El control de la contaminación microbiológica es de vital importancia para la industria alimentaria, con el fin de prevenir alteraciones en los alimentos o riesgos para la seguridad de los consumidores. Los controles microbiológicos en alimentos y entornos de trabajo se centran habitualmente en la evaluación de indicadores microbiológicos, como recuento de microorganismos aerobios totales o enterobacterias, así como en la identificación de la presencia de microorganismos patógenos como Listeria monocytogenes, Salmonella o Campylobacter. De esta manera, este tipo de controles se enfocan en detectar la presencia de una serie de microorganismos previamente seleccionados, sin tener en cuenta otros microorganismos indeseados que puedan estar presentes, bien por desconocimiento o porque se considere que su presencia es improbable.

Esta limitación en la profundidad del estudio de la contaminación microbiológica se debe fundamentalmente a que se emplean técnicas de cultivo basadas en medios específicos para cada tipo o grupo de microorganismos, de manera que no es viable estudiar la diversidad microbiana en una muestra con técnicas convencionales. Caracterizar la composición de la flora microbiana en alimentos y entornos de producción permite conocer en mayor profundidad las interacciones entre los microorganismos y las propiedades de los alimentos y proporcionar soluciones a distintas necesidades de las industrias alimentarias, como son:

• La identificación de microorganismos alterantes y su prevalencia en el entorno de producción.
• La aplicación de procesos de higienización adaptados a la microbiota particular de un entorno de producción.
• La identificación de agentes causantes de alertas alimentarias o deterioro de alimentos.
• La detección de alteraciones en la microbiota habitual e identificación de causas.

La adquisición de este conocimiento es ahora posible gracias a la metagenómica, una tecnología novedosa que surge en los últimos años como una rama de las ciencias genómicas. Se centra en el estudio del metagenoma de un determinado nicho, entendiendo por metagenoma al ADN total de una determinada muestra ambiental [1].

La metagenómica es una técnica de secuenciación de nueva generación (NGS) que se presenta como una firme alternativa a la microbiología tradicional, ya que nos permite identificar la totalidad de microorganismos presentes en una muestra, a nivel de género y especie, mediante la amplificación y secuenciación de su ADN, sin necesidad de que sean cultivables en el laboratorio [2][3]. La aplicación de la metagenómica a la seguridad alimentaria supone abrir un nuevo mundo de posibilidades hasta hace poco inaccesibles.

En este artículo se describe una de las experiencias llevadas a cabo por BETELGEUX-CHRISYTEINS para la mejora del control microbiológico en una industria de pescado. En este estudio, se aplicó la metagenómica para caracterizar la composición de la microbiota de producto terminado y superficies de trabajo, con el objetivo de identificar microorganismos alterantes del alimento y las rutas de transmisión de dichos microorganismos. Las muestras se tomaron en distintos puntos del proceso, así como en alimento a lo largo del tiempo de almacenamiento.

Los resultados obtenidos han permitido caracterizar la microbiota predominante en cada uno de los puntos del proceso productivo. La Figura 1 muestra el porcentaje de abundancia relativa de los 4 principales géneros microbianos identificados, en cada uno de los puntos de muestreo. Como se puede observar, el género Pseudomonas es el más abundante, sobre todo en los puntos de fileteado, pelado y loncheado. Cabe destacar también la abundancia relativa del género Stenotrophomonasprincipalmente en el proceso de corte.

Figura 1: Abundancia relativa de los 4 géneros microbianos mayoritarios durante el proceso productivo en una industria pesquera.

Adicionalmente, se ha realizado el análisis metagenómico de muestras tomadas en los mismos puntos del proceso productivo pero esta vez después del proceso de limpieza y desinfección (Figura 2).

Figura 2: Abundancia relativa de los 4 géneros microbianos mayoritarios después de la limpieza y desinfección a lo largo del proceso productivo en una industria pesquera.

Tal y como se puede observar en la Figura 2, los niveles del género Pseudomonas se ven reducidos notablemente después del proceso de limpieza y desinfección. Sin embargo, se observa también que la disminución en la abundancia relativa de Pseudomonas va acompañada de un ligero aumento en la abundancia relativa de otros géneros microbianos como Stenotrophomonas, Vagococcus o Acinetobacter.

