{"id":143606,"date":"2013-12-13T14:35:03","date_gmt":"2013-12-13T13:35:03","guid":{"rendered":"http:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/universo\/?p=143606"},"modified":"2013-12-13T14:35:03","modified_gmt":"2013-12-13T13:35:03","slug":"diagnostico-de-los-patogenos-causantes-de-intoxicaciones-alimentarias-en-granjas-mediante-sensores-remotos-y-algoritmos-matematicos-suelos-aguas-y-residuos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/universo\/2013\/12\/13\/143606","title":{"rendered":"Diagn\u00f3stico de los pat\u00f3genos causantes de intoxicaciones alimentarias en granjas mediante sensores remotos y algoritmos matem\u00e1ticos (suelos, aguas y residuos)"},"content":{"rendered":"

Ciertos microorganismos<\/strong> <\/span>causantes de toxiinfecciones alimentarias<\/a> graves y frecuentes<\/strong>, se asientan ya en las granjas en donde se producen los alimentos<\/strong> contaminados<\/strong><\/span>. Investigaciones recientes intentan desarrollar una metodolog\u00eda con vistas a detectar los puntos calientes de los predios en donde pueden medrar y proliferar estos pat\u00f3genos antes<\/strong> <\/span>de la recogida de las cosechas. Con tal motivo, la nota de prensa de que damos cuenta hoy, tras muestrear estacionalmente suelos aguas, esti\u00e9rcoles, etc<\/strong><\/span>., y conociendo parcialmente la ecolog\u00eda de los pat\u00f3genos<\/strong><\/span>, hicieron uso de sensores remotos, sistemas de informaci\u00f3n geogr\u00e1fica, \u00bfalgoritmos geoespaciales?<\/strong><\/span> (\u00e1rboles de clasificaci\u00f3n jer\u00e1rquica) y otros datos ambientales (topograf\u00eda, tipo de suelos<\/span>, <\/strong>condiciones meteorol\u00f3gicas en un momento y lugar \u00a0dado, proximidad a otras fuentes como el <\/strong>agua, bosques, etc.), con vistas a predecir las zonas sensibles\u00a0<\/strong><\/span>que pudieran dar lugar\u00a0eventualmente en el terreno a una\u00a0proliferaci\u00f3n y diseminaci\u00f3n de estos pat\u00f3genos<\/strong> <\/span>(por ejemplo: Listeria monocytogenes<\/a>, <\/em>Salmonella<\/a>,<\/em> o la E. Coli<\/em> portadora de \u00a0la toxinas Shiga<\/a>), que de este modo contaminar\u00e1n la cadena alimentaria<\/strong><\/span>. Si las metodolog\u00edas obtiene el \u00e9xito deseado (habr\u00e1 que demostrarlo) los granjeros podr\u00edan intervenir de diversas formas con vistas a erradicar con antelaci\u00f3n el problema de salud que pudiera producirse<\/strong><\/span> al consumir los alimentos. Hablamos de procedimientos tales como\u00a0\u00a0drenar las aguas estancadas sobre la superficie del suelo, dirigir el ganado a las zonas de menos riesgo o plantar vegetales que necesiten hervirse<\/strong> <\/span>(supresi\u00f3n del microbio) antes de ser consumidos, en lugar de los que pueden ingerirse frescos. \u00a0Los autores se\u00f1alan que se trata de\u00a0una aproximaci\u00f3n novedosa, empero<\/strong> <\/span>en mi modesta opini\u00f3n es un paso l\u00f3gico proporcionado por las utilidades que suministran las nuevas tecnolog\u00edas. Ahora bien, tras varios a\u00f1os escribiendo esta bit\u00e1cora uno comienza a pensar que los cient\u00edficos pensamos que una granja es un laboratorio repleto de nuevos instrumentos con vistas a\u00a0medir cualquier cosa<\/strong><\/span>. De seguir as\u00ed, aplicando todo lo que se nos sugiere (como por ejemplo la agricultura de precisi\u00f3n<\/a>), ser\u00e1s m\u00e1s dif\u00edcil manejar una granja que las instalaciones de un instituto de investigaci\u00f3n<\/strong><\/span>. Y francamente, no me parece viable excepto en ciertas granjas muy rentables de los pa\u00edses m\u00e1s desarrollados. No dudo que con \u00abpasta\u00bb, instrumental de \u00faltima generaci\u00f3n, t\u00e9cnicos altamente cualificados, y porque no cient\u00edficos incluidos,\u00a0todo esto sea viable. Ahora bien, hoy por hoy, se me antoja una agricultura impracticable\u00a0en la mayor parte de la<\/strong><\/span> agrosfera<\/strong><\/span>, dada la sociedad en donde vivimos. No se trata de un cr\u00edtica mordaz, sino tan solo sopesar todo lo que se indica que debe llevarse a cabo una \u201csmart farm<\/em><\/strong><\/span>\u201d es decir la m\u00e1s tonta de todas las granjas. No se le pueden solicitar a los paisanos el manejo de m\u00faltiples tecnolog\u00edas que a menudo nos cuesta mucho tiempo de aprender a los propios investigadores, a los que se nos presupone que atesoramos un m\u00e1s que digno adiestramiento \u00bf?. Y m\u00e1s a\u00fan, un algoritmo puede funcionar en ciertos ambientes, pero no en otros, cay\u00e9ndose todo este cambalache por el \u201csuelo\u201d para la ruina del paisano \u00abtecnol\u00f3gicus\u00bb. Tecnolog\u00eda para ricos a la par que m\u00e1s que doctos campesinos<\/span><\/strong>. Abajo os muestro algo de informaci\u00f3n acerca de los pat\u00f3geno sobre los que se centr\u00f3 el estudio, as\u00ed como la nota de prensa original). Cuando me jubile, temo que no voy a valer ni para establecerme en una peque\u00f1a \u00absmart granja<\/strong><\/span>\u00ab.<\/p>\n

