Siamo in un periodo dove le incertezze pandemiche hanno messo in discussione questioni che davamo per risolte, stimolando però fortunatamente le comunità ad affrontare le incertezze con maggiore razionalità. Si richiama per esempio l’esigenza di maggiore programmazione, purtroppo quasi sempre insufficiente per affrontare queste questioni riemerse, essendo incerta la quotidianità e non l’eccezione. Oppure si cerca di convivere con questa incertezza, aggirandola, adottando soluzioni incrementali, negoziando le scelte, cercando un aggiustamento tra diverse parti e fattori in gioco. Ma anche in questo occorre seguire un metodo d’indagine. A questo proposito un aiuto al sistema alimentare, nei confronti della lotta verso microorganismi patogeni e alteranti, è rappresentato dalla microbiologia predittiva.
La scienza applicata all'agroalimentare può dare dei risultati certi in un periodo di incertezze
Gli inizi della microbiologia predittiva risalgono al 1920, quando
Bigelow sviluppò una dipendenza logaritmica-lineare della cinetica dalla morte dei microrganismi. La microbiologia predittiva è una
sotto-disciplina della microbiologia alimentare, il cui compito è quello di prevedere il comportamento dei microrganismi negli alimenti utilizzando modelli matematici che studiano i fattori di controllo quali tempo, temperatura, attività dell’acqua e pH degli alimenti in relazione anche ai microrganismi presenti caratterizzanti dell’alimento.
Il modello predittivo per la microbiologia è di solito una descrizione semplificata della correlazione tra le reazioni osservate e i fattori responsabili dell'insorgenza di queste reazioni. Ci sono diversi modelli concettuali principali (empirici contro meccanicistici, stocastici contro deterministici, dinamici contro statici), in cui vi sono divisioni di modello a seconda del tipo di microrganismo esaminato o della natura dei problemi causati dai microbi (cinetico vs probabilistico), delle variabili descritte (primarie, secondarie e terziarie) o dell'influenza dei fattori ambientali sulle popolazioni microbiche: crescita, sopravvivenza, inattivazione, competizione.
Le nuove generazioni di modelli includono modelli molecolari e genomici, modelli di trasferimento, reti neurali artificiali, interazioni tra specie e modelli a singola cellula.
È uno strumento utile per le aziende, ma i software nel nostro Paese non sono ancora sviluppati
Il processo di creazione di un modello matematico richiede il coordinamento del lavoro e la conoscenza di:
microbiologia, statistica, matematica, chimica, tecnologia alimentare, informatica e web-science. Richiede anche hardware e software appropriati. Ci sono quattro fasi nella
costruzione di un modello matematico:
- pianificazione,
- raccolta e analisi dei dati,
- descrizione matematica,
- convalida e conservazione dei dati.
Le aziende che fanno alimenti possono usufruire della microbiologia predittiva, durante la fase iniziale di sviluppo di un prodotto alimentare, per ottenere una previsione della sua scadenza; oppure fruirne nel caso di modifiche del processo di produzione di un alimento, piuttosto che nell’innovazione sia di prodotto che di processo; o semplicemente nell’ottimizzazione e minimizzazione dei costi e tempi delle analisi microbiologiche di laboratorio. Ma può essere anche un riferimento istituzionale della
salubrità alimentare, con le informazioni disponibili ai portatori di interesse del settore produttivo, agli organismi di controllo e alle autorità sanitarie e di vigilanza anche dei paesi importatori di prodotti alimentari italiani.
Proprio per meglio collocare il patrimonio alimentare italiano sulla scena del mercato internazionale, a servizio di tutti i portatori di interesse delle filiere, sarebbe auspicabile
espandere le conoscenze e le competenze riguardanti la microbiologia predittiva; sembra che attualmente però i principali programmi software ad essa legati non siano sviluppati nel nostro Paese. Essere consapevoli di convivere con l’aleatorietà comunque stimola
ricerca scientifica e tecnologica.