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La microbiologa predictiva como
herramienta en la validacin de
procesos y la determinacin de la
vida til de los alimentos
Artur X. Roig
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Necesidades para el desarrollo de los
procesos de tratamiento/conservacin
Definir los parmetros del tratamiento necesariospara conseguir estos objetivos Independientes del tipo de tratamiento:
Tiempo de aplicacin
Dependientes del tipo de tratamiento: Temperatura
Presin
Dosis de irradiacin, etc.
Dependientes del alimento (intrnsecos)
pH
Aw
Tener un marcador de la eficacia: Microorganismo (u otro indicador) cuya destruccin nos
indique la consecucin del objetivo
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Obtencin de modelos
A partir del anlisis de los datos obtenidos de la
aplicacin de tratamientos basados en
combinaciones de los diferentes parmetros
obtenemos unos resultados de letalidad/crecimiento Los resultados pueden analizarse y obtener
frmulas matemticas, que incluyen la obtencin de
una serie de coeficientes que permiten predecir la
eficacia de futuros tratamientos Ej. inactivacin trmica
N = N0. e- Kt N = nmero de microorganismos viables
N0 = nmero de microorganismos viables iniciales
K =tasa de muerte (min-1) (es funcin de las condiciones de esterilizacin(temperatura, tenor de humedad, concentracin del agente qumico)
T =tiempo de exposicin al agente
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La microbiologa predictiva
La microbiologa predictivacomprende el estudio de
la respuesta, en forma de crecimiento o de inhibicin,
de los microorganismos que se desarrollan en los
alimentos en funcin de los factores que les afectan(temperatura, pH, gases, etc.), y a partir de los datos
obtenidos, poder predecir lo que suceder durante
el almacenamiento o procesado de los alimentos
Es un campo de estudio que combina elementos de
microbiologa, matemticas y estadstica.
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Tipos de modelos predictivos
Modelos de crecimiento: permiten estimar la velocidad delcrecimiento de un microorganismo en unas condicionesambientales favorables
Modelos de inactivacin: permiten determinar la intensidad
del efecto letal de un tratamiento o unas condicionesambientales desfavorables sobre un microorganismo
Log ymax
Log yo
(temps)
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Tipos de modelos predictivos
Modelos cinticos(crecimiento, supervivencia o inactivacin):
tratan de determinar el nmero de microorganismos en funcin
del tiempo
Modelos probabilsticos: permiten estimar los lmites del
crecimiento/no crecimiento o produccin/no produccin de unatoxina
Ej: Probabilidad de formacin de toxinas
por Cl.botu l inumGrupo II a 6 C, pH 7,0 y
0,5 % sal, a una concentracin inicial de 3
Log UFC/g,
Valores obtenidos con PMP 7.0
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Tipos de los modelos predictivos
Modelo primario: Establecen el modelo de
crecimiento/muerte en unas condiciones
ambientales constantes
Modelo secundario: Establecen como losparmetros del modelo primario se afectan por
modificaciones en los factores ambientales
Modelo terciario: consisten en la aplicacin de uno
o ms modelos primarios o secundariosincorporados en un paquete o aplicacin de
softwarede uso sencillo
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8/18Fuente: Alimentos seguros: microbiologa. S.J.Forsythe, Acribia
Valor D
Valor D: tiempo de reduccin decimal
Tiempo necesario para que, a una temperatura
dada, se produzca una reduccin del 90% (1 Log)
de la poblacin microbiana (modelo primario)
N = N0. e- Kt
Si lo pasamos a base 10
N = N0. 10- t / D
El valor de D se deduce cuando t=Dy por lo tantoN=0.1 N0
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Valor z
Valor z: aumento de la temperatura requerido para
incrementa 10 veces la tasa de muerte, o reducir
10 veces el valor D tiempo
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Utilidad en el desarrollo de
procesos
Valor F: tiempo total requerido para reducir la poblacin
microbiana una magnitud especfica para garantizar la
seguridad del producto
F = - D Log [N0/N]
Valor F0: tiempo (en minutos) necesario para obtener
una reduccin total del microorganismos (esterilidad)
Normalmente se consideran valores de 6 D
Para C.botulinumel valor requerido es 12 D a 121 C;
F0=12D
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Qu pasa cuando el
comportamiento no es lineal o de
primer orden?
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Alternativas al modelo lineal
primario
Gompertz
Log-logistic
Weibull
Baranyi-Roberts
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Como saber qu modelo es el
mas adecuado?
Coeficiente de determinacin (R2): Cuanto ms elevado (prximo a 1),
mejor es el ajuste
MSE (mean square error): cuanto ms pequeo, mejor es el ajuste
Factor de precisin: cuanto mayor es el factor, menos precisa es la media
estimada. Su valor optimo es 1
Sencillez del modelo: no deben utilizarse modelos muy complicados, con
muchos parmetros, ya que aumenta los errores acumulados
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Ejemplo de ajuste de modelos
lineales/no lineales: tratamiento
trmico
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Inconvenientes de los modelos
no-lineales
No permiten calcular valores
que permitan una fcil
prediccin
D,z,F0etc.
Una posible alternativa es
aplicar el modelo lineal
en fases
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Modelos terciarios
Programas informticosque permiten integrar datos y predecirfcilmente el comportamiento de los microorganismos sometidosa diversos tratamientos
Los hay de acceso libre (gratuitos) o de acceso previo pago
Ejemplos de programas de acceso libre: Seafood Spoilage Predictor(SSSP) (Dinamarca):
Desarrollado por el Danish National Institute of Aquatic Resources
Web: http://sssp.dtuaqua.dk/
Pathogen Modelling Program(PMP 7.0)(EEUU)
Desarrollado por el USDA Eastern Regional Research Centre Web: http://ars.usda.gov/Services/docs.htm?docid=6786
Combase(Reino Unido):
Institute of Food Research
Web: http://www.combase.cc
http://sssp.dtuaqua.dk/http://ars.usda.gov/Services/docs.htm?docid=6786http://www.combase.cc/http://www.combase.cc/http://ars.usda.gov/Services/docs.htm?docid=6786http://sssp.dtuaqua.dk/