En Estados Unidos, los productos lácteos y la carne son fuentes comunes de enfermedades transmitidas por alimentos. Por esta razón, los productores emplean métodos para detectar la contaminación bacteriana antes de que los alimentos lleguen al consumidor. Sin embargo, estos métodos son a menudo lentos, costosos y requieren de formación especializada.
Un grupo de investigadores de la Universidad de Connecticut ha desarrollado nuevas técnicas basadas en el aprendizaje automático que prometen reducir drásticamente tanto el costo como el tiempo necesario para llevar a cabo estas pruebas. Liderados por Yangchao Luo y Zhenlei Xiao, ambos del Departamento de Ciencias Nutricionales, estos avances permiten detectar la contaminación bacteriana y el deterioro de los alimentos de manera más eficiente.
La técnica emplea una placa de 96 pocillos, cada uno de los cuales puede ser llenado con muestras, junto con un conjunto de 12 sensores que reaccionan de manera diferente a distintas bacterias según su estructura molecular. Estas interacciones generan patrones únicos que, al ser introducidos en un algoritmo de aprendizaje automático, permiten a la computadora identificar los patógenos presentes.
Avances en el diagnóstico de la contaminación
Este nuevo sistema puede identificar hasta ocho tipos diferentes de bacterias patógenas y de deterioro en la leche en tan solo dos horas, con una precisión superior al 98%. El grupo de investigación ha probado cinco bacterias patógenas, incluyendo Listeria, E. coli y Salmonella, que son responsables de la mayoría de las enfermedades alimentarias en el país. Además, han incluido tres tipos de bacterias no patógenas que causan deterioro del producto. Estos hallazgos han sido publicados en la revista Food Chemistry.
Luo afirma: «Esperamos desarrollar una tecnología que pueda detectar simultáneamente tantas especies como sea posible, para así rastrear fácilmente la fuente original de contaminación». Este enfoque representa una mejora significativa respecto a los métodos existentes, que solo pueden analizar un tipo de bacteria a la vez y requieren días, además de personal especializado para su realización.
Utilizando nanotecnologías avanzadas y aprendizaje automático, los investigadores buscan simplificar aún más el proceso, con la esperanza de desarrollar un test que los consumidores puedan realizar en casa utilizando una aplicación móvil. Actualmente, están trabajando en una app que permitirá a un teléfono inteligente leer los datos de fluorescencia producidos por los sensores.
Además, el equipo está explorando la posibilidad de eliminar el paso de purificación que elimina las proteínas de la muestra de leche, lo que interferiría con la precisión del análisis.
En otro ámbito, el mismo grupo de investigación está desarrollando un sensor para detectar compuestos orgánicos volátiles (COV) producidos por bacterias que causan el deterioro en la carne. Este tipo de sensores puede identificar los COV para determinar la frescura de los alimentos, específicamente en la carne de res, y detectar la presencia de bacterias patógenas.
Luo explica que «basándonos en los COV, podemos detectar un patrón que se traduce en qué tipo de bacterias están produciendo estos compuestos». Este método, que también fue publicado en Food Frontiers, funciona de manera similar a los sensores bacterianos, pero tiene la ventaja de no necesitar contacto directo con las bacterias, lo que simplifica el proceso de muestreo.
La implementación de esta tecnología podría integrarse directamente en el envase de los alimentos, proporcionando una medida fácilmente interpretable sobre el posible deterioro o contaminación, mediante cambios de color en el sensor. «Los COV son volátiles; simplemente están en el aire», señala Luo, lo que permite su detección sin necesidad de extraer muestras del producto.