Juan Jos\u00e9 Ib\u00e1\u00f1ez<\/strong><\/span><\/p>\n

\u00a0\"listeria-en-granjas-fuente-wellcommons\"<\/strong><\/p>\n

Granjas contaminadas por Listeria. Fuente: WellCommons<\/a><\/p>\n

<\/em><\/p>\n

Listeria monocytogenes\u00a0<\/a><\/em>es una bacteria que se desarrolla intracelularmente y es causante de la\u00a0Listeriosis<\/a>. Es uno de los pat\u00f3genos causante de infecciones alimentarias<\/strong> m\u00e1s virulentas, con una tasa de mortalidad entre un 20 a 30%,<\/strong> m\u00e1s alta que casi todas las restantes toxicoinfecciones alimentarias<\/strong>. Listeria monocytogenes<\/a><\/em> recibe su nombre del cirujano ingl\u00e9s Joseph Lister<\/a> (Listeria<\/em>) y de su capacidad de que extractos de su membrana son capaces de estimular la producci\u00f3n \u2014generar\u2014 monocitos<\/a> (monocytogenes<\/em>) en el conejo, aunque no en la enfermedad del ser humano.[1]<\/a><\/sup> Es un agente productor de zoonosis<\/a> de distribuci\u00f3n universal. Se transmite por contacto directo o contaminaci\u00f3n cruzada durante la manipulaci\u00f3n, en el procesado de alimentos o en el hogar, tambi\u00e9n por v\u00eda sexual<\/a>. La infecci\u00f3n por L. monocytogenes<\/em>, en el contexto del embarazo, suele diagnosticarse de forma tard\u00eda, produci\u00e9ndose un cuadro muy grave, llamado granulomatosis infantisepticum, llegando a provocar abortos<\/a>. Tambi\u00e9n se ha relacionado con Meningoencefalitis<\/a> y meningitis<\/a> especialmente en neonatos, ancianos e inmunodeprimidos, as\u00ed como bacteriemia<\/a> en mujeres gestantes, inmunodeprimidos y neonatos (granulomatosis infanto-s\u00e9ptica<\/a>).<\/p>\n

