MODELADO PREDICTIVO DE ESCHERICHIA COLI O157:H7EN ALIMENTOS

Autores/as

  • ALEJANDRA REDONDO Universidad Libre
  • ELVIRA TORRES Universidad Libre
  • JUAN DAVID SÁNCHEZ Universidad Libre

Palabras clave:

Modelos Predictivos, Patógeno, Carne, ETA, O157:H7

Resumen

Escherichia coli O157:H7 es un patógeno asociado diarrea inespecífica, diarrea san-guinolenta, Síndrome Urémico Hemolítico (SUH)  y  la  Enfermedad  Diarreica Aguda (EDA),  responsable  de  complicaciones intestinales,  sistémicas  y  otra  serie  de  Enfermedades  Transmitidas  por  Alimen-tos (ETA). Su identificación se realiza me-diante  pruebas  bioquímicas,  serológicas  y  moleculares.  Se  encuentra  distribuido  en  diversos  países  industrializados  a  ni-vel mundial, donde se han llevado a cabo estudios  previos  sobre  su  identificación en heces, agua y alimentos. La transmi-sión  se  produce  principalmente  a  través  de  agua  contaminada  y  otros  alimentos  como  la  carne  picada,  vegetales,  leche cruda  y  fruta.  Aplicar  modelos  predicti-vos  resulta  una  manera  adecuada  para  predecir   el   comportamiento   de   E.   coliO157:H7  en  diferentes  matrices  alimen-tarias,  permitiendo  tomar  medidas  para  controlar  su  desarrollo  y  reducir  su  inci-dencia como causante de ETA. Ejemplos de  modelos  predictivos  de  otros  países  son  el  propuesto  por  el  Departamento  de  Agricultura de los estados Unidos (USDA), MicroHibro de la Universidad de Córdoba (España) y @Risk® (USA). En Colombia, no se han desarrollado modelos predicti-vos para describir el comportamiento de E. coli O157: H7 en los alimentos, pero si se ha empleado el software Pathogen Mode-llig Program (PMP) Versión 6.0 de USDA con el Eastern Regional Reseach Center (ERRC) en la descripción de E. coli sp.a diferentes temperaturas. Este texto busca mostrar una perspectiva a las aplicaciones informáticas que faciliten el modelado pre-dictivo de E. coli O157:H7en alimentos, su importancia y la aplicabilidad los mismos

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Referencias

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Publicado

2019-12-02

Número

Sección

Artículos