Un programme informatique innovant pourrait être d'une grande aide pour les professionnels de la sécurité alimentaire qui travaillent à maintenir les installations de production exemptes d'agents pathogènes d'origine alimentaire.

Les scientifiques de l'Université Cornell ont développé un programme informatique, Surveillance environnementale avec un modèle à base d'agents de Listeria (EnABLe), pour simuler les emplacements les plus probables dans une installation de transformation où l'agent pathogène mortel d'origine alimentaire Listeria monocytogenes pourrait être trouvé. Les responsables de la sécurité alimentaire peuvent ensuite tester ces zones pour la présence de la bactérie, ajoutant un outil important pour prévenir la contamination des aliments et l'exposition humaine à l'agent pathogène par le biais d'aliments contaminés.

Le modèle informatique, qui est décrit dans le numéro du 24 janvier de Rapports scientifiques , a le potentiel d'être modifié pour un large éventail de microbes et d'emplacements.

"L'objectif est de construire un outil d'aide à la décision pour le contrôle de tout agent pathogène dans tout environnement complexe, " dit Renata Ivanek, professeur agrégé au Département de médecine des populations et de sciences diagnostiques et auteur principal de l'article. L'étude a été financée par la Frozen Food Foundation grâce à une subvention à Martin Wiedmann, professeur de sciences alimentaires, qui est également co-auteur de l'article.

Les chercheurs, dont le premier auteur Claire Zoellner, un associé de recherche postdoctoral dans le laboratoire d'Ivanek, veulent éventuellement appliquer le cadre pour identifier la contamination par des agents pathogènes qui causent des infections nosocomiales dans les hôpitaux vétérinaires ou des bactéries E. coli dans les usines de transformation de fruits et légumes.

Les professionnels de la salubrité des aliments dans les installations de transformation tiennent des calendriers réguliers pour les tests d'agents pathogènes. Ils s'appuient sur leur propre expertise et connaissance du bâtiment pour déterminer où tamponner les échantillons.

« Chaque fois que nous avons un environnement complexe, nous devons toujours nous fier aux avis d'experts et aux règles générales de ce système, ou cette entreprise, mais ce que nous essayons d'offrir, c'est un moyen de rendre cela plus quantitatif et systématique en créant cette réalité numérique, ", a déclaré Ivanek.

Pour que le système fonctionne, Zoellner, Ivanek et ses collègues ont entré toutes les données pertinentes dans le modèle, y compris les perspectives historiques, avis d'experts, le détail du matériel utilisé et son calendrier de nettoyage, le travail que font les gens, et les matériaux et les personnes qui entrent de l'extérieur de l'installation.

"Un modèle informatique comme EnABLe connecte ces données pour aider à répondre aux questions liées à l'évolution des risques de contamination, sources potentielles de contamination et approches pour l'atténuation et la gestion des risques, " a déclaré Zoellner.

"Une seule personne ne pourrait jamais garder une trace de toutes ces informations, mais si nous exécutons ce modèle sur un ordinateur, nous pouvons avoir en une seule itération une distribution de Listeria à travers l'équipement après une semaine. Et chaque fois que vous l'exécutez, il sera différent et prédira collectivement une gamme de résultats possibles, ", a déclaré Ivanek.

L'article décrit un système modèle qui trace les espèces de Listeria sur l'équipement et les surfaces dans une installation de saumon fumé à froid. Des simulations ont révélé la dynamique de la contamination et les risques de contamination par Listeria sur les surfaces des équipements. Par ailleurs, les connaissances acquises en observant les tendances dans les zones où la listeria est prédite peuvent éclairer la conception des usines de transformation des aliments et des programmes de surveillance de la listeria. À l'avenir, le modèle sera appliqué aux installations d'aliments surgelés.

Listeria monocytogenes d'origine alimentaire infecte environ 1, 600 personnes aux États-Unis chaque année présentant des symptômes pseudo-grippaux, avec environ une sur cinq de ces infections se terminant par la mort.