Abordagem simplificada para modelagem do crescimento de Listeria monocytogenes em fatias de queijo branco embalado a vácuo

INTRODUÇÃO

O queijo branco em suas diversas formas é amplamente apreciado e consumido no Brasil e no mundo. Reconhecido por sua versatilidade, sabor leve e características nutricionais, ele ocupa lugar de destaque na dieta de muitas pessoas. Contudo, sua natureza altamente perecível e o processo de produção artesanal ou industrial envolvem riscos significativos de contaminação microbiológica, que podem comprometer a qualidade do alimento e a saúde do consumidor (2).

Entre os microrganismos de maior relevância na contaminação de queijos destaca-se a Listeria monocytogenes, uma bactéria patogênica capaz de causar a listeriose, doença de impacto severo, especialmente em gestantes, recém-nascidos, idosos e pessoas imunocomprometidas. Esse microrganismo apresenta características que dificultam seu controle, como a capacidade de crescer em baixas temperaturas, tornando-se uma preocupação constante na indústria de alimentos (3). Estudos apontam sua presença em queijos que podem estar relacionados à inadequação de práticas de higienização, manipulação e armazenamento, além de falhas no controle de qualidade durante a fabricação (4).

Com a evolução das práticas industriais, a embalagem a vácuo tem sido amplamente utilizada como estratégia para prolongar a vida útil de queijos e proteger contra contaminações externas. Apesar de suas vantagens, a eficácia desse método depende de fatores como a qualidade inicial do produto e as condições de armazenamento, incluindo temperatura, umidade e tempo de conservação. Essas variáveis podem influenciar diretamente a proliferação de patógenos, mesmo em produtos embalados (5).

O estudo das condições de armazenamento também tem papel central nesse contexto. A manutenção de temperaturas adequadas e o controle do ambiente de estocagem podem retardar o crescimento microbiano, aumentando a segurança de alimentos e garantindo a qualidade do produto. Nesse sentido, a utilização de mecanismos como a microbiologia preditiva permite prever o comportamento de microrganismos em diferentes cenários, subsidiando ações mais eficazes para o controle de risco (6).

A pesquisa científica nesse campo não apenas contribui para a segurança, mas também impacta positivamente a indústria de alimentos, promovendo inovação tecnológica e sustentabilidade. Investigações detalhadas sobre os mecanismos de contaminação e as formas de mitigação permitem o desenvolvimento de soluções que atendem aos padrões rigorosos de qualidade e às expectativas dos consumidores. Por meio de um esforço conjunto entre ciência, tecnologia e indústria, é possível minimizar os riscos associados ao consumo de queijos e oferecer produtos mais seguros e saudáveis (7).

Nesse artigo, exploramos os principais desafios relacionados à produção, contaminação e conservação de queijos brancos embalados a vácuo, com foco na influência das condições de armazenamento, principalmente temperatura, sobre o comportamento microbiano, ressaltando a L. monocytogenes. Também discutimos os avanços tecnológicos e científicos que têm contribuído para melhorar a qualidade e segurança desses alimentos, dando destaque para práticas baseadas em evidências do setor de laticínios. Assim, objetivou-se utilizar uma abordagem simplificada para modelar o crescimento de L. monocytogenes em queijo branco fatiado, embalado a vácuo e armazenado em diferentes condições isotérmicas utilizando o Combase.

MATERIAL E MÉTODOS

Os dados utilizados para compor esse estudo foram retirados do software ComBase, utilizando a categoria de alimentos “cheese”, o microrganismo “Listeria monocytogenes” e uma faixa de temperatura entre 5 °C e 20 °C, pH 6,8 e atividade de água (aw) 0,971. A partir disso foram selecionadas informações referentes ao crescimento (log10 UFC/g) de L. monocytogenes em queijo branco fatiado, considerando 4 temperaturas de armazenamento: 5 °C, 10 °C, 15 °C e 20 °C. Esses dados foram extraídos do estudo conduzido por Ulich (1), intitulado “Effect of storage temperature on the growth on Listeria monocytogenes on queso blanco slices”, o qual foi publicado no “Journal of Food Safety”.

Para realizar uma análise mais biológica sobre a presença de microrganismos e seus efeitos nos alimentos armazenados, foi empregado o modelo matemático de Baranyi e Roberts (8). Esse modelo descreve a dinâmica do crescimento microbiano ao longo do tempo, sendo um modelo sigmoidal primário com uma função de ajuste, representado pelas equações 1, 2 e 3. O modelo foi ajustado às curvas experimentais de Listeria monocytogenes em fatias de queijo branco embaladas a vácuo armazenada a diferentes temperaturas.

