bioquímicas entre perros clínicamente sanos y perros con cáncer a través de la comparación de su patrón espectroscópico o huella molecular en muestras de suero, utilizando la técnica ATR-FTIR combinada con técnicas de machine learning Solo hay un estudio similar publicado en medicina veterinaria, con un número menor de muestras (40 perros sanos y 30 con cáncer), y en el que encontraron diferencias significativas en los patrones de absorción infrarroja entre ambos grupos. En este estudio, las diferencias entre los perros control y aquellos con cáncer se observaron a partir de los cambios en las posiciones de los picos de absorción de las principales proteínas, carbohidratos y ácidos nucleicos en el suero, y coincidían con los resultados de las pruebas clínicas. Estas alteraciones en el conjunto de biomoléculas del suero provocan las diferencias en los espectros infrarrojos. Las intensidades y posiciones de las bandas de la amida I y amida II, determinadas por la conformación de la columna vertebral del patrón de enlace de hidrógeno, cambian en respuesta a las neoplasias malignas. Basándose en los datos espectrales, los resultados que obtuvieron fueron coherentes con varios trabajos publicados sobre la detección del cáncer en personas mediante técnicas espectroscópicas FTIR.³ ⁹
En dicho estudio, obtuvieron una sensibilidad del 76,7 % y una especificidad del 87,5 %, concluyendo que la ATR-FTIR podría servir como un método de screening para diferenciar entre perros sanos y perros con cáncer. En nuestro caso, los mejores resultados se obtuvieron con los procesos gaussianos lineales, obteniendo una precisión del 80 %, una sensibilidad del 56 % y una especificidad del 96 %. En general, todos los modelos tendieron a tener menores valores de sensibilidad, lo que quiere decir que hay un mayor número de falsos negativos o, lo que es lo mismo, su comportamiento es peor para detectar los casos positivos o con cáncer. Esto puede deberse a que se contaba con mayor proporción de individuos sanos que enfermos, por lo que es posible que la clase cáncer no estuviera suficientemente representada para su aprendizaje. Además, hemos realizado el estudio con tipos de tumores muy diferentes entre sí, incluso, en algunos casos, tumores benignos que pueden estar complicando el aprendizaje del algoritmo. Esto se manifiesta en que los espectros de los animales enfermos están dentro del área que define la desviación típica de los sanos (figura 6). Si bien nuestro estudio aprecia que los espectros manifiestan diferencias entre sanos y enfermos en todos los rangos de longitud de onda, estas son más marcadas en los picos de los 1 600 cm ¹ y 2 950 cm ¹, que se corresponden con las bandas que definen las amidas I y los lípidos. En futuras etapas de la investigación, se trabajará recolectando más muestras y equilibrando ambas clases para, de esta manera, optimizar los modelos de forma que aprendan ambas clases igual de bien y mejorar la sensibilidad, acercándola a la especificidad, que tiene un valor muy alto. Además, se establecerán criterios de clasificación inicial diferenciadores, teniendo en cuenta características fisiológicas del animal y características médicas de la enfermedad.
En el estudio previamente publicado, hipotetizaron que el error en la clasificación de ciertos espectros de pacientes con cáncer como sanos se podría atribuir a las variaciones en el tipo de cáncer y su severidad. Además, concluyeron que la especificidad tan alta de la técnica avala el potencial que tiene como herramienta diagnóstica para discernir entre individuos sanos y con cáncer.³
El cáncer es una enfermedad muy compleja, que produce distintas respuestas según su tipo, grado y estadios. Se necesita analizar un mayor número de muestras en total y de los distintos tipos de cáncer para mejorar la sensibilidad y para saber si distintos tipos de cáncer —que podrían tener diferente presencia molecular en suero, o incluso ausencia— podrían representar variables significativas que afectaran a
la capacidad de detección de la técnica. Otras posibles indicaciones de esta herramienta diagnóstica, además del diagnóstico del cáncer, podrían ser su uso para monitorizar la respuesta al tratamiento e incluso la detección precoz de recidivas.
Como conclusión , podríamos decir que la ATR-FTIR es un método rápido, económico y libre de reactivos, que requiere volúmenes muy pequeños de muestras de suero y que constituye una herramienta de cribado prometedora para discriminar entre sueros de perros con cáncer y perros sanos. Se requieren más estudios con un gran número de muestras de diferentes tipos de cáncer para optimizar la especificidad y sensibilidad en la detección del cáncer, y valorar su utilidad en otras aplicaciones.
Este estudio ha sido financiado por la Unión Europea – Next Generation EU.
Bibliografía
1. Marchi PH, Vendramini TH, Perini MP, Zafalon RV, Amaral AR, Ochamotto VA, Da Silveira JC, Dagli ML, Brunetto MA. Obesity, inflammation, and cancer in dogs: Review and perspectives. Front Vet Sci. 2022 Oct;9:1025
2. Morris JS. Genomic and proteomic profiling for cancer diagnosis in dogs. Vet J. 2016;215:101–109.
3. Larios G, Ribeiro M, Arruda C, et al. A new strategy for canine visceral leishmaniosis diagnosis based on FTIR spectroscopy and machine learning. J Biophotonics. 2021 Nov;14(11):e202100141..
