Gestión de la seguridad alimentaria

Modelos predictivos del riesgo microbiológico

Garantizar la calidad y seguridad de los productos, así como la salud de los consumidores

La industria alimentaria se enfrenta a riesgos microbiológicos de diversa naturaleza. Por una parte, microorganismos alterantes que afectan a la calidad del producto, y, por otra, microorganismos patógenos (bacterias o virus) que pueden generar un problema de salud al consumidor final. Además de esta complejidad, está la creciente problemática de las resistencias antimicrobianas, que reducen la eficacia biocida de los productos desinfectantes y la capacidad de los antibióticos para tratar las eventuales intoxicaciones.

En AINIA te aportamos valor

Determinamos el riesgo microbiológico inherente a los procesos de producción
Predecimos el riesgo de un producto y proceso en determinadas condiciones
Utilizamos herramientas consideradas en le marco legislativo

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Modelos predictivos del riesgo microbiológico

Dado que el comportamiento de un microorganismo en unas determinadas condiciones es predecible, existen modelos matemáticos que, considerando distintos factores determinantes, son capaces de predecirlo. Esta metodología está reconocida en la reglamentación europea sobre criterios microbiológicos aplicables a productos alimenticios (RG 2073:2005). Los modelos microbiológicos pueden ayudar a optimizar las condiciones de obtención de un alimento según parámetros intrínsecos (pH, sal, concentración de aditivo) o extrínsecos (temperatura de conservación, humedad o atmosfera del espacio de cabeza) Empleando modelos microbiológicos en el entorno productivo podemos predecir la cantidad de un determinado patógeno o toxina después de un proceso o tratamiento de conservación. De este modo:

Conocemos cómo influyen los cambios de condiciones de proceso en la calidad microbiológica final del producto
Evaluamos el riesgo microbiológico inherente a un determinado evento, por ejemplo, una parada de línea
Contribuimos a una gestión del APPCC más eficaz

Además, implementando distintas herramientas somos capaces de realizar simulaciones según condiciones específicas, proporcionando una estimación del riesgo asociado al alimento, proceso y patógeno objeto de estudio.