Puntos clave en la cadena alimentaria para el control de Campylobacter

Puntos clave en la cadena alimentaria para el control de Campylobacter

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Un estudio del CISA-INIA utiliza un algoritmo de machine learning para identificar puntos clave de ocurrencia de Campylobacter spp. en la cadena alimentaria española. Los resultados del estudio podrían ser útiles para diseñar futuros programas de vigilancia dirigidos para Campylobacter, enfocándose de manera más eficiente en su detección en aquellos productos y etapas donde es más común.

 

Campylobacter en la cadena alimentaria

Campylobacter spp. es el origen de la enfermedad zoonótica más notificada cada año en la UE desde el 2007: la campilobacteriosis. La alta incidencia de esta infección gastrointestinal destaca la necesidad de desarrollar métodos de vigilancia más eficientes, así como de la identificación de puntos clave en la cadena alimentaria relevantes para su control. 

España es el tercer mayor productor de aves de corral en la UE, después de Polonia y Francia, y un gran exportador. Por lo tanto, un control adecuado de Campylobacter es clave para el sector y de gran importancia para la UE.

Con el objetivo de aportar nuevos enfoques para prevenir esta zoonosis, investigadores/as del Centro de Investigación en Sanidad Animal (CISA-INIA) CSIC en Valdeolmos, han realizado un estudio para identificar y evaluar puntos clave de la ocurrencia de Campylobacter spp. a lo largo de la cadena alimentaria española, utilizando un algoritmo de machine learning (Random forest). 

En el trabajo se analiza un conjunto de datos disponibles en un total de 810 informes oficiales proporcionados por cada una de las comunidades autónomas de España a la Agencia Española de Seguridad Alimentaria y Nutrición (AESAN), durante el período 2015-2020.

El análisis se llevó a cabo basándose en las siguientes variables: producto, etapa de la cadena alimentaria y región geográfica, utilizando el algoritmo de bosque aleatorio, que estima la importancia relativa de cada variable y detecta automáticamente las interacciones entre ellas, permitiendo la caracterización de sus efectos en la salida del modelo.

La presencia de Campylobacter fue influenciada por las tres variables seleccionadas, principalmente por el producto, seguido por la región y la etapa. 

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Presencia de Campylobacter según el tipo de producto

Los productos se clasificaron en 10 categorías: carnes (vacuno, porcino, aves de corral, carne de oveja, otros), huevos (huevos y ovoproductos), productos lácteos, alimentos procesados, otros (ensaladas, salsas, sopas, frutas y verduras, pescado).

Entre los productos estudiados, la carne, especialmente de aves de corral y ovejas, presentó la mayor probabilidad de ocurrencia de Campylobacter

Es de destacar que, a diferencia de las aves de corral, conocido origen de casos de campilobacteriosis, la epidemiología de Campylobacter en ovejas es menos comprendida. A pesar del pequeño tamaño de la muestra, la prevalencia (60%, 18/30) hallada en el estudio parece indicar que la presencia de la bacteria en la carne de oveja de España puede ser alta. 

La contaminación de la carne y el hígado de oveja con Campylobacter probablemente ocurre durante la evisceración, cuando entran en contacto con contenido fecal. Cabe destacar que, además del problema de seguridad alimentaria que representan, algunas especies de la bacteria pueden causar abortos en ovejas. Por lo que los/as autores/as consideran de interés identificar las especies de Campylobacter presentes en las ovejas de España.

Otras variables que influyen en la ocurrencia de Campylobacter

Las etapas de la cadena alimentaria se clasificaron en 8 categorías: Primaria (inspección fronteriza y mataderos), Intermedia (plantas de procesamiento), Final (minorista, mayorista, hospitales o instituciones de atención médica y establecimientos de servicio [restaurante, café, bar, pub, hotel o catering]) y No especificado.

La bacteria estuvo presente en las etapas primaria, intermedia y final de la cadena alimentaria, representando esta última una posible exposición directa del consumidor a la bacteria.

En cuanto a la variable región (Comunidad Autónoma), la región con la mayor influencia en la predicción de la ocurrencia de Campylobacter fue Madrid, seguida por la Comunidad Valenciana, Asturias, Murcia y Castilla-La Mancha.  No obstante, hay que tener en cuenta que las diferencias entre CCAA pueden indicar divergencias en el esfuerzo de vigilancia.

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Puntos importantes en la cadena alimentaria

Según los resultados del estudio, la probabilidad de ocurrencia de Campylobacter a lo largo de la cadena alimentaria podría tener diferentes patrones dependiendo del producto. 

La mayor probabilidad de ocurrencia de Campylobacter en la carne de aves de corral, ovejas, vacuno y porcino fue en el matadero. Además, en esta misma etapa primaria, la inspección fronteriza aumentó significativamente la probabilidad de presencia en las aves de corral. Por lo tanto, la reducción de la carga de la bacteria en las granjas y de la contaminación de la carne en la etapa de matanza se mostraron clave para prevenir su transmisión a los humanos.

Por otra parte, según el modelo, la etapa intermedia "planta de procesamiento" y las etapas finales "mayorista y minorista" mostraron una alta probabilidad de Campylobacter en la carne de aves de corral y ovejas. La alta probabilidad de presencia dela bacteria en estas etapas finales es preocupante, ya que indica una posible ruta directa al consumidor final .

Por el contrario, la etapa final "establecimientos de servicio" no presentó una probabilidad notable de presencia de la bacteria en ninguno de los tipos de carne analizados. 

Los resultados del estudio podrían ser útiles para diseñar futuros programas de vigilancia dirigidos para Campylobacter, enfocándose de manera más eficiente en su detección en aquellos productos y etapas donde es más común.

 

Documento de referencia:

Sacristán, C., Rodríguez, A., Iglesias, I., & de la Torre, A. (2024). Campylobacter assessment along the Spanish food chain: Identification of key points. Zoonoses and Public Health, 00, 1–8. https://doi.org/10.1111/zph.13165

 

 

 

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