Finalmente, se ha analizado por metagenómica el producto acabado y la evolución de su microbiota a lo largo del tiempo, hasta un máximo de 7 días. Los resultados se muestran en la Figura 3.

Figura 3: Principales géneros microbianos presentes en el producto acabado a lo largo del tiempo.

Aunque en la Figura 3 se representa la abundancia relativa de los 16 géneros microbianos encontrados en un mayor porcentaje en el producto acabado, se puede observar como a lo largo del tiempo predominan únicamente 2 géneros: Photobacterium y Pseudomonas.

Photobacterium presenta una abundancia relativa entorno al 40%, que se mantiene más o menos estable a lo largo del tiempo. En cambio, Pseudomonas presenta una abundancia relativa leve inicialmente, pero se observa un aumento a lo largo del tiempo, alcanzando una abundancia del 40% aproximadamente a partir de los 3 días.

Todos estos resultados nos permiten obtener las siguientes conclusiones:

Pseudomonas es el principal género microbiano presente en una industria de procesado de pescado a lo largo de todo su proceso productivo.

Al aplicar los procesos de limpieza y desinfección se reducen los niveles de Pseudomonas a lo largo de todo el proceso productivo, aumentando ligeramente la abundancia relativa de otros géneros microbianos.

Photobacterium es un género bacteriano que se encuentra frecuentemente en la materia prima de origen pesquero, sobre todo en el caso de pescado procedente de acuicultura. Durante el proceso de producción, como se puede observar, no presenta una abundancia relativa importante, debido, probablemente, a la presencia de otros géneros bacterianos que se encuentran en mayor proporción. Sin embargo, representa de nuevo un papel importante en el producto acabado, donde la mayoría de géneros microbianos se ven reducidos a niveles muy bajos.

Pseudomonas cobra de nuevo un papel significativo en el producto acabado al aumentar su abundancia relativa a lo largo del tiempo [4].

Los resultados aquí descritos, junto con otros aspectos estudiados del proceso productivo y los procesos de limpieza y desinfección, han permitido identificar puntos críticos de contaminación cruzada que afectan a la vida útil del alimento. De esta manera, mediante la aplicación de la metagenómica, se consigue conocer en mayor profundidad la ecología microbiana de los alimentos y entornos de producción y tomar las medidas adecuadas para mejorar la calidad y seguridad de los alimentos.

En BETELGEUX-CHRISTEYNS ofrecemos el servicio Metasafe que proporciona a las industrias de alimentación y bebidas las herramientas necesarias para alcanzar el máximo grado de control sobre las poblaciones de microorganismos en sus alimentos e instalaciones. De esta forma, es posible desarrollar productos más seguros y de más calidad, así como conseguir mejor control de las alertas microbiológicas. Metasafe supone un servicio revolucionario en el sector agroalimentario, basado en el análisis metagenómico de muestras de alimentos, aguas y superficies.

AGRADECIMIENTOS

Los autores expresan su agradecimiento al Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (IVACE) por la concesión del proyecto de investigación “Evaluación del impacto de las operaciones de limpieza y desinfección en la microbiota de las industrias alimentarias” (IMIDCA/2016/19).

REFERENCIAS

[1] R Hernández-León, I Velázquez-Sepúlveda, MC Orozco-Mosqueda, G Santoyo, J Exp Bot. 2010, 79, 133-1396.

[2] LM Coughlan, PD Cotter, C Hill, A Álvarez-Ordoñez, Front. Microbiol. 2015, 6, 672. doi: 10.3389/fmicb.2015.00672

[3] CJ Doyle, PW O’Toole, PD Cotter. Environ. Microbiol, 2017, 19, 11, 4382-4391.

[4] T Moretro, B Moen, E Heir, AA Hansen, S Lansrud. Int J. Food Microbiol, 2016, 237, 98-108.

Sanz-Puig M.¹, Lorenzo F.¹, Bertó R.¹, Orihuel E¹.