Nas equações, y(t) representa o logaritmo da concentração de microrganismos N (UFC/g) no tempo t (horas), ou seja, y(t) = log [N(t)]. O parâmetro μmáx corresponde à velocidade específica máxima de crescimento (h–1); λ indica a duração da fase de latência (h); y é o logaritmo da concentração inicial de microrganismos, com y0 = log (N0); Ymáx é o logaritmo da concentração máxima, com Ymáx = log (Nmáx); h0 é um parâmetro relacionado ao estado fisiológico das células (adimensional); e F(t) representa a função do modelo de Baranyi e Roberts.

O modelo secundário linear (Eq. 4) e exponencial (Eq. 5) foram usados para descrever o efeito da temperatura na velocidade específica máxima de crescimento (μmáx), em que a, b e c são parâmetros empíricos e T é a temperatura de armazenamento (°C).

Os ajustes do modelo primário aos dados experimentais de crescimento de L. monocytogenes, em fatias de queijo branco embalados a vácuo nas temperaturas de 5 °C, 10 °C, 15 °C e 20 °C foram feitos utilizando o DMFit online, por meio da interface do ComBase. O ajuste foi realizado em uma única etapa, permitindo a obtenção dos parâmetros μmáx, λ, y0 e ymáx.

Para avaliar a performance do modelo primário, foram utilizados o Coeficiente de Determinação (R²) e o Erro Padrão (EP) do ajuste, obtidos no DMFit. Um valor de R² = 1 e EP = 0 indicam uma correspondência perfeita entre os dados experimentais e os valores ajustados dos modelos para o parâmetro μmáx em função da temperatura de armazenamento.

RESULTADOS E DISCUSSÃO

Os dados experimentais utilizados neste estudo foram extraídos da pesquisa de Ulich (1). Neste trabalho, os autores investigaram o crescimento de L. monocytogenes em fatias de queijo branco de estilo hispânico, conhecido como “Queso Blanco”. Sua produção é comumente realizada de forma artesanal, até mesmo em residências utilizando leite cru, o que dificulta ainda mais o controle de qualidade sobre esses alimentos.

As curvas de crescimento do microrganismo foram elaboradas a partir de pesquisas realizadas em fatias de queijo branco, observando a influência da temperatura sobre o crescimento de L. monocytogenes nas seguintes temperaturas: 5 °C, 10 °C, 15 °C e 20 °C. O modelo de Baranyi e Roberts foi ajustado aos dados com auxílio do software ComBase, o qual apresentou um ótimo desempenho em todas as condições analisadas.

Diante dos resultados, pode-se afirmar que a temperatura é um fator determinante no desenvolvimento de microrganismos. Cada espécie possui uma faixa de temperatura específica para sua multiplicação, abrangendo limites mínimo, ótimo e máximo. Esse fator influencia diretamente o crescimento microbiano e a velocidade de multiplicação, que aumenta à medida que a temperatura se aproxima do valor ótimo (9). Ao observar a figura 1 e a tabela 1 é possível verificar que a velocidade específica máxima de crescimento de L. monocytogenes em queijo branco variou de 0,0116 h-1 a 0,103 h-1 para as temperaturas de 5 °C a 20 °C, respectivamente, demonstrando que a velocidade é diretamente proporcional com o aumento da temperatura. Segundo Fagundes et al. (10), armazenamento em baixas temperaturas é utilizado para diminuir o crescimento da população microbiana, porém, é importante destacar que períodosprolongados de estocagem nessas condições aumenta o risco de alterações no produto devido à ação de microrganismos psicotróficos, como os do gênero Pseudomonas spp.

Ao observar os resultados da figura 2, é possível verificar de forma qualitativa que ambos os modelos apresentam bom ajuste aos dados experimentais, sendo os modelos secundários representados na tabela 2 aptos a serem usados para predizer a velocidade específica máxima de crescimento de L. monocytogenes nas condiçõesABestudadas e em condições que não extrapolam a temperatura no intervalo entre 5 °C e 20 °C.

Os modelos citados acima, exponencial e linear apresentaram valores acima de 0,9, revelando que os resultados expressam um ajuste satisfatório (11), o modelo de maior destaque foi o linear, já que o seu resultado foi o mais próximo de 1 chegando a um R2 de 0,9859 e o exponencial alcançando um R2 de 0,9652.