\u00a0Salmonella<\/a><\/em> es un g\u00e9nero<\/a> de bacterias<\/a> que pertenece a la familia Enterobacteriaceae<\/a>, formado por bacilos<\/a> gramnegativos<\/a>, anaerobios facultativos<\/a>, con flagelos<\/a> per\u00edtricos y que no desarrollan c\u00e1psula (excepto la especie S. typhi) ni esporas. Son bacterias<\/a> m\u00f3viles que producen \u00e1cido sulfh\u00eddrico<\/a> (H2<\/sub>S). Emplean glucosa<\/a> por poseer una enzima especializada, pero no lactosa<\/a>, y no producen ureasa<\/a>. No tienen metabolismo fermentativos.<\/p>\n

Las toxinas Shiga<\/a> son una familia de toxinas<\/a> relacionadas con dos grupos principales, Stx1 y Stx2, cuyos genes se considera que son parte del genoma<\/a> de los profagos<\/a> lambdoide[1]<\/a><\/sup> Las toxinas son llamadas Shiga por Kiyoshi Shiga<\/a>, que fue el primero en describir el origen bacteriano de la disenter\u00eda<\/a> causada por Shigella dysenteriae<\/a><\/em>. El origen m\u00e1s com\u00fan de toxinas Shiga son las bacterias S. dysenteriae<\/em> y el grupo Shigatoxig\u00e9nico<\/em> de Escherichia coli<\/a><\/em> (STEC), el cual incluye el serotipo<\/a> O157:H7<\/a> y otras E. coli<\/em> enterohemorr\u00e1gicas<\/strong><\/p>\n

\u00a0<\/strong>Remote Sensing, Microbiology Used to Trace Foodborne Pathogens<\/a><\/strong><\/p>\n

Sciencedaily Dec. 5, 2012<\/em><\/strong> <\/span>In 2011, an outbreak of Listeria<\/em><\/strong> monocytogenes<\/em> in cantaloupe led to almost 150 illnesses and 30 deaths. With a spate of recent outbreaks of such foodborne pathogens as Salmonella<\/em><\/strong>, Shiga toxin-producing E. coli<\/em> and L. monocytogenes<\/em><\/strong>, the ability to predict where and how these deadly microbes enter the food supply chain could save lives and prevent disease<\/strong>.<\/p>\n

\u00a0Cornell researchers have created a method that uses geospatial algorithms, foodborne pathogen ecology and Geographic Information System (GIS) tools to predict hot spots where these pathogens may be present and spread on farms prior to harvest. Many of the recent outbreaks of foodborne pathogens have been linked to contamination on the farm<\/strong>.<\/p>\n

The method, which can be applied to any farm, uses classification tree tools with remotely sensed data, such as topography, soil type, weather trends, proximity to various sources (water, forests) and more, to predict areas where pathogens are likely to be present<\/strong>.<\/p>\n

\u00abWe wanted to see if we could identify factors that gave us a higher or lower prevalence of finding these pathogens,\u00bb said Laura Strawn, a graduate student in the field of food science and lead author of a study published online Nov. 9 in the journal Applied and Environmental Microbiology<\/em>. \u00abWe can look at a farm and use this data analysis tool to tell the farmer where these hotspots may be for foodborne pathogens<\/strong>,\u00bb she said.<\/p>\n

\u00abThese tools are likely to provide a completely new science-based approach for guidance on how to reduce the likelihood of contamination with these bacteria<\/strong>,\u00bb said co-author Martin Wiedmann, a food science professor and study co-author.<\/p>\n

By knowing where the hot spots are, farmers may then implement such preventive practices as draining standing water, adjusting where livestock graze, or planting crops that should be consumed cooked rather than<\/strong> raw, for example, Strawn added.<\/p>\n

