Al determinar la vida útil de los productos cárnicos, el uso de modelos predictivos puede ayudar a prevenir el deterioro y preservar la frescura.

Cuando se venden productos cárnicos, la vida útil es un elemento competitivo importante. La vida útil depende de varios factores, de los cuales los más importantes son la higiene de producción y la temperatura de almacenamiento, así como la cantidad de conservación en el producto cárnico, es decir, pH, sal, nitrito y ácidos orgánicos. Al determinar la vida útil, es importante considerar cómo se puede prevenir el crecimiento de organismos de descomposición y bacterias patógenas y, al mismo tiempo, vigilar atentamente la calidad sensorial del producto.

El crecimiento de bacterias patógenas se puede estimar mediante modelos matemáticos disponibles en la web, es decir, www.combase.cc de ComBase o www.dmripredict.dk de DMRI. Estos modelos pueden establecer fácilmente cuánta conservación se debe agregar a un producto para prevenir el crecimiento de varios patógenos, como Listeria monocytogenes y Clostridium botulinum, durante la vida útil deseada a una temperatura determinada.

También es importante prestar atención a prevenir el crecimiento de spoilers que, en algunos casos, pueden requerir un nivel de conservación superior al necesario para prevenir el crecimiento de patógenos. Un ejemplo es el crecimiento de bacterias del ácido láctico, que necesitarán más conservación para inhibir de lo que se necesita para prevenir el crecimiento de L. monocytogenes. Por lo tanto, crear la formulación correcta de un producto para prevenir el crecimiento de microorganismos y predecir la vida útil en la que el producto es seguro y fresco es una tarea muy compleja. El modelado predictivo ha demostrado ser una herramienta valiosa para resolver esta tarea.

Una perspectiva histórica

Las primeras semillas de lo que ahora conocemos como modelado predictivo del crecimiento microbiano se plantaron en la década de 1920 cuando WD Bigelow, químico jefe de la Asociación Nacional de Conservadores, utilizó la famosa Ecuación de Arrhenius para describir la naturaleza logarítmica de las curvas de tiempo de muerte térmica.1 Bigelow estaba interesado en describir la destrucción por calor de las esporas para calcular el tiempo necesario para tratar con calor las latas para evitar la proliferación de esporas de C. botulinum y garantizar la seguridad de los alimentos enlatados.

En la década de 1980 y principios de la de 1990, importantes eventos de intoxicación alimentaria (p. Ej., 1985: L. monocytogenes en quesos blandos estilo mexicano de Jalisco Products Inc. y 1992: Escherichia coli O157: H7 en empanadas de carne de res de la cadena de restaurantes Jack In The Box) , combinado con la tendencia de comer más alimentos frescos, llevó a la microbiología predictiva más a predecir el crecimiento de células vegetativas de una variedad de microorganismos tradicionales y emergentes, no solo patógenos, sino también bacterias de descomposición. Este desarrollo se vio favorecido en gran medida por la creciente disponibilidad y el poder de cálculo de las computadoras, que crecieron rápidamente desde principios de la década de 1990. Los principales eventos relacionados con patógenos transmitidos por los alimentos también llamaron la atención de los gobiernos y las entidades legales de todo el mundo hacia la seguridad alimentaria y cuestiones relacionadas.

Con este mayor enfoque en la seguridad alimentaria siguió un fuerte aumento en la financiación de la investigación. En la década de 1990, los métodos microbianos rápidos aún estaban en su infancia y no proporcionaron respuestas con la rapidez que requería el mercado. Por lo tanto, surgió un impulso significativo hacia métodos alternativos para determinar y documentar si un producto alimenticio era seguro y podía permanecer fresco a lo largo de la cadena de distribución. Todos estos factores, más la I + D masiva para respaldar las teorías de poder predecir el crecimiento microbiano, finalmente llevaron a la aceptación del modelo microbiano predictivo por parte de los legisladores de todo el mundo. En la actualidad, el modelado predictivo se acepta generalmente como parte del paso de validación en HACCP y se usa ampliamente tanto en el análisis de riesgo microbiano como en el desarrollo de productos en la industria alimentaria.

Modelos de vida útil

La vida útil de la carne depende de varias variables y es la suma total del crecimiento microbiano y la oxidación de lípidos. Es importante señalar que determinar la vida útil no es una ciencia exacta, y es algo imposible tener en cuenta todas las variables al predecir la vida útil. La organización de los autores ha investigado cuáles de estos factores son los más importantes.

Modelos de vida útil: carne fresca

Mediante la ejecución de diferentes pruebas preliminares de vida útil, quedó claro que la predicción de la vida útil de la carne fresca puede cubrirse mediante tres factores: 1) temperatura, 2) método de envasado y 3) recuento de bacterias en el momento del envasado. Además, las pruebas demostraron que el mejor indicador de deterioro es el olor. Los modelos de vida útil se desarrollaron en base a este conocimiento adquirido y décadas de experiencia en la industria cárnica. El objetivo era (y sigue siendo) desarrollar herramientas predictivas para la industria cárnica que cubran la mayoría de las importante variación de la vida real, en lugar de explicar las observaciones “a un nivel molecular”.