CONCLUSÕES

Os resultados desta pesquisa evidenciam a importância do controle térmico na conservação de Listeria monocytogenes em queijo branco fatiado embalado a vácuo, destacando a suscetibilidade da bactéria a temperaturas controladas. Observou-se que temperaturas isotérmicas mais elevadas promovem a multiplicação bacteriana, elevando o risco à segurança dos alimentos. O modelo linear mostrou-se o mais adequado para descrever o crescimento bacteriano nas condições avaliadas, reforçando sua aplicabilidade em estudos preditivos. Esses achados evidenciam a necessidade de práticas rigorosas de controle de temperatura ao longo da cadeia de produção e distribuição de queijos embalados. Além disso, sugerem que investigações futuras explorem a influência de outros parâmetros, como pH, atividade de água e diferentes formulações de queijos, para aprimorar estratégias de segurança e qualidade no setor lácteo.

REFERÊNCIAS

1. Uhlich GA, Rogers DP, Mosier DA. Effect of storage temperature on the growth ofListeria monocytogenes on Queso Blanco slices. J Food Saf. 2006;26:202-14.

2. Silva NT, Lima JE, Oliveira LS. Condições de produção, transporte ecomercialização de leite e derivados em municípios brasileiros [Internet]. Brasília, DF:Embrapa; 2010 [acesso em 2024 nov 24]. Disponível em:http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/878429

3. Navarro G, Guzmán A, Torres M. Producción lechera en sistemas de pequeña escalaen América Latina. Rev Latinoam Prod Anim [Internet]. 2010 [acesso em 2024 nov24];18(1):1-17. Disponível em: https://www.redalyc.org/pdf/929/92970208.pdf

4. Raimundo DC. Caracterização molecular e fenotípica de isolados de Salmonella spp.oriundos de amostras avícolas e de produtos de origem avícola [tese na Internet]. SãoPaulo: Universidade de São Paulo; 2013 [acesso em 2024 nov 24]. Disponível em:https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/10/10134/tde-28062013-091254/publico/DANIELE_CRISTINE_RAIMUNDO_Original.pdf

5. Correia MS. Caracterização de compostos orgânicos voláteis em vinho pormicroextração em fase sólida acoplada à cromatografia gasosa [dissertação na Internet].São Paulo: Universidade de São Paulo; 2014 [acesso em 2024 nov 24]. Disponível em:https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/74/74132/tde-29012015-155346/publico/ME7902520COR.pdf

6. Santos AN. Desenvolvimento de pão de queijo com substituição parcial da goma detapioca por farinha de grão-de-bico [monografia na Internet]. Goiás: Instituto FederalGoiano; 2023 [acesso em 2024 nov 24]. Disponível em:https://repositorio.ifgoiano.edu.br/itstream/prefix/3258/1/TCC_Aline%20Nunes%20dos %20Satos.pdf

7. Cândido GA, Nóbrega RS, Figueiredo AS, Souto Maior JRP. Avaliação dasustentabilidade de unidades de produção agroecológicas. Ambiente & Sociedade.2015;18(3):99-120 [acesso em 2024 nov 24]. Disponível em: https://www.scielo.br/j/aib/a/bnRYSS XNWzxQ7fvWdvz3qqn/. Acesso em: 25 nov. 2024.

8. Baranyi J, Roberts TA. A dynamic approach to predicting bacterial growth infood. International Journal of Food Microbiology 1994; 23:277-294.

9. Oliveira R, Silva A, Souza J. Modelagem matemática do crescimento dePseudomonas spp. em carne suína [monografia na Internet]. Goiás: Instituto FederalGoiano; 2023 [acesso em 2024 nov 24]. Disponível em:https://repositorio.ifgoiano.edu.br/ bitstream/prefix/4413/1/1%20-%20Capi%CC%81tulo%2031%20-%20MODELAGEM%20MATEMA%CC%81TICA%20DO%20CRESCIMENTO%20DE%20PSEUDOMONAS%20SPP.%20EM%20CARNE%20SUI%CC%81NA.pdf

10. Fagundes CM, et al. Presença de Pseudomonas spp. em função de diferentes etapasda ordenha com distintos manejos higiênicos e no leite refrigerado. Ciência Rural 2006;36:568-572.

11. Ross T. Indices for performance evaluation of predictive models in foodmicrobiology. J Appl Bacteriol. 1996;81:501–8.