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Agricultural Research Service

Modelos de computadora predicen el comportamiento de patógenos en aves de corral / 7 de junio 2005 / Noticias del Servicio de Investigación Agrícola, USDA

Dos colaboradores del ARS con la Universidad de Maryland-Eastern Shore examinan la expresión de proteína verde fluorescente por la bacteria Salmonella. Enlace a la información en inglés sobre la foto
La estudiante graduada Kalpana Dulal (izquierda) y el microbiólogo Dwayne Boucaud, quienes son colaboradores del ARS con la Universidad de Maryland-Eastern Shore, examinan la expresión de proteína verde fluorescente por la bacteria Salmonella.

Modelos de computadora predicen el comportamiento de patógenos en aves de corral

Por Jim Core
7 de junio 2005

Modelos de computadora que predicen más precisamente el crecimiento de patógenos alimenticios están siendo desarrollados por el Servicio de Investigación Agrícola (ARS) y están disponibles en Internet. Estos modelos hacen mejores predicciones sobre la seguridad de alimentos porque miden cómo los patógenos son afectados por la competición de otros microbios alimenticios.

El tecnólogo alimentario Thomas P. Oscar, en el Laboratorio de Investigación de la Seguridad de Alimentos de Aves de Corral mantenido por ARS en Princess Anne, Maryland, modela el crecimiento y la supervivencia de las bacterias Salmonella y Campylobacter en pollos. El laboratorio, ubicado en el campus de la Universidad de Maryland-Eastern Shore, es afiliado con el Centro de Investigación de la Región Oriental (ERRC por sus siglas en inglés) mantenido por ARS en Wyndmoor, Pensilvania.

La investigación de Oscar es parte de un área creciente, conocida como la microbiología predictiva, que estima el comportamiento de los patógenos de enfermedad alimentaria en reacción a las condiciones ambientales que se encuentran en la producción alimentaria y operaciones de proceso.

Anteriormente, los modelos fueron desarrollados a menudo por el estudio de los patógenos en caldo sin la presencia de otros microbios. Investigadores pensaron que esto podría ayudarles a predecir precisamente el comportamiento del patógeno en comidas. Pero esto no siempre es el caso porque estos modelos no consideran el papel que juegan los microorganismos presentes en situaciones auténticas.

Investigadores del ARS producirán modelos más realistas usando un sistema para evaluar la ejecución de modelos actuales. Oscar recientemente desarrolló un método de "zona de predicción aceptable" para evaluar los modelos existentes. El método establece los criterios para verificar y validar modelos, clasificándolos para mostrar cuáles son los mejores, y entonces identificando cambios para mejorar los modelos.

Según Oscar, la mayoría de los modelos actuales de caldo son demasiado cautelosos porque predicen cantidades mucho más altas de patógenos que estarían presentes en la comida real con la competición por otros microbios.

Exponer los modelos de patógenos en aves de corral, así como otros modelos de seguridad de alimentos, en la página cibernética del Programa de Modelos de Patógenos del ERRC debería acelerar el uso de modelos para las empresas alimentarias y otros profesionales en el campo de la microbiología predictiva.

Lea más sobre la investigación en la revista 'Agricultural Research' de junio 2005.

ARS es la agencia principal de investigaciones científicas del Departamento de Agricultura de EE.UU.

Última Modificación: 6/7/2005