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Ainia investiga sobre nuevas herramientas para reducir tiempos en la detección de peligros microbiológicos en alimentos

Ante la sucesión de alertas alimentarias, tanto en nuestro país como en Europa, que han levantado gran repercusión y provocado numerosas hospitalizaciones e, incluso, alguna muerte, desde el centro tecnológico Ainia han querido poner el foco en las investigaciones que vienen realizando en nuevas tecnologías que permitan desarrollar sistemas más rápidos para el control microbiológico de los alimentos, enmarcada en el proyecto Safefood.

De esta manera, este centro tecnológico privado con más de 30 años de experiencia en I+D+i recuerda en su página web que el objetivo general de Safefood es aumentar la protección de la salud de los consumidores a través del desarrollo de nuevas herramientas tecnológicas, que ayuden a las empresas del sector agroalimentario a reforzar sus programas de autocontrol en materia de inocuidad alimentaria.

Para alcanzar el objetivo general del proyecto, se han planteado dos objetivos específicos. Por un lado, investigar en tecnologías fotónicas para el control de indicadores de la calidad microbiológica en las líneas de producción. Por otro, investigar en tecnologías de biosensores para el control de microorganismos específicos en los laboratorios.

Estimación de indicadores de la calidad microbiológica en línea mediante visión hiperespectral
La visión hiperespectral es una tecnología que combina la espectroscopía y la visión artificial, por lo que permite medir simultáneamente tanto características externas de naturaleza física como internas de naturaleza química. Así, se han desarrollado diversas aplicaciones en el sector agroalimentario, que van desde la medida de la composición de los alimentos (porcentajes de proteínas, grasas y azúcares), pasando por el control de adulteraciones (presencia de ingredientes no declarados) hasta la identificación de contaminantes físicos (orgánicos, plásticos, metálicos, etc.)

La innovación planteada en Safefood ha consistido en aplicar la visión hiperespectral al control microbiológico de los alimentos. Concretamente, el objetivo es desarrollar un sistema para la estimación en tiempo real de grupos microbianos indicadores que puedan reflejar la condición microbiológica general de un alimento. Estos microorganismos indicadores pueden aportar una visión de la presencia de microorganismos en ingredientes, productos y entorno más amplia que los análisis realizados a la busca de organismos específicos.

Las conclusiones de este estudio servirán de base para el desarrollo de un prototipo para la estimación en línea de indicadores de la calidad microbiológica de los productos cárnicos mediante visión hiperespectral.

Detección de microorganismos en el laboratorio mediante biosensores
Los biosensores son dispositivos que utilizan reacciones bioquímicas –en las que intervienen receptores biológicos como enzimas o anticuerpos– y transductores de señales –ópticas o eléctricas, generalmente– para detectar compuestos químicos. Aunque sus principales nichos de mercado son los sectores farmacéutico y médico, existen diversas aplicaciones para el control de la calidad y la inocuidad en el sector agroalimentario, tales como el control de procesos fermentativos, la medida de compuestos de interés (azúcares) o la detección de contaminantes (plaguicidas).

Se prevé que los primeros resultados del proyecto relativos a la detección de microorganismos específicos mediante biosensores puedan publicarse tras el verano.

Desarrollo de demostradores con productos cárnicos 
El documento de Ainia recuerda además que recientemente se ha presentado la memoria de solicitud de Safefood II. El objetivo de este proyecto es desarrollar sendos prototipos y aplicaciones, partiendo de los resultados de SAFEFOOD, y validarlos en colaboración con empresas de la Comunitat Valenciana, a saber: un sistema de visión hiperespectral para el control de indicadores microbiológicos en productos cárnicos y un sistema biosensor para la detección de Listeria monocytogenes en muestras de productos vegetales.
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