Los modelos de carne fresca se basan en datos de ensayos de vida útil, que se realizaron siguiendo un procedimiento estandarizado:

– Recolección de carne en el matadero (el día después del sacrificio); la carne se empaquetaba predominantemente en el matadero antes del transporte

– Transporte de la carne a la organización de los autores, seguido de almacenamiento refrigerado (se aplicaron registradores de temperatura para garantizar que la cadena de frío no se rompiera)

– A su llegada, se abrieron y analizaron 15 muestras (un panel sensorial experto realizó el recuento de placas bacterianas y la evaluación del olor).

– A intervalos a lo largo del ensayo, se seleccionaron al azar cinco muestras del almacenamiento refrigerado y se analizaron (el recuento de bacterias psicotróficas y la evaluación del olor fue realizada por un panel sensorial experto)

La prueba se detuvo una vez que la carne se echó por completo, lo que significa que el promedio de evaluación del olor calificó la carne como inaceptable.

Los cortes de carne se recolectaron aleatoriamente a lo largo del tiempo en plantas comerciales de cuatro países. Las categorías de carne recolectadas incluyeron cortes (cerdo, ternera y pollo) y picada (cerdo y ternera).

Durante las pruebas iniciales y el análisis de datos, se observó que el recuento bacteriano en el momento del envasado estaba relacionado con el desarrollo de olores. Por lo tanto, los resultados del modelo son el crecimiento de bacterias (recuento psicrotrófico) a lo largo del tiempo y el desarrollo de olores a lo largo del tiempo. El período mínimo de tiempo que pueden soportar los modelos es de un día. Debido a las variaciones naturales entre cortes individuales, no sería útil modelar el crecimiento (vida útil) para períodos de menos de un día.

Las curvas de crecimiento microbiológico y las evaluaciones sensoriales del olor a carne cruda se ajustaron mediante regresión no lineal con el modelo de crecimiento de Baranyi y Roberts (Figura 1).

FIGURA 1. El modelo de Baranyi y Roberts

El parámetro h0, que corresponde a la fase de retraso, fue independiente de la temperatura y el método de empaque, pero la fase de retraso para el desarrollo del olor mostró dependencia del recuento inicial de colonias psicrotróficas. Las curvas de crecimiento de diferentes estudios se compararon utilizando software patentado para extraer los parámetros de crecimiento de los datos de las pruebas de desafío.

El modelo de cortes de cerdo combina diferentes condiciones de temperatura y envasado.

A menudo, la carne se somete a cambios de temperatura y condiciones de envasado a lo largo de la cadena de distribución, desde el lugar de producción hasta que llega al consumidor. Para predecir una vida útil total teniendo en cuenta estas variaciones, se investigó la posibilidad de combinar los modelos para los tres métodos de envasado: vacío, aeróbico (envoltura) y atmósfera modificada (MAP). Los tres modelos se desarrollaron por separado, utilizando el procedimiento estándar descrito.

Para validar si los modelos podían combinarse, se realizaron varios experimentos, durante los cuales se cambiaron las condiciones de almacenamiento para un subgrupo de muestras. Era importante investigar y validar la respuesta real a los cambios, especialmente con respecto al crecimiento bacteriano: ¿el crecimiento se ralentizaría o aumentaría? La respuesta fue ninguna de las dos. El crecimiento continuó siguiendo la curva establecida para la nueva condición de almacenamiento.

Modelo de vida útil: tocino

 Se desarrolló un modelo para predecir la vida útil del tocino, utilizando los mismos principios que para la carne fresca.

Modelo de vida útil: carne procesada

La vida útil de los productos cárnicos procesados ​​(es decir, cocidos) depende de la temperatura y el método de envasado, al igual que en el caso de la carne fresca, pero también del perfil de conservación. La recopilación de datos para el modelo de producto cárnico procesado siguió el procedimiento estándar utilizado para los modelos de carne fresca. Nuevamente, las muestras (embutidos) se recolectaron aleatoriamente a lo largo del tiempo de plantas comerciales en cuatro países, asegurando así que el material de datos cubriera una amplia variedad de tipos de embutidos, conservación y condiciones de producción. El perfil de conservación de los productos varió de 1 a 3 por ciento de sal, 0 a 150 ppm de nitrito y 0 a 2 por ciento de lactato de sodio. Las temperaturas de almacenamiento variaron de 2 a 8 ° C. El modelo se basa en datos de 37 series de ensayos en los que se analizaron aproximadamente 2.000 paquetes de embutidos para detectar bacterias psicotróficas y del ácido láctico. Además, se llevaron a cabo aproximadamente 10.000 evaluaciones sensoriales de la apariencia, el olor y el sabor de los embutidos.

El análisis de datos para desarrollar el modelo de carne procesada fue más complejo que el análisis utilizado para los modelos de carne fresca, en parte debido a un mayor número de variables en el modelo de carne procesada. El modelo de carne procesada se desarrolló en colaboración con estadísticos de la Universidad Tecnológica Danesa. Se probaron varios modelos con los datos, y el mejor ajuste se observó con el llamado modelo logístico (en R: SSlogis) en la versión que se muestra en la Figura 2.

