Microbiología predictiva y vida útil del alimento: 7 pasos para obtener modelos de diagnóstico

Por Redacción AINIA 3 años publicadoSin Comentarios
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Técnicos de AINIA trabajando en el laboratorio de bioensayos de AINIA Centro Tecnológico, en modelos predictivos de crecimiento microbiológico

El Reglamento CE 2073/2005 DE LA COMISIÓN de 15 de noviembre de 2005 y posteriores modificaciones, relativo a los criterios microbiológicos aplicables a los productos alimenticios, exige que en los casos en los que sea necesario, las empresas agroalimentarias realicen estudios en los que investiguen el cumplimiento de los criterios microbiológicos a lo largo de toda la vida útil del producto para garantizar su seguridad alimetnaria.
El reglamento señala a los modelos predictivos de diagnóstico, como una de las metodologías indicadas para realizar este tipo de estudios.
Microbiología: Las ventajas de los modelos predictivos de diagnóstico

La microbiología predictiva es una herramienta que permite conocer el comportamiento de los microorganismos en todo un rango de condiciones y combinaciones ambientales distintas. Se basa en la aplicación de modelos matemáticos para predecir el comportamiento de los microorganismos en un alimento, según variables ambientales reproductibles, como el grado de acidez, humedad, atmosfera, temperatura…, cuyos efectos sinérgicos influyen entre sí para ejercer un mayor o menor grado de protección frente a la alteración microbiana.

Una de las principales ventajas de la aplicación de modelos predictivos es la versatilidad y flexibilidad que proporcionan, siendo una herramienta de gran utilidad para fabricantes de alimentos a la hora de:

• Asegurar la calidad y seguridad alimentaria

Tomar decisiones sobre el diseño y la composición de nuevos productos (nuevas formulaciones de alimentos)

Estimar la vida útil de los alimentos, en coherencia con la legislación aplicable y, por lo tanto, poder predecir y actuar sobre el deterioro de los alimentos. Los modelos predictivos microbiológicos son la base que se utiliza en los análisis cuantitativos de riesgos.

La microbiología predictiva dio sus primeros pasos a principios de los años 90 y desde entonces ha ido evolucionando para evaluar cuantitativamente cuál es el comportamiento (crecimiento, supervivencia o inactivación) de microorganismos en los alimentos en los diferentes momentos del proceso, envasado y distribución, lo que ayuda a optimizar dichos procesos, desarrollar tratamientos de inactivación, nuevas formulaciones de productos y condiciones de conservación y envasado más seguras. Hoy día es una disciplina científica establecida y reconocida.

Para generar un modelo predictivo es necesario obtener un conjunto de datos experimentales que serán utilizados para obtener un modelo matemático que relaciona los parámetros respuesta del microorganismo, como por ejemplo, la velocidad de crecimiento, con los factores encontrados en los alimentos (pH, Aw, Temperatura, etc).
 

Pasos para la obtención de un modelo predictivo de crecimiento

 Fuente: Elaboración propia

 

1. Elección de microbiota de interés
En una primera fase se deben de obtener cultivos de los microorganismos o bien sus formas de resistencia (esporas) objetivo del estudio, seleccionando los serotipos o cepas microbianas de mayor importancia, aislados autoctonos, etc.

2. Determinación del rango experimental
Para la realización del modelos es necesario establecer las condiciones experimentales que definen el alcance del modelo, o rango de predicción, es decir, definir que parámetros ( T; pH, Aw, Concentración de conservantes; atmosfera;..) y en qué magnitud serán estudiados.

3. Diseño experimental
Una vez definidos los parámetros, es necesario definir las combinaciones de factores que serán experimentalmente estudiadas y que proporcionarán robustez estadística para la obtención de los modelos.

4. Elección del modelo primario
El modelo primario define el comportamiento del microorganismo en las condiciones a los que está sometido y permite extraer parámetros de crecimiento, inactivación, producción de toxina, alteración… del microorganismo que se utilizan para definir el modelo.

5. Obtención de datos experimentales
En esta etapa se generarán datos primarios que proporcionan la base de los modelos. Es necesario obtener datos de cada una de las condiciones a estudiar y que proporcionen una respuesta definida por parte del microorganismo ante ellas.

6. Obtención del modelo secundario
Los parámetros obtenidos a partir de la modelización de datos experimentales en los modelos primarios, utilizan para obtener un modelo secundario que define el efecto de los parámetros estudiados sobre la evolución del microorganismo y por tanto su respuesta a las condiciones estudiadas.

7. Obtención del modelo terciario
Por último, se obtienen modelos terciarios que sirven de interfase entre los parámetros que definen el modelo y parámetros respuesta del microorganismo, como puede ser el tiempo necesario para llegar a una determinada concentración en el alimento; producción de toxina; rango que permite asegurar estabilidad etc….

 

La industria alimentaria está creando continuamente nuevos “hábitats” para los microorganismos mediante el diseño y reformulación de alimentos, atendiendo a la demanda de productos más frescos, naturales y sin conservantes artificiales.

La obtención de estos nuevos productos supone en muchos casos un reto para las empresas que deben satisfacer a consumidores cada vez más exigentes en cuanto a la calidad sensorial y funcionalidad de los alimentos, pero a su vez asegurando que el producto en su conjunto posee las suficientes condiciones barrera frente al desarrollo de microorganismos patógenos y alterantes.

Conocer cómo afectan los cambios en la composición de los alimentos, en la seguridad de los mismos y en su estabilidad durante el almacenamiento es básico. En AINIA podemos ayudarle porque somos especialistas en microbiología predictiva y en el desarrollo de modelos de diagnóstico a la medida del producto y/o la necesidad de la empresa. Si tiene una necesidad en este ámbito, estaremos encantados de colaborar con Ud. y serle útiles.


 

 

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