{"id":57509,"date":"2024-07-15T13:36:58","date_gmt":"2024-07-15T11:36:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hiperbaric.com\/?p=57509"},"modified":"2024-07-15T13:36:58","modified_gmt":"2024-07-15T11:36:58","slug":"finalista-de-los-hpp-research-awards-berta-torrents-del-irta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hiperbaric.com\/es\/finalista-de-los-hpp-research-awards-berta-torrents-del-irta\/","title":{"rendered":"Finalista de los HPP Research Awards – Berta Torrents, del IRTA"},"content":{"rendered":"

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En este post, queremos presentar el art\u00edculo de la segunda clasificada de los HPP Research Awards<\/a> Berta Torrents, del Instituto de Investigaci\u00f3n y Tecnolog\u00eda Agroalimentarias (IRTA)<\/a>. En \u00e9l nos presenta un resumen de su estudio titulado \u00abMeta-an\u00e1lisis de la inactivaci\u00f3n microbiana en zumos y pur\u00e9s de frutas y verduras tratados a alta presi\u00f3n\u00bb.<\/p>\n

Desde Hiperbaric nos sentimos orgullosos de que con este tipo de iniciativas se pueda dar m\u00e1s visibilidad a estudios tan interesantes como este y agradecemos a todos los participantes su esfuerzo y dedicaci\u00f3n.<\/p>\n

Sin m\u00e1s pre\u00e1mbulos, os dejamos con el fascinante estudio de Berta. Esperamos que os resulte tan interesante como a nosotros.<\/p>\n

Meta-an\u00e1lisis de la inactivaci\u00f3n microbiana en zumos y pur\u00e9s de frutas y verduras tratados a alta presi\u00f3n<\/h2>\n
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Fuente: KamranAydinov, Freepik<\/figcaption><\/figure>\n

El procesado por altas presiones (HPP) es una tecnolog\u00eda no t\u00e9rmica alternativa a la pasteurizaci\u00f3n t\u00e9rmica, que preserva las cualidades nutricionales y sensoriales de los zumos y pur\u00e9s de frutas y verduras. En este estudio se recopilaron y metaanalizaron los datos bibliogr\u00e1ficos disponibles sobre la inactivaci\u00f3n por HPP de Listeria spp. y Escherichia coli en frutas y verduras. A partir de los art\u00edculos seleccionados, se identificaron como factores significativos el nivel de presi\u00f3n y la categor\u00eda de pH. Se desarroll\u00f3 un modelo predictivo y se integr\u00f3 en un sistema de apoyo a la toma de decisiones para el control de riesgos (HC-DSS) con el fin de ayudar a la industria alimentaria a validar los par\u00e1metros de las HPP, garantizando la seguridad y el cumplimiento de la normativa sobre seguridad alimentaria.<\/em><\/strong><\/p>\n

El procesado por altas presiones (HPP)<\/a> es una tecnolog\u00eda de conservaci\u00f3n no t\u00e9rmica alternativa a la pasteurizaci\u00f3n t\u00e9rmica para zumos y pur\u00e9s de frutas y verduras que muestra una tendencia creciente en el mercado<\/strong> gracias a su m\u00ednimo efecto sobre las caracter\u00edsticas nutricionales y organol\u00e9pticas. La legislaci\u00f3n alimentaria vigente exige a los operadores de empresas alimentarias a disponer de un sistema de gesti\u00f3n preventiva de la seguridad alimentaria (es decir, programas de prerrequisitos y An\u00e1lisis de Peligros y Puntos de Control Cr\u00edtico, APPCC) que requiere la aplicaci\u00f3n de medidas de control para reducir o eliminar los peligros<\/strong>, y la HPP desempe\u00f1a un papel relevante en este sentido. En este contexto, la validaci\u00f3n de cualquier tecnolog\u00eda aplicada como medida de control adquiere una gran importancia y debe realizarse durante el dise\u00f1o de los procesos de transformaci\u00f3n, antes de su implementaci\u00f3n rutinaria para la producci\u00f3n comercial. Los modelos matem\u00e1ticos sobre el comportamiento de los peligros microbianos durante el procesado y la conservaci\u00f3n de los alimentos son herramientas que aportan evidencias cient\u00edficas en un estudio de validaci\u00f3n.<\/p>\n

El objetivo de este estudio era recopilar y metaanalizar los datos disponibles sobre la inactivaci\u00f3n de Listeria spp. y Escherichia coli<\/strong> en productos hortofrut\u00edcolas mediante HPP.<\/p>\n

A partir de una extensa b\u00fasqueda bibliogr\u00e1fica, se seleccionaron los art\u00edculos que proporcionaban datos de inactivaci\u00f3n HPP. Para estimar el DP<\/sub>, como el tiempo HPP para obtener una reducci\u00f3n decimal bajo diferentes niveles de presi\u00f3n para diferentes matrices. Tambi\u00e9n se calcul\u00f3 el tiempo necesario para lograr una reducci\u00f3n de 5 logs (D5) como criterio de rendimiento objetivo<\/strong>, teniendo en cuenta la inactivaci\u00f3n durante la subida de presi\u00f3n y el mantenimiento. Se utilizaron el An\u00e1lisis de Componentes Principales (PCA) y Modelos Mixtos Lineales Generalizados (GLMM) para identificar los factores significativos que influyen en los par\u00e1metros cin\u00e9ticos (DP<\/sub> y D5), incluidos el nivel de presi\u00f3n, la categor\u00eda de pH [muy \u00e1cido (pH<4), \u00e1cido (4\u2264pH\u22644,5), poco \u00e1cido (pH>4,5)] y el microorganismo como efectos fijos, y la cepa (variable anidada a microorganismo) y el estudio como efectos aleatorios. Todo el conjunto de datos, teniendo en cuenta la categor\u00eda de pH y\/o el microorganismo, se ajust\u00f3 a modelos secundarios de Bigelow. El nivel de presi\u00f3n y la categor\u00eda de pH explicaron m\u00e1s del 90% de la variabilidad<\/strong> de los datos y los modelos mixtos confirmaron la significaci\u00f3n estad\u00edstica de estos factores<\/strong>, junto con el microorganismo, obteni\u00e9ndose un modelo global para cada categor\u00eda de pH. Cuando se compararon los valores de inactivaci\u00f3n predichos con los datos recogidos en la bibliograf\u00eda (aquellos no utilizados para construir el modelo), la mayor\u00eda de las predicciones proporcionadas por el modelo LogDP<\/sub> se situaron dentro de la zona de simulaci\u00f3n aceptable (\u00b11 log) o a prueba de fallos.<\/p>\n

El estudio incorpor\u00f3 el modelo predictivo a un prototipo de sistema de apoyo a la toma de decisiones para el control de peligros (HC-DSS), centr\u00e1ndose especialmente en el establecimiento y la validaci\u00f3n de las condiciones HPP para frutas y hortalizas. El HC-DSS consta de dos m\u00f3dulos:<\/p>\n