Tecnología de los Alimentos

Investigadores de la UCO desarrollan un modelo para predecir el crecimiento de la listeria en quesos frescos

El trabajo validado por el equipo de investigación desarrolla una herramienta que permite estimar con mayor precisión la vida útil de estos alimentos

Integrantes del grupo de investigación observan una placa de petri.

Integrantes del grupo de investigación observan una placa de petri. / CÓRDOBA

Diario CÓRDOBA

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La listeriosis es una de las principales enfermedades zoonóticas de transmisión alimentaria y aunque el número de casos es relativamente escaso, su elevada mortalidad la convierte en un importante problema de salud pública. Para que la bacteria provoque la enfermedad, no sólo basta con que el alimento esté contaminado, sino que también es necesario que el patógeno alcance una determinada concentración. Como casi siempre ocurre en ciencia, la dosis hace el veneno. Con el objetivo de estudiar precisamente la proliferación de esta bacteria, un grupo de investigación del Departamento de Bromatología y Tecnología de los Alimentos de la Universidad de Córdoba (UCO) ha desarrollado un nuevo modelo matemático capaz de predecir el crecimiento del patógeno dentro del alimento, lo que permite estimar la vida útil de los productos alimentarios en diferentes condiciones previsibles de almacenamiento.

Concretamente, el equipo ha validado el modelo en quesos frescos de cabra artesanales, un producto que ha sido protagonista de varios brotes de listeriosis durante los últimos años y que podría presentar un mayor riesgo que otros al ser considerados un Alimento Listo para el Consumo (ALC), un grupo en el que se incluyen aquellos productos que no precisan ningún tratamiento térmico antes de ser ingeridos y que, por lo tanto, han sido preparados para ser consumidos directamente.

Según explica la investigadora Olga Bonilla, primera autora de la investigación, el trabajo se ha centrado en desarrollar un modelo predictivo de crecimiento analizando diferentes temperaturas de almacenamiento (4, 12, 18 y 25 grados) con el objetivo de calcular, empleando técnicas de microbiología predictiva, el tiempo que tarda el alimento en alcanzar la concentración máxima de la bacteria permitida por la regulación.

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