Software di microbiologia predittiva: bene comune

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1 Software di microbiologia predittiva: bene comune Come e perchè utilizzare i software di microbiologia predittiva disponibili in rete. La validazione dei modelli attraverso challenge test. Elena CoscianiCunico, Elena Dalzini, Paolo Daminelli, Marina Nadia Losio Istituto Zooprofilattico Sperimentale della Lombardia e dell Emilia Romagna Milano 21 Maggio 2014

2 L arte della predizione La capacità di predire gli eventi è da sempre nel desiderio dell animo umano che sia per motivi religiosi o scientifici Ognuno di noi quotidianamente è a contatto con modelli matematici previsionali

3 La filosofia dei modelli matematici Un modello è utile quando è sufficientemente semplice (altrimenti non è un modello) Quanto dettagliato deve essere un modello per essere efficiente? Quante variabili?

4 Quando posso usare i modelli di microbiologia predittiva? Sicurezza alimentare (RE CE ) Qualità del prodotto (shelf-life) Validazione del processo Analisi del rischio

5 Parametri di crescita batterica ln cell concentration ln(x max ) µ max : maximum specific growth rate ln(x 0 ) h0=lag*μ L: lag time Fig. 1: Rappresentazione del modello Baranyi, modello complesso semi meccanicistico e dinamico (Baranyi and Roberts, 1994) Baranyi József

6 Aumento e decremento del tasso di crescita o morte in funzione della temperatura crescita sp.rate=a * Temp +b Radq tasso Sqr(slope) di crescita Radq tasso di crescita vs temperatura 0.1 Valore b costante (Ratkowsky Ratkowsky) Baranyi József temperature ( C) morte log (D1 / D2) = (T2-T1) / Z Log tempo di riduzione log(slope) decimale Log (D value) vs temperatura II legge di Bigelow temperature ( C)

7 L accuratezza? -1 Ln µ (1/h) NaCl (%) ph Lnµ(1/h) Non sempre generare un modello con un fattore di correlazione più alto Determina una migliore predizione NaCl (%) ph Baranyi József Salmonellae at 15 o C, cubic multivariate polynomial (Gibson et al, 1988)

8 Modello VsAlimento Modello Laboratory system Accuracy 5% Inoculated sterile meat Accuracy 25% Naturally contaminated meat Overall accuracy 50% Dr Jozsef Baranyi, IFR

9 Modelli primari MicroFit, DmFit (Baranyi) Database ComBase, ars-alimentaria Modelli secondari Analalisi della regressione Predizione Validazione del modello Errore e fattore di accuratezza Baranyi József

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13 Applicazioni:

14 Modelli Primari:DMfit I dati osservati possono essere elaborati con diversi modelli

15 Challenge test durante la shelf life Documento tecnico di orientamento AFFSA Eucrl 2008 Gorgonzola a spicchi shelf life > 60 gg ph - logc(logufc/g) temp ( C) Caratteristiche ambientali ph costante 6.7 Aw costante Temp costante 8 C time (day) lab logc ph mould log c obs temp 4 LAB logc cost> 10^7 ufc/g mould logc cost> 10^7 ufc/g

16 Validazione modello predittivo µ max = µ max ref ( T ( T ref -T min -T ) min 2 ) 2 Obs max rate logc/h Pred max rate logc/h Modello predittivo cf 0.3 max rate +/- SE maxrate, T min -2 C

17 Modelli Predittivi secondari e parametri Comparare i dati osservati con l andamento predetto

18 Software di Modelli Predittivi Combase-predictor: previsione del tasso di crescita di crescita dei microrganismi in brodi colturali

19 Combase-predictor: previsione dell andamento dei microrganismi in brodi colturali a temp. variabili

20 Combase-predictor:previsioni tasso di morte dei microrganismi in brodi colturali

21 Combase-predictor:previsioni tasso di morte dei microrganismi non Temp dipendente in brodi colturali

22 E. coli VTEC durante caseificazione

23 Effetto della stagionatura: ph <5.2 Modello predittivo validato dalla sperimentazione

24 Perfringens predictor

25 Informazioni rapide!

26 milk L. monocytogenes

27 Effetto delle popolazioni indigene: Co- colture Esistono modelli predittivi che considerano la competizione batterica Temperatura: 20 C ph: 5.5 Inoculuo Lc. lactis :10 3 cfu/g Inoculuo L.monocytogenes:10 3 cfu/g Data from Farkas et al. (2002) Modello secondario validato con dati osservati Yvan Le Marc

28 Co-colture (Le Marc et al., 2002) Output

29 Seafood spoilage and safety predictor»

30 Seafood spoilage and safety Input predictor

31 Seafood spoilage and safety predictor Output

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33 Salmonella predictions Input Output time temp ph aw 0 4,5 5,63 0,973 0, ,5 13,5 98,5 13, ,5 12,5 5,247 0, ,5 11, , , ,5 10, ,5 5,327 0,97 358,5 10,5 5,543 0, ,5 5,72 0, ,5 6,267 0,947

34 Conclusioni I modelli matematici possono aiutare l analisi quantitativa del rischio anche se fra ambiente controllato e alimenti c è una elevata discrepanza..ma calcolabile I software disponibili in rete sono accessibili a tutti e rappresentano un valido aiuto Modello matematico e software devono essere scelti con giudizio in funzione dei casi specifici

35 GRAZIE A TUTTI PER L ATTENZIONE e a chelab silliker per l invito Elena CoscianiCunico, Elena Dalzini, Paolo Istituto Zooprofilattico Daminelli, Sperimentale Marina della Lombardia Nadia Losio e dell Emilia Romagna

36 Bibiliografia Baranyi J, Roberts TA (1994): A dynamic approach to predicting bacterial growth in food. Int J.Food Microbiol 23: Baranyi J, Pin C, Ross T (1999) Validating and comparing predictive models, Int J Food Microbiol McMeekin, T.A.(2003). An Essay on the Unrealized Potential of Predictive Microbiology. In: McKellar, R.C. and Lu, X (eds): Modelling Microbial responses in Foods. CRC, Boca Raton, Fla. Ross T, McMeekin TA, Baranyi J (2000) Predictive microbiology and food safety, Encyclopedia of food microbiology. Ed. Robinson R.K., Batt C.A., Patel P.D. Academic Press Elena Cosciani Cunico - Paola Monastero - Guido Finazzi - Paolo Daminelli - Paolo Boni - Yvan Le Marc -József Baranyi. Concetti di microbiologia predittiva: sopravvivenza di Salmonella spp. nel salame Industrie Alimentari (44), 443 pag Cosciani Cunico E., Le Marc, Y., Dominelli, P., Boni, P., Baranyi J. Development and Validation of a Model for the Survival of Salmonella spp in Italian Salami. The 20th International ICFMH Symposiumfood safety and food biotechnology: diversity and global impact 29 Aug - 02 Sept 2006 Alma Mater Studiorum, Bologna, Italy Le Marc Y., Baranyi J. & Ross T Modelling Understanding Pathogen Behaviour (Chapter 2) stress responses and resistance Metris A., Le Marc Y., Elfwing A., BalLagi A. & Baranyi J (a) Modelling the variability of Lag times and the first generation times of single cells of E-coli International Journal of Food Microbiology 100 (1-3) Metris A The ComBase database, a platform for predictions CFA day, February 15th 2005 (b), IFR.

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