Un nuovo modello digitale per prevedere il deterioramento del latte alimentare dovuto a batteri sporigeni

Introduzione

Il deterioramento del latte alimentare causato da batteri sporigeni psicrotolleranti, come Bacillus e Paenibacillus, rappresenta una sfida significativa per la qualità del prodotto. Questi batteri possono contaminare il latte crudo da fonti aziendali (terreno, alimenti zootecnici, lettiere) e persistere nelle apparecchiature di lavorazione. Questi microrganismi sopravvivono alla pastorizzazione e, una volta germinati, causano difetti sensoriali e coagulazione. Il deterioramento è influenzato da variabili come la concentrazione iniziale di spore, i sottotipi batterici, e le condizioni di trasporto e conservazione. Questo studio pubblicato sul Journal of Dairy Science presenta un modello digitale avanzato, sviluppato da un team di ricercatori della Cornell University, capace di simulare la crescita batterica e il deterioramento del latte lungo una filiera complessa con temperature variabili.

Materiali e metodi

Raccolta di campioni
Sono stati raccolti campioni di latte pastorizzato da due stabilimenti lattiero-caseari di New York, ciascuno con una capacità produttiva annua compresa tra 10 e 100 milioni di litri. Per ogni stabilimento sono stati prelevati campioni di quattro tipi di latte (scremato, 1%, 2% e intero) in un determinato giorno. I campioni dello stesso tipo di latte provenienti da uno stabilimento sono stati mescolati secondo il metodo di Robertson et al. (1949) e suddivisi in porzioni da 200 mL in bottiglie sterili da 250 mL. In totale, sono state ottenute otto categorie di campioni (due stabilimenti per quattro tipi di latte). Ciascuna categoria è stata incubata per 7, 14, 21, 28 e 35 giorni a tre condizioni di temperatura: 4°C e 6°C mantenute costanti, oppure temperature simulate lungo la catena di fornitura. Quest’ultima simulazione prevedeva 4°C per 36 ore (conservazione in stabilimento), 4°C per 5 ore (trasporto al dettaglio), 2°C per 24 ore (conservazione al dettaglio), 10°C per 26 minuti (trasporto al consumatore) e 4°C fino al tempo di conservazione designato (conservazione domestica).

Test microbiologici
I campioni sono stati incubati a diverse temperature per 35 giorni, con test effettuati ogni 7 giorni per determinare la conta totale aerobica su piastra (APC) e la conta totale di batteri gram-negativi. Il test APC è stato eseguito in duplicato utilizzando un piastratore a spirale per piastrare diluizioni dei campioni su agar standard, con incubazione a 32°C per 48 ore e successiva enumerazione. Per i batteri gram-negativi, 50 μL di campione sono stati seminati su agar tetrazolio al cristalvioletto, incubati a 21°C per 48 ore, e contati come colonie rosse.

Sviluppo del modello

Panoramica del modello
Il modello simula la crescita di sporigeni psicrotolleranti in 1.000 lotti ipotetici di 10 contenitori di latte da mezzo gallone ciascuno, dalla produzione allo stoccaggio domestico per un massimo di 35 giorni. La fine della durata di conservazione è stata definita come il giorno in cui almeno il 50% dei contenitori supera i 20.000 cfu/mL, il limite normativo per il latte alimentare negli Stati Uniti. Le principali innovazioni includono la simulazione di 5 fasi distinte della catena di fornitura, la gestione di contenitori senza spore iniziali e una tabella aggiornata dei sottotipi di sporigeni.

Parametri del modello
Il modello simula 1.000 lotti con distribuzioni specifiche di tempo e temperatura per ciascuna delle 5 fasi della filiera: conservazione in stabilimento, trasporto al dettaglio, conservazione al dettaglio, trasporto domestico e stoccaggio domestico. I parametri di crescita dei sottotipi di sporigeni includono tassi di crescita, fasi di ritardo e popolazione microbica massima. Il modello regola i parametri di crescita quando il latte passa da una fase all’altra, considerando le variazioni di temperatura e i relativi effetti sulla durata della fase di ritardo e sul tasso di crescita.

