La industria alimentaria se enfrenta a riesgos microbiológicos de naturaleza diversa, desde los microorganismos alterantes que afectan a la calidad del producto, hasta microorganismos patógenos (bacterias o virus) que pueden generar un problema de salud al consumidor final. A esto se añade la problemática creciente de las resistencias antimicrobianas, que reducen la eficacia biocida de los productos desinfectantes y la capacidad de los antibióticos para tratar las eventuales intoxicaciones.
Existen a disposición de la industria distintas herramientas informáticas, técnicas analíticas y metodologías de trabajo que se pueden aplicar para prevenir estos riesgos. Haremos aquí una revisión general de las más importantes entre las que ya se encuentran disponibles y con las que las industrias alimentarias ya pueden contar, tales como:
- El uso de modelos predictivos del riesgo microbiológico.
- Las técnicas rápidas de detección de microrganismos
- El diagnóstico de contaminación en planta.
1.- Uso de modelos predictivos del riesgo microbiológico
Se basan en el hecho de que el comportamiento de un microorganismo en unas determinadas condiciones es predecible. La forma de predecir este comportamiento se concreta finalmente en una fórmula matemática, que funcionará dentro de un determinado rango de los diferentes factores considerados.
Este tipo de herramientas está referenciado en la reglamentación europea sobre criterios microbiológicos aplicables a productos alimenticios, y por tanto pueden ser utilizadas por las empresas alimentarias para establecer sus criterios de riesgo.
Los modelos microbiológicos pueden predecir desde la cantidad de un determinado patógeno o toxina después de un proceso o tratamiento de conservación a través de herramientas basadas en probabilidad cinética o el tratamiento de una gran cantidad de datos (big data) analizados mediante algoritmos, lo que se conoce como técnicas basadas en “redes neuronales”.
Finalmente, estos sistemas nos permiten:
- Conocer cómo pueden influir cambios de condiciones de proceso en la calidad microbiológica final del producto.
- Obtener un software inteligente y particularizado para un determinado proceso productivo
- Realizar una gestión del APPCC más eficaz
- Evaluar el riesgo microbiológico inherente a un determinado evento, por ejemplo, una parada de línea.
Los modelos predictivos pueden además implementarse en herramientas informáticas, lo que permite realizar simulaciones para condiciones específicas, proporcionando una estimación del riesgo asociado al alimento, proceso y patógeno objeto de estudio.
2.- Técnicas rápidas de detección de microrganismos
Dado el especial valor que el consumidor da a la seguridad alimentaria, que en realidad entiende como un derecho, el operador de la industria alimentaria debe adoptar sistemas lo más eficaces posible siempre dentro de las necesidades marcadas por el análisis del riesgo. En este sentido, van siendo cada vez más los productos sometidos a un régimen de liberación positiva. Es decir, un lote no se libera o entrega a cliente antes de comprobarse su conformidad mediante análisis. Los costes logísticos de tener retenida la producción son altos, y además es importante poder servir a los clientes en el menor plazo posible para satisfacer sus propias necesidades. Todo ello configura un escenario en el que reducir los plazos de emisión de resultados mediante técnicas rápidas de análisis se hace imprescindible.
Hay que añadir que en este entorno es importante no perder fiabilidad a pesar de acortar tiempos de respuesta, por lo que los métodos rápidos deben constituir lo que llamamos métodos alternativos con técnicas validadas y por tanto equivalentes a las tradicionales.
Entre los métodos rápidos cuantitativos destacan la citometría de flujo, los métodos basados en NMP (número más probable) automatizados, así como otros sistemas como SimPlate, Petri-film o Bactrac (impedancia).
Podemos contar también con métodos cualitativos como inmunoensayos (ELISA), reconocimiento por fagos, técnicas genéticas como PCR real time, vPCR real time, PCR digital o RT-PCR.
Por último, para la confirmación de positivos es necesaria la identificación del microorganismo analizado. En este campo también se han desarrollado técnicas que permiten acortar tiempos u obtener un mayor grado de información en la tipificación. En este caso hablamos por ejemplo de técnicas bioquímicas y enzimáticas de identificación del fenotipo, secuenciación o espectometría de masas (MALDI-TOF).
Como podemos comprobar, contamos con un amplio abanico de soluciones que exigen de los laboratorios de análisis microbiológico un constante esfuerzo de inversión y actualización tecnológica.
3.- El diagnóstico de contaminación en planta
Irremediablemente, y a pesar de la mejora de los procesos de limpieza y desinfección, en ocasiones aparecen contaminaciones persistentes o recurrentes en los productos fabricados en una planta de producción. En esos casos es de vital importancia identificar cual es o cuales son los focos de contaminación que están detrás de este problema. Para ello, la herramienta a utilizar son los diagnósticos de contaminación en planta, que nos van a permitir “seguir” a la población microbiana hasta dar con los focos, para posteriormente tomar medidas correctoras que permitan acabar con ellos. En lo referente a medidas correctoras, hay que hacer especial mención a las que están basadas en el diseño higiénico de instalaciones y equipos, ya que en muchas ocasiones son fallos en el diseño de la planta o sus equipos los que originan la aparición de focos de contaminación que resisten a los procesos de limpieza y desinfección.
Los diagnósticos de contaminación en planta deben seguir una sistemática que podemos resumir en:
- Estudio del proceso de elaboración
- Diseño del plan de muestreo.
- Caracterización genética de los microorganismos aislados.
Para el estudio del proceso de elaboración se recopila y estudia información referente a características de los productos a fabricar (fichas técnicas), diagramas de flujo del proceso de elaboración de cada producto estudiado, plano de instalaciones, resultados de los controles microbiológicos rutinarios y plan de limpieza y desinfección. Este estudio nos permitirá conocer suficientemente el proceso y sus características, así como los elementos constitutivos de la instalación y los flujos de materiales. En ocasiones, mediante este estudio se pueden identificar mejoras que contribuirían a un mejor control de la contaminación.
Tras este estudio preliminar, estaremos en condiciones de definir el plan de muestreo en planta. Para ello tendremos que determinar cuales son los microorganismos objeto de estudio, los puntos y frecuencia requerida de muestreo, así como las metodologías de muestreo y análisis.
Una vez realizado el muestreo se requerirá caracterizar genéticamente los microorganismos que hayan sido aislados. Y finalmente podremos identificar los focos, así como las medidas correctoras más eficaces para hacer que estos desaparezcan.
Como resumen de todo lo expuesto en esta revisión de tendencias en la prevención y control de riesgos microbiológicos podemos llegar a las siguientes conclusiones:
- La prevención y el control de los riesgos microbiológicos constituye una prioridad para cualquier industria del sector alimentario, requiriéndose cada vez métodos más eficaces y eficientes para no comprometer la seguridad alimentaria ala vez que se controlan los costes.
- Para conseguir estas mejoras las empresas y los profesionales de la seguridad alimentaria tenemos que recurrir a nuevas técnicas que nos permitan anticiparnos a los problemas de contaminación (modelos predictivos), dar respuesta eficaz a las necesidades de control (métodos rápidos alternativos) y atajar los problemas de contaminación en planta (diagnóstico de contaminación en planta.
En AINIA contamos con profesionales expertos en estas temáticas, el equipamiento y las metodologías necesarias para poder llevar a la práctica estas soluciones, tanto en nuestros laboratorios como en casa de nuestras empresas cliente. Contacte con nosotros si tiene una necesidad en este campo, podemos ayudarle.
