Gracias a sus capacidades de predicción, el microbioma tiene potencial para prevenir problemas en la cadena de seguridad alimentaria.

Utilizando la secuenciación de ADN y ARN para perfilar el microbioma en la cadena de suministro, IBM trabajó de la mano de Mars Global Food Safety Center, Bio-Rad Laboratories, sus científicos y el profesor consultor Dr. Bart Weimer de la Facultad de Medicina Veterinaria de UC Davis, para conocer más sobre estos microorganismos.

De tal manera, encontraron que los microbiomas de los alimentos podría ayudar a mejorar el control de la calidad de los mismos, así como respaldar un cambio positivo en la gestión del riesgo microbiano, pasando de un enfoque reactivo, a uno predictivo y preventivo.

De hecho, según dijeron los científicos, así se podría ayudar a garantizar la inocuidad de los alimentos, previniendo contaminación, enfermedades y reduciendo el desperdicio. Esto, teniendo en cuenta que los resultados han aumentado en gran medida la precisión de la identificación microbiana en los estudios de validación sobre datos simulados.

La investigación

Justamente, este análisis lo iniciaron con el fin principal de evaluar el uso del microbioma como indicador de peligro para la seguridad y calidad de los ingredientes de alimentos crudos. Una labor que lograron gracias a una nueva técnica.

Esta se basó en procesos de control de calidad específicos, como el filtrado bioinformático de hospedantes para alimentos y otros estudios de microbiomas con material hospedante mixto o desconocido.

“Abordamos estos desafíos utilizando el filtrado bioinformático de las secuencias derivadas de alimentos, sin requerir ningún conocimiento a priori del contenido esperado y aumentando las bases de datos de genomas de referencia microbianos disponibles públicamente”, dijeron.

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Sin embargo, es de tener en cuenta que este proceso inició desde 2014, año en el que IBM Research y Mars cofundaron se unieron para respaldar mejores prácticas en calidad y seguridad alimentaria utilizando genómica y big data para comprender mejor el microbioma y sus vínculos con las cadenas mundiales de suministro de alimentos.

“Primero, desarrollamos una forma de secuenciar los alimentos para una autenticación precisa de los ingredientes y la detección de contaminantes. Luego, ampliamos ese trabajo para caracterizar el microbioma”, explican.

Así, secuenciaron el ARN de 31 muestras de ingredientes crudos de harina de aves de corral (polvo de alta proteína), lo que les permitió identificar la línea de base de los microbios centrales que se espera estén presentes para este tipo de muestra.

Durante este seguimiento, observaron que una pequeña cantidad de muestras contenían contenidos inesperados. Estas muestras atípicas mostraron diferencias en sus microbiomas con organismos adicionales presentes, así como diferencias en la composición de la abundancia microbiana.

“El microbioma nos sirvió como una especie de lente de detección de la calidad y seguridad de los alimentos con mayor sensibilidad que las pruebas actuales. Separar las secuencias microbianas de una muestra de alimento muy abundante, ya sea maíz, pollo o cualquier otra cosa, con bases de datos de referencia suficientemente representativas es fundamental para interpretar los datos”, puntualizaron.

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