01 d.microbiología Predictiva

MICROBIOLOGÍA PREDICTIVA O MICROBIOLOGÍA CUANTITATIVA

Microbiología predictiva

Es el conocimiento detallado de la respuesta microbiana a las condiciones ambientales.

Permite evaluar el efecto de los parámetros de procesamiento y almacenamiento sobre la calidad y seguridad de los alimentos.

Se basa en la modelación matemática para describir el comportamiento microbiano y predecir el crecimiento.

Microbiología predictiva. Desarrollo histórico

Esty y Meyer (1922), emplean un modelo para destruir esporas de Clostridium botulinum mediante tratamiento térmico.

Scott (1930) estableció la importancia de del conocimiento de la velocidad de crecimieto de ciertos m.o a diferentes temperaturas para el estudio del deterioro de la carne.

Spencer y Baines (1964), Nixon (1971) utilizan modelos predictivos para resolver problemas de intoxicación alimentaria

Aplicaciones de los modelos predictivos Permiten interpolar entre datos

experimentales y predecir respuestas en condiCones no estudiadas.

Permiten estimar la vida útil de los alimentos Evaluar las condiciones higienicas con las

que fue elaborado. Identificar putnos críticos de contro el el

proceso Identificar efectos de las variables del medio

sobre el comportamiento de los m.o patógenos o deteriorativos.

Determinar la seguridad microbiológica.

Parámetros cinéticos

Curva de crecimiento microbiano. Fases lag, exponencial (log), estacionaria y de muerte.

Tiempo de latencia (λ): tiempo en el que los m.o empiezan el periodo de crecimiento exponencial.

Tiempo de generación: tiempo necesario para duplicar la población, indica el estado fisiológico.

Velocidad de crecimiento Tasa específica de crecimiento Máximo valor de crecimiento (A)

Clasificación de los modelos Modelos de crecimiento Modelos de inactivación/activación

Tipos de modelos

Modelos primarioDescriben los cambios del número

microbiano (crecimiento, multiplicación, inactivación) en función del tiempo.

Ej.: Tasa de crecimiento exponencial, la inactivación térmica de primer orden y la función de Gompertz

Ecuación de Gompertz

Tipos de modelos

Modelos secundariosCaracterizan los parámetros de los modelos

primarios en función de las condiciones del medio como la temperatura, pH, aw, etc.

Ej.: Modelo de respuesta superficial, modelo de raíz cuadrada, y la relación de Arrhenius.

Ecuación de Arrhenius

Donde: es la constante de velocidad de reacción, Ea es la energía de activación, R la constante de los gases, T la temperatura absoluta, y α el factor preexponencial.

Modelos secundarios de predicción de la vida útil.

Modelo de Monod-Hinshelwood

Tipos de modelos

Tipos de modelos Modelos terciariosCombinan los anteriores mediante el uso de

programas informáticos.Ej.: Pathogen Modeling Program (PMP), creado

por la USDA y de acceso libre ComBase Seafood Spoilage Predictor, para alimentos de

origen marino Food MicroModel Pseudomonas Predictor Decision Support System Forecast MicroFit Quantitative risk assessment

Construcción de modelos predictivos Selección de cepas Generación de datos experimentales Aplicación de los modelos primarios,

secundarios y terciarios. Validación del modelo

Validación matemáticaValidación en el alimento (sistema real9

Pathogen Modeling Program on line Diseñado por científicos del United

States Departament of Agriculture (USDA), el Easterm Regional Reseach Center (ERRC) y complementado con estudios independientes.

Incluye los siguientes modelos: de crecimiento, de supervivencia, de inactivación, de enfriamiento, de irradiación, de turbidez y de toxina.

http://pmp.errc.ars.usda.gov/PMPOnline.aspx

Pathogen Modeling Program on line

Combase

Administrado por el Consorcio ComBase. Los socios  son el Institute of Food Research  (IFR) en el Reino Unido, el  USDA Agriculture Research Service (USDA-ARS) en los Estados Unidos, y el Food Safety Centre (FSC) de la Universidad de Tasmania en Australia.

ComBase

http://www.combase.cc/index.php/es/ Primero se debe crear una cuenta:

https://browser.combase.cc/membership/Login.aspx?ReturnUrl=%2f