Un programa informático innovador podría ser de gran ayuda para los profesionales de la seguridad alimentaria que trabajan para mantener las instalaciones de producción libres de patógenos transmitidos por los alimentos.

Los científicos de la Universidad de Cornell han desarrollado un programa informático, Monitoreo ambiental con un modelo de Listeria basado en agentes (EnABLe), para simular las ubicaciones más probables en una instalación de procesamiento donde podría encontrarse el patógeno mortal transmitido por los alimentos Listeria monocytogenes. Los gerentes de seguridad alimentaria pueden entonces probar esas áreas para detectar la presencia de bacterias, agregando una herramienta importante para prevenir la contaminación de los alimentos y la exposición humana al patógeno a través de alimentos contaminados.

El modelo de computadora, que se describe en la edición del 24 de enero de Informes científicos , tiene el potencial de ser modificado para una amplia gama de microbios y ubicaciones.

"El objetivo es crear una herramienta de apoyo a la toma de decisiones para el control de cualquier patógeno en cualquier entorno complejo, "dijo Renata Ivanek, profesor asociado en el Departamento de Medicina de la Población y Ciencias del Diagnóstico y autor principal del artículo. El estudio fue financiado por la Frozen Food Foundation a través de una subvención a Martin Wiedmann, profesor de ciencia de los alimentos, quien también es coautor del artículo.

Los investigadores, incluida la primera autora Claire Zoellner, un asociado de investigación postdoctoral en el laboratorio de Ivanek, Quieren eventualmente aplicar el marco para identificar la contaminación por patógenos que causan infecciones adquiridas en hospitales en hospitales veterinarios o bacterias E. coli en plantas de procesamiento de frutas y verduras.

Los profesionales de la seguridad alimentaria en las instalaciones de procesamiento mantienen horarios regulares para las pruebas de patógenos. Dependen de su propia experiencia y conocimiento del edificio para determinar dónde tomar muestras.

"Siempre que tengamos un entorno complejo, siempre tenemos que confiar en la opinión de expertos y las reglas generales para este sistema, o esta empresa, pero lo que estamos tratando de ofrecer es una forma de hacer esto más cuantitativo y sistemático mediante la creación de esta realidad digital, "Dijo Ivanek.

Para que el sistema funcione, Zoellner, Ivanek y sus colegas ingresaron todos los datos relevantes en el modelo, incluidas las perspectivas históricas, comentarios de expertos, detalles del equipo utilizado y su programa de limpieza, los trabajos que hace la gente, y materiales y personas que ingresan desde el exterior de la instalación.

"Un modelo informático como EnABLe conecta esos datos para ayudar a responder preguntas relacionadas con cambios en los riesgos de contaminación, posibles fuentes de contaminación y enfoques para la mitigación y gestión de riesgos, ", Dijo Zoellner.

"Una sola persona nunca podría realizar un seguimiento de toda esa información, pero si ejecutamos este modelo en una computadora, podemos tener en una iteración una distribución de Listeria en todos los equipos después de una semana. Y cada vez que lo ejecutas será diferente y predecirá colectivamente una gama de posibles resultados, "Dijo Ivanek.

El documento describe un sistema modelo que rastrea especies de Listeria en equipos y superficies en una instalación de salmón ahumado en frío. Las simulaciones revelaron la dinámica de la contaminación y los riesgos de contaminación por Listeria en las superficies de los equipos. Es más, Los conocimientos adquiridos al ver patrones en las áreas donde se predice Listeria pueden informar el diseño de plantas de procesamiento de alimentos y programas de monitoreo de Listeria. En el futuro, el modelo se aplicará a las instalaciones de alimentos congelados.

Listeria monocytogenes transmitida por los alimentos infecta aproximadamente a 1, 600 personas en los EE. UU. Cada año con síntomas similares a los de la gripe, con aproximadamente una de cada cinco de esas infecciones que terminan en la muerte.