De acuerdo con lo reportado por el Consejo Mexicano de la Carne, durante el 2020, el consumo de proteínas animales en México alcanzó las 8.8 millones de toneladas de pollo, res y cerdo. Esto nos posicionó a nivel mundial en el sexto lugar, representando el 3.3% del consumo total global (1).

El consumo regular de proteínas de origen animal, está relacionado al aporte de proteínas, vitaminas y minerales que contribuyen al bienestar y salud de los individuos2. Sin embargo, su composición ha convertido este tipo de alimentos en una fuente favorecedora para el crecimiento y propagación de algunos microorganismos, aumentando los riesgos de infección para los consumidores finales, así como elevando los riesgos de la industria al verse expuestos a un deterioro del producto y su eventual rechazo (3).

Se han identificado algunos géneros bacterianos como parte del microbioma propio de la carne, sin embargo, la falta de controles de calidad a lo largo de la cadena de distribución, expone el alimento a condiciones diferentes, favoreciendo la contaminación de agentes biológicos patógenos relacionados a enfermedades transmitidas por alimentos, tales como Salmonella, Escherichia coli, Listeria monocytogenes, Campylobacter Jejuni, Staphylococcus aureus, Yersinia enterolítica, entre otros (2), (3), (4), (6).

Ante esta situación, la industria a sumado esfuerzos en implementar y mejorar los sistemas de gestión de calidad dentro de las plantas procesadoras, por ejemplo, las guías de Buenas Prácticas de Manufactura (BPM) o el establecimiento de un Análisis de Peligros y Puntos de Controles Críticos (HACCP), ya que se ha evidenciado que mantener este tipo de controles, reduce los puntos de riesgo y permite tomar acciones preventivas para contener los peligros.

En 2019, Saita Maharjan y un grupo de colaboradores, publicaron un trabajo donde se analizó la calidad microbiológica de la carne de pollo, así como de los equipos e instalaciones de una planta de procesamiento aviar con certificación ISO 22000:2018. Las muestras se tomaron en 4 etapas del procesamiento: evisceración, lavado final, congelación y venta. Los resultados demostraron que en la etapa de evisceración, se encontró la presencia de E. coli y S. aureus en 37.% y 18.57% de las muestras -respectivamente-, sin embargo, estos porcentajes se vieron considerablemente reducidos en la etapa de venta (con 10.2% y 17.1%, respectivamente), demostrando que mantener un sistema de Puntos Críticos de Control establecidos, así como una gestión continua de un sistema de calidad consolidado, permite reducir los riesgos biológicos de este tipo de matrices, favoreciendo la inocuidad y calidad de los productos por parte de la industria agroalimentaria (5).

Este esfuerzo ha llevado, no solo a la industria a mejorar sus procesos internos, sino que también, ha favorecido la implementación y el desarrollo de métodos para la detección de estos microorganismos de una manera rápida, eficiente y sensible.

Entre los métodos rápidos más utilizados en la industria de los productos cárnicos y sus derivados, se encuentran los métodos moleculares, que se basan en la detección de los microorganismos a través de la identificación de genes específicos de las especies de interés. Si bien, este tipo de métodos requiere de una rigurosa validación analítica para corroborar y estandarizar las técnicas, suelen ser una opción confiable para llevar a cabo el control y monitoreo en las líneas de producción y distribución, ya que los resultados se obtienen en un periodo corto de tiempo, y a que son altamente específicos y sensibles, (lo que permite detectar un bajo número de microorganismos, aún en matrices complejas) (6).

De acuerdo a la información, el consumo de carne a nivel mundial va a al alza, por lo que se requiere seguir innovando los procesos de calidad e inocuidad para poder atender la demanda creciente. Las perspectivas en este ámbito son muy amplias: van desde la implementación de dispositivos de detección automatizados en las líneas de producción basados en biosensores, el procesamiento de “big data”, la combinación de procesos analíticos, la aplicación y el desarrollo de herramientas bioinformáticas, entre otros (6), (7).

Como parte del apoyo al sector agroalimentario para la mejora de los procesos de calidad, inocuidad y trazabilidad, el CIATEJ ha desarrollado una línea de trabajo basada en el desarrollo de métodos analíticos para la detección de microorganismos patógenos, basados en técnicas microbiológicas, moleculares y espectroscópicas, que permiten brindar herramientas confiables y accesibles para el fortalecimiento de la inocuidad alimentaria, en esta, y múltiples matrices alimentarias.

Bibliografía:

1. Consejo Mexicano de la Carne. (n.d.). Compendio Estadístico 2021. Revisado: Abril 7, 2022, de https://comecarne.org/compendio-estadistico-2021/

2. Pal, M., Ayele, Y., Patel, A. S., & Dulo, F. (2018). Microbiological and hygienic quality of Meat and Meat Products. In 21 BEVERAGE & FOOD WORLD (Vol. 45, Issue 5).

3. Pellissery, A. J., Vinayamohan, P. G., Amalaradjou, M. A. R., & Venkitanarayanan, K. (2019). Spoilage bacteria and meat quality. In Meat Quality Analysis: Advanced Evaluation Methods, Techniques, and Technologies (pp. 307–334). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-819233-7.00017-3

4. Bantawa, K., Rai, K., Subba Limbu, D., & Khanal, H. (2018). Food-borne bacterial pathogens in marketed raw meat of Dharan, eastern Nepal. BMC Research Notes, 11(1). https://doi.org/10.1186/s13104-018-3722-x

5. Maharjan, S., Rayamajhee, B., Chhetri, V. S., Sherchan, S. P., Panta, O. P., & Karki, T. B. (2019). Microbial quality of poultry meat in an ISO 22000:2005 certified poultry processing plant of Kathmandu valley. International Journal of Food Contamination, 6(1). https://doi.org/10.1186/s40550-019-0078-5

6. Doulgeraki, A., Panagou, E., & Nychas, G.-J. (2017). Chapter 12. Rapid methods for microbial analysis of meat and meat products (E. J. Cummins & J. G. Lyng, Eds.; First Edition). John Wiley & Sons, Ltd.

7. Jeevanandam, J., Agyei, D., Danquah, M. K., & Udenigwe, C. (2022). Food quality monitoring through bioinformatics and big data. Future Foods, 733–744. https://doi.org/10.1016/B978-0-323-91001-9.00036-0

* Unidad de Servicios Analíticos y Metrológicos (USAM) del CIATEJ