4. Larios G., Ribeiro M., Arruda C., et al.: A new strategy for canine visceral leishmaniosis diagnosis based on FTIR spectroscopy and machine learning. J Biophotonics, 2021; Nov 14(11): e202100141.
5. Baker MJ, Trevisan J, Bassan P, Bhargava R, Butler HJ, Dorling KM, Fielden PR, Fogarty SW, Fullwood NJ, Heys KA, et al. Using Fourier transform IR spectroscopy to analyze biological materials. Nat Protoc. 2014;9(8):1771–1791.
6. Cui C, Wang D. High dimensional data regression using Lasso model and neural networks with random weights. Inf Sci 2016;372:505–517.
7. Gardner JR, Pleiss G, Bindel D, Weinberger KQ, Wilson AG. GPyTorch: Blackbox matrix-matrix Gaussian process inference with GPU acceleration. arXiv [cs.LG]. 2021 Jun 29; arXiv:1809.11165v6.
9. Huber M, Kepesidis KV, Voronina L, Fleischmann F, Fill E, Hermann J, Koch I, Milger-Kneidinger K, Kolben T, Schulz GB, Jokisch F, Behr J, Harbeck N, Reiser M, Stief C, Krausz F, Zigman M. Infrared molecular fingerprinting of blood-based liquid biopsies for the detection of cancer. eLife. 2021;10:e68758. •
xix premios científicos ignacio menes
El Colegio Oficial de Veterinarios de Asturias, en su decidida vocación de dinamizar y mejorar el ejercicio de la profesión veterinaria, convoca por decimosexto año consecutivo los PREMIOS CIENTÍFICOS IGNACIO MENES, dirigido a todos los profesionales que lo integran y pensado para destacar el trabajo de campo, la labor científica, los avances, las innovaciones que nuestros colegiados hayan aplicado en los últimos tiempos en el ejercicio de la Veterinaria. Están abiertos a todos los campos: clínicas de grandes y pequeños animales, producción veterinaria, higiene, calidad, y seguridad alimentaria, investigación básica e investigación aplicada. Se trata de unos premios destinados a fomentar el espíritu investigador y científico pero que, al mismo tiempo, sirvan para dar a conocer los avances que en el día a día van surgiendo como consecuencia de nuestra tarea profesional. Son, pues, unos premios para que los pequeños logros de nuestra actividad profesional se vean reconocidos.
BASES
1ª | Requisitos para ser participante
Podrán participar todos los veterinarios colegiados en el Colegio Oficial de Veterinarios de Asturias que estén al corriente de los pagos y de las obligaciones colegiales.
Quedan excluidos de participar los miembros de la Junta de Gobierno colegial, quienes serán, a los efectos de estos premios, el Jurado calificador de los mismos.
La participación a los Premios Científicos Ignacio Menes implica la expresa, íntegra y permanente aceptación de las presentes bases, sobre las cuales la Junta de Gobierno colegial se reserva el derecho de introducir las modificaciones justificadas que precise, siempre que las mismas no perjudiquen a ningún participante y se comuniquen pertinentemente.
2ª | Estructura y presentación de los trabajos
Los trabajos veterinarios deberán redactarse en español y presentarse a concurso dentro de alguno de los siguientes grupos:
• Caso clínico
• Artículo de revisión
• Estudio de campo y aplicaciones
Tanto los casos clínicos como los estudios de campo versarán hasta un máximo de tres casos o materias. Para que un trabajo sea considerado artículo de revisión deberá contener un mínimo de cuatro casos.
Todos los trabajos deberán presentar la siguiente estructura: Título
Deberá ser conciso del trabajo realizado. Introducción
En él, el autor o autores deben explicar la patología o la materia objeto de estudio o investigación, plantear el objetivo de trabajo, la metodología que emplea, y los resultados que obtiene de una forma muy abreviada.
Descripción del caso clínicos y de la materia objeto de estudio
Es el propio cuerpo del trabajo. Se deberá aportar el material necesario (verbigracia: registros documentales, resultados analíticos, radiología, análisis, ecografías, etc.).
En los trabajos basados en cirugía, se deberá de demostrar la evolución al final del proceso.
Serán excluidos los trabajos (caso clínico, artículo de revisión o estudio de campo) que no reflejen una ética profesional, especialmente aquéllos que presenten un sufrimiento no justificado del paciente.
Asimismo, no se aceptarán trabajos que contengan datos personales (nombre, apellidos, domicilio, teléfono, email, fotografía) del propietario del animal o animales objeto del caso, artículo o estudio.
Discusión
En el caso clínico se hará una breve defensa, por parte del autor o autores, de su diagnóstico y sus resultados.