Validazione del modello
Il modello è stato validato utilizzando tre set di dati:

1. Il set di validazione originario di Buehler et al. (2018).
2. Un set aggiuntivo per valutare diversi profili di temperatura statica e una diversa fonte di latte crudo.
3. Dati sperimentali generati in questo studio per testare la risposta a profili di temperatura dinamici.

In tutte le convalide, l’obiettivo era verificare la capacità del modello di prevedere accuratamente la crescita degli sporigeni nelle diverse condizioni testate.

Scenari ipotetici
In questo studio sono state valutate due categorie di scenari ipotetici. La prima categoria ha valutato le strategie comuni per ridurre la concentrazione di spore nel latte, tra cui microfiltrazione, bactofugazione a passaggio singolo e doppio. La seconda categoria includeva metodi per controllare le temperature di trasporto o conservazione, tra cui l’impostazione di un sistema di allarme, la riduzione manuale della temperatura e il miglioramento del sistema di raffreddamento (per ridurre le fluttuazioni di temperatura) in diverse fasi.

Risultati

Oltre ai due set di dati di convalida precedentemente riportati (set di dati di convalida 1 e 2), è stato creato un nuovo set di dati di convalida (set di dati di convalida 3) utilizzando campioni di latte pastorizzato raccolti da due stabilimenti commerciali di lavorazione del latte. I campioni sono stati usati per preparare 48 unità di test uniche (2 stabilimenti × 4 tipi di latte × 3 temperature di conservazione × 2 repliche).

Dei 240 campioni, 62 sono stati esclusi a causa di contaminazione post-pastorizzazione riscontrata in due giorni consecutivi. Per i campioni rimanenti, l’APC (Aerobic Plate Count -Conta delle colonie aerobiche) medio nel giorno iniziale era di circa 1.200 cfu/mL, con una differenza tra i due stabilimenti: A (1.700 cfu/mL) e B (700 cfu/mL).

La piastratura su agar ha mostrato che il 61,8% dei campioni (110 su 178) presentava crescita di batteri gram-negativi, indicante contaminazione post-pastorizzazione. I campioni conservati a temperature di 4°C, 6°C e in condizioni simulate della catena di fornitura hanno mostrato rispettivamente il 72,4%, 63,3% e 50,0% di crescita di batteri gram-negativi. Di conseguenza, solo il 38,2% dei campioni è stato mantenuto per formare il set di dati di convalida.

Dopo il completamento del modello è stata effettuata la convalida 1 per confrontarlo con uno precedente (Buehler et al., 2018). Il confronto tra la distribuzione di APC nei campioni di latte dopo 14 giorni di conservazione a 6°C e la distribuzione simulata dal modello non ha mostrato differenze significative (P = 0,17), similmente alla convalida precedente. Le statistiche riassuntive confermano che le concentrazioni osservate e simulate erano molto simili.

La convalida 2 è stata successivamente eseguita utilizzando latte proveniente dal Texas, con diverse temperature di conservazione (3, 6,5 e 10 °C). I risultati mostrano che il modello ha avuto buone prestazioni a 3 e 6,5 °C, ma peggio a 10 °C, a causa del rapido deterioramento del latte a questa temperatura.

Un’ulteriore convalida ha valutato la capacità del modello di prevedere la crescita di sporigeni sia in condizioni statiche (4 °C e 6 °C) che in condizioni dinamiche simulate della catena di fornitura. L’RMSE (Radice dell’Errore Quadratico Medio complessivo) era di 1,22 log 10 cfu/mL, con prestazioni migliori per le previsioni fino a 21 giorni di conservazione.

