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Avances en la detección de patógenos de origen alimentario a través del uso de equipos informáticos

Un grupo de científicos de la Universidad de Purdue (EE.UU.) han publicado un artículo dentro de la revista Statistical Analyis and Data Mining, en el que afirman que han llevado a cabo un gran avance en la programación de equipos para lograr la detección y clasificación de patógenos de origen alimentario tales como Listeria, E. coli o Salmonella en tiempo real.

El método desarrollado por los investigadores utiliza un escáner que utiliza la tecnología del láser con el fin de analizar las características ópticas de la bacteria. Esta información puede ser utilizada por una red de laboratorios con el fin de prevenir las toxiinfecciones de origen alimentario.

Los investigadores han diseñado un modelo avanzado estadístico que potencia la habilidad de las computadoras para detetar la presencia de contaminación bacteriana en las muestras analizadas.

El sistema de detección utiliza un prototipo de escáner laser para detectar y clasificar colonias de patógenos basándose en las propiedades ópticas de estas bacterias. El éxito de esta técnica reside en la combinación de un láser y la capacidad de aprendizaje de la máquina.

Según uno de los responsables del estudio, Murat Dundar, esta técnica “supone un gran avance en la identificación completamente automática de patógenos conocidos y emergentes en tiempo real. Además esta técnica será también desarrollada en diez centros como parte de un sistema nacional de vigilancia biológica”.

El equipo de científicos afirma que este trabajo no está basado en alguna de las propiedades particulares del detector ELSD y puede ser aplicado a otras técnicas existentes para la clasificación de bacterias patogénicas tales como la espectroscopia vibracional.

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