Cada vez más, buscamos consumir alimentos más frescos, naturales y libres de conservantes artificiales. Los explotadores de las empresas agroalimentarias diseñan y reformulan alimentos atendiendo a esa demanda. Pero ¿cómo mantener esas nuevas creaciones alimentarias libres de microorganismos nocivos para el consumidor? Las matemáticas pueden tener la respuesta.
Predecir el comportamiento de los microorganismos en un alimento
La obtención de nuevos productos para satisfacer las demandas de los consumidores supone en muchos casos un reto para las empresas agroalimentarias, que deben mantener la calidad sensorial, la funcionalidad y al mismo tiempo también la inocuidad de los nuevos alimentos desarrollados.
Una ecuación complicada: productos más frescos y naturales, pero que posean las suficientes condiciones barrera frente al desarrollo de microorganismos patógenos y alterantes.
¿Cómo adecuarse a la legislación en cuanto al cumplimiento de los criterios microbiológicos aplicables a los productos alimenticios (Reglamento CE 2073/2005) durante toda la vida útil de esos nuevos productos, en los que se introducen cambios en la composición?
Una de las posibilidades es la microbiología predictiva, una herramienta que permite conocer el comportamiento de los microorganismos en todo un rango de condiciones y combinaciones ambientales distintas.
La microbiología predictiva se basa en modelos matemáticos que permiten predecir el comportamiento de los microorganismos en un alimento, según variables ambientales reproducibles, 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.
Estos modelos predictivos son de gran utilidad a los fabricantes de alimentos para asegurar la calidad y seguridad alimentaria, decidir nuevas formulaciones de alimentos y estimar la vida útil de los productos.
La aplicación de los modelos predictivos permite 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.
Desarrollo de modelos de diagnóstico
A partir de un conjunto de datos experimentales es posible 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).
La primera fase del proceso se inicia con la elección de la microbiota de interés, en la que se deben obtener cultivos de los microorganismos objetivo del estudio.
Para la realización de modelos se establece asimismo la determinación del rango experimental o de predicción, en que se definen qué parámetros ( T; pH, Aw, Concentración de conservantes; atmosfera;..) y en qué magnitud serán estudiados
Una vez definidos los parámetros, se definen las combinaciones de factores que serán experimentalmente estudiadas y que proporcionarán robustez estadística para la obtención de los modelos.
Posteriormente se elige el modelo primario, que 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.
Ahora es el momento de obtener datos experimentales 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.
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.
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….
Fuente: Ainia