Il modello di simulazione Monte Carlo di base, utilizzato per prevedere la crescita degli sporigeni in latte HTST prodotto da latte crudo proveniente da New York, ha previsto che il 28,6% e il 44,3% dei contenitori di latte si sarebbero deteriorati rispettivamente dopo 14 e 21 giorni di conservazione. La durata di conservazione del latte, definita come il periodo di conservazione più lungo per il consumatore in cui meno del 50% dei contenitori supera la concentrazione di 20.000 cfu/mL, era prevista essere di 25 giorni.

Figura 1. Analisi di sensibilità per valutare l’effetto dei parametri chiave del modello sullo stato di deterioramento del latte (vale a dire, con concentrazione batterica >20.000 cfu/mL) al 21° giorno di conservazione da parte del consumatore. (A) Coefficiente di correlazione di rango parziale. (B) Grafico di importanza delle variabili.

Le analisi di sensibilità hanno identificato i principali parametri influenti, tra cui la temperatura di conservazione del consumatore (T_H), la temperatura di trasporto (T_T), la concentrazione iniziale di spore nel latte (N_0) e il tempo di trasporto. Il parametro più influente è risultato la temperatura di conservazione del consumatore (figura 1).

Infine, gli scenari ipotetici hanno mostrato che metodi come la microfiltrazione, che riduce i livelli di spore di 2,2 log 10 cfu/mL, risultano molto più efficaci nel ridurre il deterioramento del latte rispetto ai metodi di controllo della temperatura. La microfiltrazione e la bactofugazione a doppio passaggio sono risultati interventi significativi, prolungando la durata di conservazione del latte da 25 a 35 e 34 giorni rispettivamente. Al contrario, le strategie di controllo della temperatura, come mantenere la temperatura di trasporto al di sotto di 4 °C, si sono rivelate meno efficaci nel ridurre il deterioramento.

Conclusioni

Nel presente studio è stato adattato un modello Monte Carlo per prevedere il deterioramento del latte pastorizzato dovuto alla crescita di spore psicrotolleranti, considerando le variazioni di temperatura lungo la filiera. Il modello, convalidato con dati del programma volontario di conservazione del latte di New York, ha mostrato che una percentuale significativa di contenitori da mezzo gallone si deteriora dopo 14-21 giorni di conservazione domestica. L’analisi di sensibilità ha evidenziato che i principali fattori di deterioramento sono la temperatura domestica, le condizioni di trasporto e la concentrazione iniziale di spore nel latte.

La temperatura di conservazione domestica è risultata il parametro più influente. Temperature più basse nei frigoriferi prolungano la durata del latte, ma fattori come l’apertura frequente dello sportello o la posizione del latte nel frigo incidono sulla sua stabilità. Sistemi di monitoraggio della temperatura potrebbero migliorare la gestione della conservazione. Inoltre, molti consumatori non conoscono la temperatura ottimale di refrigerazione, aumentando il rischio di deterioramento.

Anche il trasporto influisce significativamente: temperature non ottimali durante il tragitto aumentano il rischio di deterioramento. L’uso di data logger potrebbe migliorare il controllo della qualità.

La concentrazione iniziale di spore è un altro fattore critico: ridurla, tramite tecniche come la microfiltrazione o la bactofugazione, è la strategia più efficace per limitare la crescita microbica.

L’industria lattiero-casearia dispone di strumenti avanzati per il monitoraggio della qualità, ma manca di tecnologie per prevedere il deterioramento microbico. L’implementazione di modelli predittivi potrebbe ottimizzare la gestione del rischio e ridurre gli sprechi alimentari.

Tratto da: “Development and deployment of a supply-chain digital tool to predict fluid-milk spoilage due to psychrotolerant sporeformers” di C. Qian, S.I. Murphy, T.T. Lott, N.H. Martin, M. Wiedmann. Pubblicato sul Journal of Dairy Science. DOI: 10.3168/jds.2023-23673