Modelos matemáticos en Microbiología de Alimentos

CAYRÉ M.E., CASTRO M., GARRO O.

Concepción del Uruguay, Entre ríos

Jornada; IX Enseñanza de las Matemáticas en las Carreras de Ingeniería (MECÍ); 2000

U.T.N. Facultad Regional Concepción del Uruguay.

La microbiología predictiva, en el área de alimentos, constituye un enfoque interdisciplinario en el que se conjugan microbiología, matemática, estadística y tecnología de alimentos, con el objeto de describir, por medio de ecuaciones matemáticas, el comportamiento de los microorganismos frente a combinaciones de condiciones ambientales definidas y controladas. Los modelos matemáticos permiten predecir la respuesta fisiológica de un determinado  microorganismo en sistemas complejos como son los alimentos y, es por esto, que el modelado matemático puede constituirse en una herramienta de gran utilidad en la tecnología de alimentos. Debe admitirse, sin embargo, que existen limitaciones en el empleo de los modelos y en la interpretación de los resultados, aspectos fundamentales a tener en cuenta para su correcto uso. Por lo antes mencionados, la cátedra Microbiología de Alimentos perteneciente al 5to año  de la carrera Ingeniería en Alimentos  diagramó un Trabajo Práctico que permita a sus alumnos introducirse en aspectos relacionados con el modelado matemático del crecimiento microbiano en alimentos, con sus ventajas y limitaciones. Es necesario destacar que los alumnos que cursan la materia tienen una base matemática, suficientemente sólida, como para conjugar ambas disciplinas. El Trabajo Práctico consta básicamente de tres etapas. En la primera de ellas se realizan ensayos de laboratorio que permiten la recolección de datos referentes al crecimiento de un microorganismos en un producto alimenticio bajo distintas condiciones ambientales. En una segunda etapa los datos experimentales se ajustan a un modelo de crecimiento, se utiliza la ecuación de Gompertz que es una ecuación sigmoidea y el ajuste se realiza mediante mecanismos de regresión no lineal (algoritmos). A partir de la ecuación ajustada y mediante derivación, se obtienen los parámetros de crecimiento (velocidad máxima de crecimiento y fase de latencia). Estas dos primeras etapas tienen por objeto poner a los alumnos en contacto con los mecanismos necesarios para el modelado. En la tercera y última etapa se procede a la interpretación, desde el punto de vista biológico, de los resultados, donde se propone no sólo la discusión de los resultados obtenidos en el desarrollo del trabajo sino también su comparación con otros extraídos de la literatura. El objetivo de esta etapa es remarcar la importancia de una cuidadosa consideración de los parámetros estimados en cuanto a su sentido biológico, es decir, mostrar que el modelado tendrá éxito sólo cuando la traducción de la ecuación matemática a términos biológicos sea coherente, en caso contrario y aunque puedan obtenerse altos porcentajes de ajuste el modelo no será válido.