FIGURA 2. El modelo logístico utilizado para el modelo de carne procesada

 

Modelos de seguridad

Los modelos predictivos son herramientas útiles para validar la seguridad microbiana de los productos alimenticios. Hay muchos modelos predictivos disponibles e en la literatura y en línea. Algunos son de uso gratuito y otros requieren una membresía. En general, los modelos se desarrollan en base a estudios de crecimiento de microorganismos. Algunos modelos se basan en estudios de crecimiento en el laboratorio, donde se agregan diferentes concentraciones de conservantes a los sustratos de crecimiento y se almacenan en un rango de temperatura definido. Otros modelos se desarrollan en base a pruebas de desafío en productos alimenticios, donde los productos se fabrican con diferentes combinaciones de conservantes, se inoculan con microorganismos, se envasan y almacenan a temperaturas relevantes.

Al elegir un modelo predictivo para validar una receta o proceso, es extremadamente importante asegurarse de que la mayor cantidad posible de parámetros que afectan la supervivencia, inactivación o crecimiento de los microbios en cuestión estén incluidos en el modelo. Cuantos más parámetros pierda el modelo, peor será la predicción. Por lo tanto, si se produce un producto con pH 5 agregando sal, sorbato y lactato, entonces todos estos compuestos deben incluirse en el modelo; de lo contrario, el resultado utilizará más conservante del necesario.

La organización de los autores ha desarrollado una variedad de modelos que describen la inactivación, supervivencia y crecimiento de bacterias patógenas en productos cárnicos. Todos estos modelos se basan en pruebas de desafío de productos cárnicos y los parámetros se eligen en diálogo con la industria cárnica escandinava. Los modelos actualmente incluyen:

  • L. monocytogenes: crecimiento de L. monocytogenes en productos cárnicos (tipo deli)
  • C. botulinum: crecimiento / no crecimiento de C. botulinum en productos cárnicos (tipo deli)
  • ConFerm: supervivencia / reducción / crecimiento de L. monocytogenes, E. coli productora de toxina Shiga (STEC) y Salmonella durante la producción de salchichas maduradas y fermentadas
  • Yersinia enterocolitica: reducción de Y. enterocolitica durante la producción de salami
  • Y. enterocolitica: Crecimiento / reducción de Y. enterocolitica durante el curado de la carne.
  • Predictor de Staphtox: predice la formación de enterotoxinas de Staphylococcus y el aumento en el número de S. aureus durante el tratamiento térmico suave o la fermentación de la carne.
  • Inocuidad de los productos cárnicos secos: Crecimiento / reducción de L. monocytogenes, STEC y Salmonella durante la producción de carne curada seca.

Modelos de seguridad: L. monocytogenes y C. botulinum

En la Figura 3 se muestran ejemplos del crecimiento previsto de L. monocytogenes y C. botulinum. El modelo de crecimiento de L. monocytogenes se basa en datos de estudios de crecimiento en diferentes carnes frías cocidas, en rodajas y envasadas en atmósfera modificada (MA) inoculadas a simular la recontaminación durante el corte y el envasado.6,7 Se cultivó un cóctel de cinco cepas de L. monocytogenes en caldo de infusión cerebro-corazón (BHI) con NaCl al 2 por ciento a 10 ° C durante dos semanas para simular la recontaminación con cepas adaptadas al ambiente frío en departamentos de procesamiento de carne.

Figura 3

 

Los resultados indican que el modelo se puede clasificar como “bueno”, que es la categoría más alta.

Los productos cárnicos se elaboraron con diferentes pH y concentraciones de sal, nitrito y lactato. 

Perspectivas futuras sobre modelos predictivos en seguridad alimentaria

Con el intenso enfoque en la seguridad alimentaria y, en los últimos años, el reconocimiento del desperdicio de alimentos como un factor importante para abordar tanto la vida útil de los productos alimenticios como el cambio climático, no hay duda de que aumentará el uso de modelos predictivos. Gran parte del desarrollo de productos está en proceso para crear productos cárnicos más sostenibles (por ejemplo, agregando verduras o legumbres a las recetas) y una creciente familiaridad (y aceptación) con el uso de herramientas predictivas.

La gama de modelos disponibles aumenta de manera correspondiente a medida que se recopilan y procesan datos. La organización de los autores está trabajando para agregar dos modelos más en un futuro próximo. Un modelo ayudará a predecir la vida útil de los desplume (hígado, riñones, diafragma) y el otro ayudará a predecir el crecimiento de bacterias de ácido láctico productoras de gas en los productos cárnicos procesados, lo que puede provocar un empaque “soplado”. Todos los modelos son gratuitos y de acceso público para los usuarios registrados.

Se seguirán añadiendo modelos según la necesidad (identificada en la industria cárnica) y la financiación disponible.

 

Autores: Lene Meinert M.Sc., Ph.D., Anette Granly Koch M.Sc., Ph.D. y Gry Carl Terrell M.Sc.

Fuente de la Publicación: Food- Safety.com. Artículo completo original (inglés)

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