The researchers collected 588 samples soil, water, feces and drag swabs<\/strong> (gauze attached to a string and dragged over a field) from four produce fields on five farms each. Samples were collected four times a year, during each season<\/strong>, from 2009 to 2011<\/strong>. The prevalence of L. monocytogenes<\/em> , Salmonella<\/em> and E. coli<\/em> were 15.0, 4.6 and 2.7 percent respectively across<\/strong> all the samples. L. monocytogenes<\/em> and Salmonella<\/em> were detected more frequently in water samples from irrigation sources or nearby streams, while E. coli<\/em> was found in equal distributions across all the sample types.<\/p>\n

L. monocytogenes<\/em><\/strong> and Salmonella<\/em> were found in higher frequencies in areas with moist soils<\/strong>. For Salmonella<\/em>, \u00abif you had more precipitation before a sample was collected, you were more likely to find that pathogen<\/strong>,\u00bb said Strawn. Also, well-drained fields had lower Salmonella<\/em> prevalence<\/strong>. Knowledge of such factors would help predict whether an area of a farm may be at higher risk.<\/p>\n

For Listeria<\/em>, proximity to <\/strong>water, pastures, livestock and grazing cattle, wildlife habitation and nearby impervious surfaces, roads and ditches all predicted a higher prevalence of the pathogen.<\/p>\n

Once such factors have been identified, the GIS platform may be used to filter out specific areas based upon those factors (such as filtering areas that have moist soils and close proximity to water) to create a color-coded map of any farm area with predicted prevalence for a pathogen.<\/p>\n

\u00abThis work advances our understanding of the environmental microbiology of foodborne pathogens and permits tailored solutions to predict contamination of produce commodities during cultivation,\u00bb said Peter Bergholz, a research associate in food science and the study’s corresponding author.The research was funded by the U.S. Department of Agriculture.<\/p>\n

\u00a0Story Source<\/span>: <\/strong>The above story is reprinted from materials<\/a> provided by Cornell University<\/strong><\/a>. The original article was written by Krishna Ramanujan. Note: Materials may be edited for content and length. For further information, please contact the source cited above.<\/em><\/p>\n

Journal Reference<\/strong><\/span>: L. K. Strawn, E. D. Fortes, E. A. Bihn, K. K. Nightingale, Y. T. Grohn, R. W. Worobo, M. Wiedmann, P. W. Bergholz. Landscape and Meteorological Factors Affecting Prevalence of Three Foodborne Pathogens in Fruit and Vegetable Farms<\/strong>. Applied and Environmental Microbiology<\/em>, 2012; DOI: 10.1128\/AEM.02491-12<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Ciertos microorganismos causantes de toxiinfecciones alimentarias graves y frecuentes, se asientan ya en las granjas en donde se producen los alimentos contaminados. Investigaciones recientes intentan desarrollar una metodolog\u00eda con vistas a detectar los puntos calientes de los predios en donde pueden medrar y proliferar estos pat\u00f3genos antes de la recogida de las cosechas. Con tal motivo, la nota de prensa de que damos cuenta hoy, tras muestrear estacionalmente suelos aguas, esti\u00e9rcoles, etc., y conociendo parcialmente la ecolog\u00eda de los pat\u00f3genos, hicieron uso de sensores remotos, sistemas de informaci\u00f3n geogr\u00e1fica, \u00bfalgoritmos geoespaciales? (\u00e1rboles de clasificaci\u00f3n jer\u00e1rquica) y otros datos ambientales (topograf\u00eda,\u2026<\/p>\n","protected":false},"author":26,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"ngg_post_thumbnail":0},"categories":[596,587,592],"tags":[47420,1819,47418,47419],"blocksy_meta":{"styles_descriptor":{"styles":{"desktop":"","tablet":"","mobile":""},"google_fonts":[],"version":4}},"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/universo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/143606"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/universo\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/universo\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/universo\/wp-json\/wp\/v2\/users\/26"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/universo\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=143606"}],"version-history":[{"count":7,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/universo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/143606\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":144885,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/universo\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/143606\/revisions\/144885"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/universo\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=143606"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/universo\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=143606"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/universo\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=143606"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}