Desarrollan un modelo predictivo para determinar la contaminación por E. coli y otros patógenos en lechuga

La detección de E. coli patógena en la lechuga es motivo de gran preocupación para la industria de productos agrícolas en los Estados Unidos. Una cepa específica, E. coli O157:H7 (EcO157), ha sido vinculada a brotes de enfermedades transmitidas por alimentos relacionadas con el consumo de lechuga

Con una industria valorada en más de $4 mil millones anuales, los brotes de enfermedades transmitidas por alimentos tienen ramificaciones que van más allá de las preocupaciones de salud pública. Estos impactan económicamente en la industria de productos agrícolas y erosionan la confianza del consumidor.

Por esta razón, los investigadores del Servicio de Investigación Agrícola (ARS, por sus siglas en inglés) y sus colaboradores han desarrollado un modelo climático que podría ayudar a prever los niveles de contaminación de EcO157 y otros patógenos en la lechuga.

Maria Brandl, Investigadora en microbiología ARS de la Unidad de Investigación de Seguridad y Microbiología de Productos en Albany, CA, comenta:

"Los brotes de enfermedades transmitidas por alimentos debido a EcO157 asociados con la lechuga cultivada en la Costa Central de California y el Valle Imperial muestran una estacionalidad en su ocurrencia. Esta estacionalidad en los brotes relacionados con la lechuga resalta la necesidad de implementar medidas proactivas basadas en parámetros climáticos."

La contaminación de la lechuga con patógenos transmitidos por los alimentos puede atribuirse a una variedad de factores, que incluyen tanto la contaminación ambiental como las prácticas agrícolas. Brandl, una investigadora clave en el desarrollo del modelo predictivo para la contaminación de EcO157 en la lechuga, enfatiza la importancia de comprender los mecanismos de supervivencia de los patógenos.

Brandl afirma:

"Condiciones ambientales como la temperatura, la humedad relativa y la radiación solar son factores críticos en la predicción del comportamiento de los patógenos en la lechuga y otros cultivos. Estos elementos desempeñan un papel crucial en la probabilidad de supervivencia bacteriana, declive o proliferación en la lechuga, destacando la compleja interacción entre las condiciones del entorno agrícola y la probabilidad de contaminación microbiana en el momento de la cosecha."

El Investigador Daniel Munther, matemático especialista en modelos biológicos de la Universidad Estatal de Cleveland, quien colabora con Brandl en la modelización, subraya la necesidad de crear herramientas robustas de evaluación de riesgos para mitigar la contaminación, afirmando:

"Nuestro modelo ilustra la correlación de las condiciones climáticas con el riesgo de supervivencia, disminución o proliferación de patógenos transmitidos por los alimentos después de contaminar una planta".

Este modelo, que utiliza datos climáticos fácilmente disponibles de estaciones meteorológicas, ofrece una solución prometedora para abordar de manera preventiva los riesgos relacionados con patógenos en la producción de lechuga. Además, Munther señala: 

"El modelo es simple y fácil de usar, con requisitos mínimos de entrada, y puede ser aplicable a diversas regiones de cultivo de verduras de hoja en los Estados Unidos, ya que se basa en datos climáticos".

Las agencias reguladoras, preparadas para aprovechar las capacidades predictivas del modelo, se beneficiarían significativamente al proporcionar a la industria una herramienta simple para mejorar la seguridad microbiana de las verduras de hoja.

Mirando hacia el futuro, Brandl y Munther planean refinar y expandir el modelo. Los datos climáticos de entrada en el modelo actual incluyen la radiación solar, la temperatura y la humedad relativa, siendo estos dos últimos parámetros utilizados para predecir la formación de rocío en las hojas.

Brandl afirma:

"La presencia de agua en las plantas es crucial para determinar la actividad bacteriana en las superficies vegetales. Nos gustaría integrar un factor de humectación de las hojas en el modelo, que considere no solo la formación de rocío, sino también la presencia de agua en las hojas debido a la lluvia e irrigación, así como la duración total de la humectación de las hojas. Además, la edad de la planta puede ser un factor clave a tener en cuenta."

Estos avances mejorarían aún más la precisión predictiva del modelo. Si bien el modelo muestra un camino prometedor para la gestión proactiva de riesgos, los investigadores reconocen la necesidad de un mayor refinamiento antes de su integración completa en los marcos existentes. Aún quedan desafíos en la implementación del modelo a mayor escala, pero los científicos visualizan un futuro en el que evolucione hacia una aplicación que se interconecte con estaciones meteorológicas, facilitando así su adopción generalizada.

Source

Beyond the Salad Bowl, by Katharina Hirschi, ARS’s Office of Communications 

https://tellus.ars.usda.gov/stories/articles/beyond-salad-bowl?utm_medium=email&utm_source=govdelivery