En el resto de trabajos se debe presentar todo el material y la documentación necesaria para permitir una adecuada valoración del mismo, así como las conclusiones del estudio.
Bibliografía
Cualquier afirmación científica deberá estar contrastada por una cita bibliográfica.
El número de citas bibliográficas es libre, pero en el caso clínico se deberá aportar un mínimo de tres citas publicadas en los últimos cinco años. En el resto de trabajos este número mínimo se amplía a seis citas.
Las citas bibliográficas se señalarán con índices numéricos en orden creciente de aparición, según se vayan citando en el texto y, al final, en el capítulo de Bibliografía se escribirán las reseñas bibliográficas completas, siguiendo una nomenclatura bibliográfica internacional. Por ejemplo:
1: LABHSETWAR AP, TYLER WJ, CASIDA LE: Analysis of variation in some factors affecting multiple ovulations in Holstein cattle. J Dairy Sci, 46, 840-842, 1963.
2: ROGERS GW: Requirements and uses of evaluations for health and reproductive traits. Proc. 5th World Conge Genet Appl. Livest Prod, 17, 81-88, 1994.
3: MORROW DA: Examination of the reproductive tract of the cow and heifer (In) Robert H (eds): Current therapy in theriogenology: Diagnosis, treatment and prevention of reproductive diseases in small and large animals. Philadelphia. W. B. Saunders Company, 95-101, 1986.
3ª | Valoración y aceptación de trabajos
Todos los trabajos serán presentados en sobre cerrado, renombrados XIX Premios Científicos Ignacio Menes y serán dirigidos exclusivamente a la Secretaría de Colegio
Oficial de Veterinarios de Asturias (C/ Marqués de Pidal, 6, 2º C – 33004 Oviedo), donde únicamente la Secretaria del Colegio podrá conocer la autoría de los mismos. La Sra. Secretaria será la encargada de adjudicar un número clave a cada artículo que sustituirá al nombre del autor o autores (para que el jurado no conozca previamente no quepa sombra alguna de que el jurado conozca el origen del mismo) y de mantener la correlación entre las claves y sus autores y direcciones. Es por ello que la Sra. Secretaria no podrá formar parte del Jurado calificador, debiendo ausentarse en las deliberaciones y votaciones que la Junta de Gobierno realice para determinar los ganadores de los premios. El trabajo presentado debe ser original del propio autor, respondiendo los participantes de la autoría del mismo. No se aceptará ningún trabajo en colaboración con otra persona o entidad, salvo que sea miembro del Colegio Oficial de Veterinario de Asturias.
4ª | Requisitos a cumplir en lo referente al texto e imágenes de los trabajos
Se deberán mandar los trabajos en papel DIN-A4, adjuntando asimismo un lápiz de memoria USB donde se incluirá el trabajo completo en formato pdf y en formato Word, así como las imágenes por separado en formato jpg, si las hubiera; además de una hoja donde se detalle el nombre y apellido de los autores, número de DNI, número de colegiado, dirección, teléfono y dirección electrónica de contacto.
El texto no deberá exceder las 10 páginas de extensión, en tipo de letra Arial, tamaño 12, con interlineado de 1,5 y márgenes derecho e izquierdo de 2,5cm.
Se aceptarán un número ilimitado de fotos y dibujos, siempre que éstos sean estrictamente imprescindibles y cuenten, caso de no ser fotos o dibujos propios, con los preceptivos derechos necesarios para su explotación en el trabajo que se psresenta.
5ª | Plazo de entrega de los trabajos
La fecha límite para la presentación de los trabajos será el próximo 31 de agosto de 2025.
6ª | Premios
• Se otorgará un primer premio de dos mil (2.000) euros, para el autor del calificado como mejor trabajo, así como un diploma honorífico.
• Se otorgará un segundo premio de mil quinientos (1.500) euros, para el autor del calificado como segundo mejor trabajo, así como un diploma honorífico.
• Se otorgará un tercer premio de mil (1.000) euros, para el autor del tercer mejor trabajo, así como un diploma honorífico.
No cabe un mismo ganador para más de un premio. Los premiados ceden de forma no exclusiva los derechos de autor sobre los trabajos presentados al Colegio Oficial de Veterinarios de Asturias (Q-3371001-C), sobre cuya autoría no podrá tener contraídos ni contraerá gravámenes que atenten contra los derechos que se ceden.
La aceptación del premio representa la expresa autorización del premiado para la publicación de su nombre e imagen, así como la reproducción del trabajo, en cuánta publicidad, publicación, información o medio determine el Colegio Oficial de Veterinarios de Asturias, sin que tal autorización pueda dar lugar a remuneración alguna.
Los premios quedarán sujetos a las obligaciones fiscales que correspondan.
La entrega formal de los premios y diplomas honoríficos, a los autores de los artículos presentados, se realizará durante la celebración de la festividad de San Francisco. La Junta de Gobierno
