El control microbiológico de los alimentos y de los factores que influyen en su deterioro en cualquier punto de la cadena alimentaria cuenta con la microbiología predictiva. Esta disciplina, conocida en algunos sectores también con el nombre de ecología microbiana de los alimentos, describe las distintas respuestas microbianas de los alimentos a distintos ambientes a partir de modelos matemáticos y otros métodos numéricos y estadísticos. El artículo explica en qué consiste esta disciplina basada en modelos predictivos y la aportación en este campo de proyectos como ComBase.
Los factores que influyen en la contaminación de alimentos son varios. Por un lado, interviene la temperatura, el pH o la actividad de agua. ¿Qué explica esta clasificación? La mayoría de patógenos no crecen por debajo de ciertas temperaturas y su modo de actuar es distinto también en función del nivel de pH del alimento (ácidos o alcalinos) y de su estructura (mayor o menor concentración de agua). Con la microbiología predictiva se establece un sistema de control microbiológico que puede utilizarse en cualquier punto de la cadena de producción, desde la granja a la mesa. Uno de los principales objetivos de este sistema es predecir qué puede suceder durante el almacenamiento o el procesado de alimentos. Debe tenerse en cuenta que determinar la causa de contaminación bacteriana en una etapa particular es una tarea compleja ya que antes deben conocerse los motivos que hace que una bacteria crezca en unas determinadas condiciones y no en otras.
MODELOS MICROBIOLÓGICOS
Los modelos predictivos son una manera rápida y eficaz de evaluar el potencial de crecimiento de microorganismos
Los modelos predictivos en el campo de la microbiología en ordenadores permiten estimar la tasa de crecimiento microbiano y cómo se producirá el desarrollo de un microorganismo particular bajo condiciones específicas. Algunas de las herramientas desarrolladas son un software para predecir el deterioro e inocuidad de productos del mar (SSSP), un sistema capaz de predecir la vida útil y el crecimiento bacteriano de Listeria monocytogenes en estos productos, así como métodos para realizar una evaluación cuantitativa del riesgo (ECR), destinado a la evaluación de riesgos asociados con la contaminación microbiana de los alimentos.
En otros casos casos, los modelos se basan en datos generados en el laboratorio, donde se analizan medios de cultivo microbiológicos con distintos parámetros como el nivel de pH. Los modelos predictivos son una manera rápida y eficaz de evaluar el potencial de crecimiento de microorganismos en condiciones específicas. Para microorganismos como Salmonella o Clostridium botulinum, el tiempo de crecimiento es uno de los parámetros más importante.
La interpretación de los perfiles de temperatura con programas informáticos basados en modelos predictivos aporta información sobre la vida útil y seguridad de los alimentos. Así, se trabaja en modelos basados en las siguientes predicciones:
- Temperatura. La temperatura tiene una fuerte influencia en el crecimiento e inactivación de las bacterias. Temperaturas inferiores a los 5ºC detienen la replicación de patógenos microbianos y retardan el deterioro de los alimentos, mientras que temperaturas superiores a los 55ºC son letales para ciertos patógenos.
- Nivel de pH. Los niveles altos de acidez inhiben el crecimiento bacteriano. Algunos acidulantes como el ácido láctico es capaz de inhibir Listeria monocytogenes.
- Actividad de agua. La actividad de agua (aw) es la cantidad de agua libre en el alimento, es decir, el agua disponible para el crecimiento de microorganismos y para que se puedan llevar a cabo diferentes reacciones químicas. Tiene un valor que varía de 0 a 1; cuanto mayor es el valor, más alto es el riesgo de crecimiento de bacterias, levaduras y hongos.
COMBASE
ComBase es una base de datos europea iniciada en 2003 que recoge información sobre las respuestas microbianas más probables ante diversas condiciones ambientales. Uno de los principales objetivos por los que fue creada esta herramienta ha sido facilitar las evaluaciones de riesgo y desarrollo de modelos que permitan calcular el comportamiento de microorganismos cuando reaccionan a condiciones ambientales. Los criterios que incluye esta base de datos son el tipo de organismo, el alimento, el pH, la temperatura, la actividad de agua y otras condiciones alimenticias específicas.
En 2011, un programa de software fue capaz de predecir la cantidad de Salmonella que podía contener la carne de cerdo antes de que llegara a las estanterías. Con el programa, los expertos del Departamento de Agricultura estadounidense (USDA) rastrearon la bacteria, y otras contaminaciones bacterianas, en la cadena alimentaria. ComBase, un proyecto del Centro de Excelencia en Modelos Microbianos e Informática del USDA-ARS (CEMMI) trabaja como un “laboratorio virtual” destinado a generar asociaciones para avanzar en el uso de modelos predictivos de microorganismos en alimentos.
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