En este post, queremos presentar el artículo de la segunda clasificada de los HPP Research Awards Berta Torrents, del Instituto de Investigación y Tecnología Agroalimentarias (IRTA). En él nos presenta un resumen de su estudio titulado «Meta-análisis de la inactivación microbiana en zumos y purés de frutas y verduras tratados a alta presión».
Desde Hiperbaric nos sentimos orgullosos de que con este tipo de iniciativas se pueda dar más visibilidad a estudios tan interesantes como este y agradecemos a todos los participantes su esfuerzo y dedicación.
Sin más preámbulos, os dejamos con el fascinante estudio de Berta. Esperamos que os resulte tan interesante como a nosotros.
Meta-análisis de la inactivación microbiana en zumos y purés de frutas y verduras tratados a alta presión
El procesado por altas presiones (HPP) es una tecnología no térmica alternativa a la pasteurización térmica, que preserva las cualidades nutricionales y sensoriales de los zumos y purés de frutas y verduras. En este estudio se recopilaron y metaanalizaron los datos bibliográficos disponibles sobre la inactivación por HPP de Listeria spp. y Escherichia coli en frutas y verduras. A partir de los artículos seleccionados, se identificaron como factores significativos el nivel de presión y la categoría de pH. Se desarrolló un modelo predictivo y se integró en un sistema de apoyo a la toma de decisiones para el control de riesgos (HC-DSS) con el fin de ayudar a la industria alimentaria a validar los parámetros de las HPP, garantizando la seguridad y el cumplimiento de la normativa sobre seguridad alimentaria.
El procesado por altas presiones (HPP) es una tecnología de conservación no térmica alternativa a la pasteurización térmica para zumos y purés de frutas y verduras que muestra una tendencia creciente en el mercado gracias a su mínimo efecto sobre las características nutricionales y organolépticas. La legislación alimentaria vigente exige a los operadores de empresas alimentarias a disponer de un sistema de gestión preventiva de la seguridad alimentaria (es decir, programas de prerrequisitos y Análisis de Peligros y Puntos de Control Crítico, APPCC) que requiere la aplicación de medidas de control para reducir o eliminar los peligros, y la HPP desempeña un papel relevante en este sentido. En este contexto, la validación de cualquier tecnología aplicada como medida de control adquiere una gran importancia y debe realizarse durante el diseño de los procesos de transformación, antes de su implementación rutinaria para la producción comercial. Los modelos matemáticos sobre el comportamiento de los peligros microbianos durante el procesado y la conservación de los alimentos son herramientas que aportan evidencias científicas en un estudio de validación.
El objetivo de este estudio era recopilar y metaanalizar los datos disponibles sobre la inactivación de Listeria spp. y Escherichia coli en productos hortofrutícolas mediante HPP.
A partir de una extensa búsqueda bibliográfica, se seleccionaron los artículos que proporcionaban datos de inactivación HPP. Para estimar el DP, como el tiempo HPP para obtener una reducción decimal bajo diferentes niveles de presión para diferentes matrices. También se calculó el tiempo necesario para lograr una reducción de 5 logs (D5) como criterio de rendimiento objetivo, teniendo en cuenta la inactivación durante la subida de presión y el mantenimiento. Se utilizaron el Análisis de Componentes Principales (PCA) y Modelos Mixtos Lineales Generalizados (GLMM) para identificar los factores significativos que influyen en los parámetros cinéticos (DP y D5), incluidos el nivel de presión, la categoría de pH [muy ácido (pH<4), ácido (4≤pH≤4,5), poco ácido (pH>4,5)] y el microorganismo como efectos fijos, y la cepa (variable anidada a microorganismo) y el estudio como efectos aleatorios. Todo el conjunto de datos, teniendo en cuenta la categoría de pH y/o el microorganismo, se ajustó a modelos secundarios de Bigelow. El nivel de presión y la categoría de pH explicaron más del 90% de la variabilidad de los datos y los modelos mixtos confirmaron la significación estadística de estos factores, junto con el microorganismo, obteniéndose un modelo global para cada categoría de pH. Cuando se compararon los valores de inactivación predichos con los datos recogidos en la bibliografía (aquellos no utilizados para construir el modelo), la mayoría de las predicciones proporcionadas por el modelo LogDP se situaron dentro de la zona de simulación aceptable (±1 log) o a prueba de fallos.
El estudio incorporó el modelo predictivo a un prototipo de sistema de apoyo a la toma de decisiones para el control de peligros (HC-DSS), centrándose especialmente en el establecimiento y la validación de las condiciones HPP para frutas y hortalizas. El HC-DSS consta de dos módulos:
- El primer módulo evalúa la eficacia de las HPP en la inactivación de patógenos en purés de frutas y verduras para lactantes. Los usuarios seleccionan la categoría de pH del producto. A continuación, los usuarios introducen los parámetros de la HPP, concretamente la presión (entre 300 y 600 MPa) y el tiempo (hasta 10 minutos). El resultado obtenido es la inactivación estimada y un gráfico que muestra la reducción logarítmica a lo largo del tiempo.
- El segundo módulo determina las condiciones de HPP (tiempo y presión) necesarias para cumplir los criterios de rendimiento especificados para la inactivación de patógenos. Los usuarios definen la categoría de pH del producto, los criterios de rendimiento objetivo (número de reducciones log10) y el nivel de presión. El resultado es el tiempo estimado para alcanzar los criterios de rendimiento objetivo para la categoría de pH y las condiciones de presión seleccionadas.
El HC-DSS es una herramienta útil para la validación de las condiciones de procesado HPP por parte de la industria alimentaria, garantizando la seguridad alimentaria en la producción de productos hortofrutícolas, cumpliendo los requisitos normativos y manteniendo los estándares de salud pública.
Si estás interesado en conocer más afondo el estudio de Berta, no dudes en ver su presentación completa en la sesión de la HPP Innovation Week 2024 y que puedes ver aquí abajo.
