« Un
programme informatique aide des experts en sécurité des aliments à analyser les agents pathogènes », source
communiqué
de Cornell Univerity du 24 janvier 2019.
Un
programme informatique novateur pourrait être d'une grande aide pour
les professionnels de la sécurité sanitaire des aliments qui
s'efforcent de maintenir les installations de production alimentaires
exemptes d'agents pathogènes d'origine alimentaire.
Des
scientifiques de Cornell ont mis au point un programme informatique,
Environmental Monitoring With an Agent-Based Model of listeria
(EnABLe) ou Surveillance de l'environnement avec un modèle basé sur
Listeria, pour simuler les emplacements les plus probables
dans une installation de transformation où l'on pourrait trouver
Listeria monocytogenes, un agent pathogène d'origine
alimentaire. Les responsables de la sécurité des aliments peuvent
ensuite tester la présence de la bactérie dans ces zones, ajoutant
ainsi 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, décrit
dans le numéro du 24 janvier de Nature Scientific Reports,
peut être modifié pour une large gamme de microbes et de lieux.
« L'objectif
est de créer un outil d'aide à la décision pour maîtriser tout
agent pathogène dans tout environnement complexe », a
déclaré Renata Ivanek, professeure au département de médecine des
populations et des sciences du diagnostic et auteure principale de
l'article. L'étude a été financée par la Frozen Food Foundation
grâce à une subvention accordée à Martin Wiedmann, professeur en
sciences des aliments, également co-auteur de l'article.
Les
chercheurs, dont le premier auteur, Claire Zoellner, postdoc au
laboratoire d’Ivanek, souhaitent appliquer ce cadre à la détection
de la contamination par des agents pathogènes responsables
d’infections contractées en milieu hospitalier dans des hôpitaux
vétérinaires ou des bactéries comme E. coli dans des usines
de transformation de fruits et légumes.
Les
professionnels de la sécurité sanitaire des aliments dans les
installations de transformation tiennent des calendriers réguliers
pour le dépistage des agents pathogènes. Ils s'appuient sur leur
propre expertise et sur leur connaissance du bâtiment pour
déterminer où prélever des échantillons.
« Chaque
fois que nous avons un environnement complexe, nous devons toujours
nous fier à l'opinion d'un expert et aux règles générales de ce
système, ou de cette société, mais ce que nous essayons
d'offrir est un moyen de le rendre plus quantitatif et
systématique en créant cette réalité numérique », a
dit Ivanek.
Pour que
le système fonctionne, Zoellner, Ivanek et leurs collègues ont
saisi toutes les données pertinentes dans le modèle, y compris les
perspectives historiques, les commentaires des experts, les détails
de l'équipement utilisé et son calendrier de nettoyage, les tâches
effectuées par les utilisateurs, ainsi que les matériaux et les
personnes entrant de l'extérieur de l'établissement.
« Un
modèle informatique comme EnABLe connecte ces données pour aider à
répondre aux questions relatives aux changements des risques de
contamination, aux sources potentielles de contamination et aux
approches de limitation et de management des risques », a
déclaré Zoellner.
« Une
seule personne ne pourra jamais conserver toute cette information en
mémoire, mais si nous exécutons ce modèle sur un ordinateur, nous
pouvons avoir en une itération une distribution de Listeria sur un
équipement après une semaine. Et chaque fois que vous l'exécutez,
ce sera différent et cela permettra de prévoir collectivement une
gamme de résultats possibles », a dit Ivanek.
Le
document décrit un système modèle qui trace les espèces de
Listeria sur des équipements et des surfaces dans une
installation de saumon fumé à froid. Les simulations ont révélé
la dynamique de la contamination et les risques de contamination par
la Listeria sur les surfaces des équipements. En outre, les
connaissances acquises en observant les tendances observées dans les
zones où Listeria est prédit peuvent éclairer la conception
d'usines de transformation des aliments et le programme de
surveillance de Listeria. À l'avenir, le modèle sera
appliqué aux installations de produits surgelés.
