Investigadores de la KU Leuven desarrollan modelos matemáticos para optimizar la conservación de productos hortofrutícolas frescos

Estos modelos describen el comportamiento del producto como un sistema dinámico con entradas (temperatura, presiones parciales de O2 y CO2) y salidas (tasa de respiración y fermentación, atributos de calidad)

Las frutas y hortalizas frescas son perecederas y deben almacenarse en condiciones adecuadas tras la cosecha. La temperatura suele fijarse lo más baja posible pero por encima del punto de congelación del producto, más allá del cual se produce un daño celular masivo y el producto ya no puede considerarse fresco.El almacenamiento a baja temperatura reduce la respiración y muchas de las reacciones bioquímicas que se asocian a la maduración o senescencia poscosecha. Es posible reducir aún más la tasa de respiración reduciendo la presión parcial de O2 de la atmósfera de almacenamiento y aumentando su presión parcial de CO2. Esto se consigue normalmente mediante el control activo de la composición de la atmósfera de almacenamiento (almacenamiento en atmósfera controlada (AC)). La composición óptima del gas es fundamental, ya que una presión parcial de O2 demasiado baja en combinación con una presión parcial de CO2 demasiado alta induce la fermentación en la fruta. Esto provoca sabores extraños (por ejemplo, etanol) y trastornos de almacenamiento (por ejemplo, pardeamiento de la pulpa). Alternativamente, los productos pueden almacenarse en los llamados envases de atmósfera modificada (AM); seleccionando cuidadosamente el material de envasado de manera que la permeabilidad al O2 y al CO2 del material de envasado coincida con el consumo de O2 y CO2 y la tasa de producción del producto, respectivamente, en el equilibrio se puede lograr una composición de la atmósfera de almacenamiento cercana a la óptima. Las condiciones óptimas de almacenamiento (temperatura, presiones parciales de O2 y CO2) de las frutas y hortalizas dependen de la especie, el cultivar, el estado de maduración y muchos otros factores y deben determinarse experimentalmente. Esto se consigue normalmente almacenando el producto a muchas combinaciones diferentes de temperatura, presiones parciales de O2 y CO2, y controlando el cambio de los atributos de calidad durante el periodo de almacenamiento, que puede llegar a ser de un año en el caso de las manzanas y las peras. Las subastas hortícolas flamencas están introduciendo nuevos productos hortícolas a una velocidad cada vez mayor para superar a la competencia internacional, y subcontratan la determinación experimental de las condiciones óptimas de almacenamiento de frutas y verduras frescas al Centro de Tecnología Poscosecha de Flandes (VCBT, Leuven), gestionado por el copromotor de esta aplicación. Esto supone una gran inversión de recursos de capital (unidades CA), así como de mano de obra, ya que estos experimentos deben repetirse durante varias temporadas. Además, están surgiendo nuevas tecnologías de almacenamiento, como la Atmósfera Controlada Dinámica (ACD); estas técnicas implican un punto de ajuste de la presión parcial de O2 que cambia dinámicamente durante el periodo de almacenamiento en función de la respuesta fisiológica de la fruta. La metodología tradicional para determinar las condiciones óptimas de almacenamiento es insuficiente para optimizar estos protocolos de almacenamiento. Como alternativa, la división MeBioS de la KU Leuven, en colaboración con el VCBT, está desarrollando un enfoque basado en modelos para optimizar los protocolos de almacenamiento. Este enfoque se basa en modelos matemáticos completos que describen el comportamiento del producto como un sistema dinámico con entradas (temperatura, presiones parciales de O2 y CO2) y salidas (tasa de respiración y fermentación, atributos de calidad). Una característica clave de este modelo dinámico es la cinética de la respiración, que tradicionalmente se describe mediante un modelo no lineal del tipo Michaelis-Menten. Este modelo implica parámetros bioquímicos que deben determinarse experimentalmente en cada fruta. Por lo tanto, el esfuerzo experimental se ha desplazado de los experimentos a gran escala que utilizan muchas muestras de fruta y que se basan en un enfoque clásico de modelado de superficie de respuesta, a los experimentos de laboratorio a pequeña escala que implican la cinética de las enzimas y la estimación de parámetros no lineales. Para recoger los datos necesarios para estimar los parámetros de los modelos de Michaelis-Menten, hay que realizar pruebas experimentales en las que el tejido de la fruta se expone a un conjunto de diferentes combinaciones de presiones parciales de O2 y CO2, así como de temperaturas. Normalmente, esto se hace según un diseño factorial completo con niveles múltiples pero constantes de O2 y CO2. Después de cada prueba experimental, el consumo de O2 y la tasa de producción de CO2 se miden mediante una técnica adecuada (cromatografía de gases, sensores ópticos), y el modelo se ajusta a los datos mediante una técnica de estimación de parámetros no lineal, como el algoritmo de Levenberg-Marquardt. Este enfoque experimental no dinámico tiene tres grandes desventajas, que limitan la eficacia de los procedimientos experimentales actuales en los experimentos de almacenamiento de frutas: Debido al gran número de combinaciones de O2, CO2 y temperatura, este procedimiento es tedioso. El coste de las pruebas individuales suele limitar su número y, por lo tanto, el contenido de información de todo el experimento; Las diversas combinaciones de O2, CO2 y temperatura se prueban consecutivamente utilizando diferentes muestras de fruta, lo que introduce una gran cantidad de variación biológica en el conjunto completo de datos experimentales; Los niveles constantes de O2, CO2 y temperatura no excitan la respiración de la fruta tanto como los fluctuantes. Para aumentar la eficacia experimental en los experimentos de almacenamiento de la fruta, las vías de respiración pueden excitarse dinámicamente. En otras palabras, en lugar de mantener las condiciones de O2, CO2 y temperatura constantes durante todo el ensayo, el O2, el CO2 y la temperatura pueden modificarse dinámicamente a lo largo de cualquier ensayo. Esto debe hacerse de forma sistemática, según un diseño experimental dinámico, de manera que se maximice el contenido de información de todo el experimento. Así se obtendrán estimaciones más precisas de los parámetros de los modelos de Michaelis-Menten y, por tanto, también modelos más precisos para la respiración y la fermentación del producto. Este enfoque tiene dos grandes ventajas: - La primera ventaja importante de una excitación dinámica del tejido es que toda la gama de condiciones experimentales de O2, CO2 y temperatura puede implementarse en una sola prueba experimental. En consecuencia, se necesitarán menos pruebas experimentales, sin que se pierda información; - La segunda ventaja es que la variación biológica ya no se confunde con los efectos de las condiciones de O2, CO2 y temperatura, ya que se puede realizar un ensayo dinámico completo en una sola muestra de fruta. Artículo original "Optimal Design of Dynamic Experiments:Towards more efficient experimentation in postharvest storage of fruit and vegetables" por Arno Strouwen de KU Leuven "Determinación de la tasa respiratoria de frutas" por María Dolores Ortolá, UPV