Sim City for Food Science se enfrenta a los brotes de Listeria

Investigadores de la Universidad de Cornell están combinando experiencia en ciencias de los alimentos y conocimientos de programación informática para ayudar a la industria alimentaria a detener los brotes de Listeria.

La listeriosis, una infección causada por ingerir alimentos contaminados por la bacteria Listeria monocytogenes, causa aproximadamente 260 muertes y 1,600 infecciones cada año. Si ciertos alimentos no se pasteurizan, se cocinan lo suficientemente bien o no se lavan adecuadamente, las bacterias pueden arraigarse y causar enfermedades graves, incluidas infecciones cerebrales.

En un nuevo estudio, los investigadores desarrollaron un “gemelo digital” de dos instalaciones de productos frescos cortados, utilizando estos modelos digitales para identificar los momentos y lugares óptimos para buscar la presencia de bacterias y, por lo tanto, prevenir la contaminación de los alimentos.

“Nuestros hallazgos son otro paso adelante para equipar a los productores de alimentos con herramientas científicas para gestionar los riesgos de seguridad alimentaria”, dijo Renata Ivanek, profesora asociada de la Facultad de Medicina Veterinaria y autora principal del artículo que se publicó en la revista de Microbiología aplicada y ambiental.

El modelo de los investigadores proporciona una forma novedosa para que los gerentes de seguridad alimentaria visualicen primero los riesgos y patrones de contaminación microbiana en sus operaciones, y luego experimenten con diferentes prácticas de muestreo ambiental, como recolectar muestras de esponjas de diferentes equipos.

Debido a la complejidad de estas instalaciones, experimentar en el entorno real no siempre es práctico y, al utilizar un gemelo digital, cada instalación puede personalizar sus características únicas. “Por ejemplo, en las dos instalaciones que modelamos en este estudio, queríamos saber cuándo el muestreo de ciertos tipos de ubicaciones sería más beneficioso que el muestreo de ubicaciones aleatorias, y viceversa”, dijo Ivanek.

El siguiente paso de esta investigación desarrollará modelos similares para las empacadoras de productos y las tiendas de comestibles. En última instancia, los autores esperan proporcionar a la industria alimentaria gemelos digitales que se puedan actualizar con datos en tiempo real y que puedan utilizar la simulación, el modelado y el aprendizaje automático para ayudar a los trabajadores a tomar decisiones sobre los peligros para la seguridad alimentaria.

“Para que esta visión se convierta en realidad, también existe una gran necesidad de garantizar el intercambio seguro y confidencial de datos entre las empresas de producción de alimentos, y también de regular las responsabilidades derivadas del uso de tales herramientas”, dijo Ivanek.

Este estudio es parte de un esfuerzo multiinstitucional más amplio para desarrollar herramientas digitales de apoyo a la toma de decisiones para varias partes del sistema alimentario, desde la granja hasta el comercio minorista, con el objetivo final de desarrollar modelos de sistemas y gemelos digitales que mejorarán la toma de decisiones sobre seguridad alimentaria. en todo el sistema.

“La curva de aprendizaje necesaria para desarrollar tales modelos es empinada, y requiere la comprensión de los sistemas alimentarios y la seguridad alimentaria por un lado y la programación informática por el otro”, dijo Ivanek. “Existe una gran necesidad de formación cruzada entre las disciplinas de la seguridad alimentaria y la informática y esperamos que nuestra beca lo aliente”.