La presencia de E. coli patógena en la lechuga plantea una preocupación importante para la industria de productos agrícolas en los Estados Unidos.
Una cepa particular, E. coli O157:H7 (EcO157), se ha asociado con brotes de enfermedades transmitidas por alimentos relacionados con el consumo de lechuga. Dado que la industria está valorada en más de 4 mil millones de dólares al año, las ramificaciones de tales brotes se extienden más allá de las preocupaciones de salud pública, hasta el impacto económico en la industria agrícola y la erosión de la confianza de los consumidores.
Ahora, los investigadores del ARS y sus colaboradores han desarrollado un modelo basado en el clima que podría ayudar a predecir los niveles de contaminación de EcO157 y otros patógenos en la lechuga.
“Los brotes de enfermedades transmitidas por alimentos debido a EcO157 asociados con la lechuga cultivada en la costa central de California y el Valle Imperial muestran una ocurrencia estacional”, dice Maria Brandl, microbióloga investigadora del ARS con la Unidad de Investigación de Microbiología y Seguridad de Productos Agrícolas en Albany , CA. “La estacionalidad de los brotes asociados a la lechuga indica la necesidad de medidas proactivas basadas en parámetros climáticos”.
La contaminación de la lechuga con patógenos transmitidos por los alimentos se puede atribuir a factores que incluyen la contaminación ambiental y las prácticas agrícolas. Brandl, investigador clave en el desarrollo del modelo predictivo de la contaminación por EcO157 en lechuga, enfatiza la importancia de comprender los mecanismos de supervivencia de los patógenos.
“Las condiciones ambientales como la temperatura, la humedad relativa y la radiación solar son factores críticos para predecir el comportamiento de los patógenos en la lechuga y otras plantas”, afirma Brandl. “Estos desempeñan un papel crucial en la determinación de la probabilidad de supervivencia, disminución o proliferación bacteriana en la lechuga, destacando la compleja interacción entre las condiciones ambientales en el campo y la probabilidad de contaminación microbiana en el momento de la cosecha”.
El investigador Daniel Munther, modelador matemático en biología de la Universidad Estatal de Cleveland que colabora con Brandl en el proyecto del modelo, subraya la necesidad de contar con herramientas sólidas de evaluación de riesgos para mitigar la contaminación y afirma: “Nuestro modelo ilustra la correlación de las condiciones climáticas con el riesgo de que los alimentos transmitan Los patógenos sobreviven, disminuyen o se multiplican después de contaminar una planta”.
Este modelo, que aprovecha los datos meteorológicos fácilmente disponibles de las estaciones meteorológicas, ofrece una solución prometedora para abordar de forma preventiva los riesgos relacionados con patógenos en la producción de lechuga. Además, señala Munther, “el modelo es simple y fácil de usar, con requisitos mínimos de entrada, y puede ser aplicable a diversas regiones productoras de verduras de hoja verde en los EE. UU. porque se basa en datos meteorológicos”.
Las agencias reguladoras, preparadas para aprovechar las capacidades predictivas del modelo, se beneficiarán significativamente al ayudar a la industria con una herramienta simple para mejorar la seguridad microbiana de las verduras de hojas verdes.
De cara al futuro, Brandl y Munther planean perfeccionar y ampliar el modelo. Los datos de entrada del clima en el modelo actual son la radiación solar, la temperatura y la humedad relativa; estos dos últimos parámetros se utilizan para predecir la formación de rocío en las hojas.
“La presencia de agua en las plantas es crucial para determinar qué hacen las bacterias en las superficies de las plantas”, afirma Brandl. “Nos gustaría integrar un factor de humedad de las hojas en el modelo que incluya no sólo la formación de rocío, sino también la presencia de agua en las hojas debido a la lluvia y el riego, y la duración general de la humedad de las hojas. Además, la edad de la planta puede ser un factor clave”.
Estos avances mejorarían aún más la precisión predictiva del modelo. Si bien el modelo presenta una vía prometedora para la gestión proactiva de riesgos, los investigadores reconocen la necesidad de perfeccionarlo antes de integrarlo perfectamente en los marcos existentes. Aún quedan desafíos para implementar el modelo a una escala más amplia, pero los científicos imaginan un futuro en el que evolucione hacia una aplicación que interactúe con estaciones meteorológicas, facilitando así su adopción generalizada.
