MODELADO PREDICTIVO DE ESCHERICHIA COLI O157:H7 EN 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 sanguinolenta, Síndrome Urémico Hemolítico  (SUH)  y  la  Enfermedad  Diar-reica  Aguda  (EDA),  responsable  de  com-plicaciones  intestinales,  sistémicas  y  otra  serie  de  Enfermedades  Transmitidas  por  Alimentos  (ETA). Su  iden-tificación se realiza mediante pruebas bio-químicas,  serológicas  y  moleculares.  Se  encuentra  distribuido  en  diversos  países  industrializados a nivel mundial, donde se han llevado a cabo estudios previos sobre su identificación en heces, agua y alimen-tos.  La  transmisión  se  produce  principal-mente  a  través  de  agua  contaminada  y  otros alimentos como la carne picada, veg-etales, leche cruda y fruta. Aplicar modelos predictivos  resulta  una  manera  adecuada  para predecir el comportamiento de E. coli O157: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 Model-lig  Program  (PMP)  Versión  6.0  de  USDA  con  el  Eastern  Regional  Reseach  Center  (ERRC) en la descripción de E. coli sp. a diferentes  temperaturas.  Conclusiones: Este  texto  busca  mostrar  una  perspec-tiva  a  las  aplicaciones  informáticas  que  faciliten  el  modelado  predictivo  de  E.  coli  O157:H7 en alimentos, su importancia y la aplicabilidad los mismos

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Publicado

2019-12-02

Número

Sección

Artículos