¿Cómo controlar la Listeria monocytogenes a través de modelos predictivos?

Listeria monocytogenes es un patógeno con un bajo número de casos reportados anualmente, pero de alta gravedad clínica, con tasas de hospitalización y mortalidad superiores a otros microorganismos transmitidos por alimentos; en Estados Unidos, por ejemplo, los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) estiman alrededor de 1,600 casos de listeriosis al año, con aproximadamente 260 muertes, lo que implica una tasa de letalidad de entre 15 y 20%, además, la gravedad clínica también se refleja en la hospitalización: más del 90% de los casos confirmados requieren atención hospitalaria. En este contexto, han surgido modelos predictivos para controlar la listeria, pero ¿cómo funcionan?

De acuerdo con el Monitor de Inocuidad Agroalimentaria publicado por el Servicio Nacional de Sanidad, Inocuidad y Calidad Agroalimentaria (SENASICA) el 18 de septiembre de 2025, la FDA mantenía activas múltiples investigaciones por Enfermedades Transmitidas por Alimentos (ETAs), incluyendo brotes asociados a Listeria monocytogenes con decenas de personas afectadas y productos aún no identificados.

La incertidumbre sobre la fuente de contaminación, aun semanas después del inicio de la investigación, evidencia la complejidad del rastreo cuando el patógeno puede persistir en diferentes etapas de la cadena productiva.

¿Qué es la listeria y por qué es importante para la industria alimentaria?

El pasado 29 de enero, se llevó a cabo un webinar organizado por el Consejo Mexicano de la Carne (COMECARNE) que abordó los desafíos de la listeria y las oportunidades de control que surgen a través de los modelos predictivos, pero ¿qué es la listeria?

“La listeria es un microorganismo que ya conocemos desde hace bastante tiempo, se identificó por primera vez hace aproximadamente un siglo; esto sucede en Dinamarca, por ahí de 1929, unos años después, en Alemania se identifica el primer brote de listeriosis y por primera vez se reconoce a la listeria como un patógeno”, señala Carlos Osornio, Sales Manager en Corbion Latam.

Osornio, quien es Ingeniero en Alimentos, explica que “al día de hoy se reconocen muchísimas especies de listeria —este dato varía un poco dependiendo cuál es la fuente que se consulte—, algunas de repente migran a ser serotipos, se reclasifican; pero, dentro de todo este universo, la Listeria monocytogenes es la variedad reconocida como patógena y es la especie a la que nos vamos a referir en este webinar”.

Esta variedad de listeria es una bacteria grampositiva, anaerobia facultativa que no forma esporas, es tolerante a altas concentraciones de sal, amplios rangos de temperatura (incluso por debajo de 0°C) y pH; además, puede crecer tanto en presencia como en ausencia de oxígeno, lo cual hace difícil su control.

Se encuentra comúnmente en productos cárnicos curados, carnes sin curar, alimentos refrigerados y mariscos; sin embargo, en el citado reporte de SENASICA, se menciona evidencia científica reciente sobre la capacidad de persistencia de la Listeria monocytogenes en matrices vegetales; un estudio señala que, aunque el patógeno no creció en peras almacenadas en atmósfera controlada, sí logró sobrevivir hasta siete meses.

Este dato es particularmente relevante: la ausencia de proliferación visible no equivale a eliminación del riesgo. Su persistencia prolongada incrementa la probabilidad de que una falla posterior en manipulación, temperatura o higiene reactive el peligro; por ello, desde la perspectiva microbiológica, la listeria representa un desafío estructural.

Su capacidad de crecer a temperaturas cercanas a 0 °C (incluso alrededor de -1.5 °C), sobrevivir en congelación, tolerar concentraciones elevadas de sal de entre 12 y 16% y desarrollarse tanto en presencia como en ausencia de oxígeno, explican por qué medidas tradicionales como refrigeración, envasado al vacío o atmósferas modificadas no garantizan por sí solas su control.

En plantas procesadoras, su presencia se asocia tanto a superficies en contacto directo con alimentos —rebanadoras, cuchillas, mesas— como a zonas húmedas o de difícil sanitización —drenajes, condensaciones, pisos mojados—. Esta capacidad de adaptación ambiental convierte su control en un reto sistémico y continuo, particularmente en productos listos para consumo donde no existe una etapa térmica posterior que elimine el patógeno.

Consecuencias de fallar en la inocuidad

Carlos Osornio pone en primer lugar los riesgos sanitarios: “¿Por qué la listeria es tan relevante para la industria de alimentos si también existen otros patógenos? Efectivamente, hablamos de Escherichia coli, Campylobacter, Salmonella y algunas otras especies que igualmente provocan infecciones, incluso en un mayor número que la listeria; sin embargo, la listeriorsis es una enfermedad que, aunque, insisto, es menos frecuente, sí presenta una gravedad clínica con tasas de hospitalización y mortalidad mucho más altas que el resto de los microorganismos”.

Asimismo, un brote de listeria puede implicar retiros masivos de producto, suspensión de operaciones, investigaciones regulatorias prolongadas y pérdida de confianza del consumidor.

“Cuando las autoridades emiten comunicados sobre un brote, especialmente si hay fallecidos, no sólo reportan el número de muertes, también hablan de cuáles fueron los productos y marcas involucradas. Esta información es difundida por muchísimos medios y pone en entredicho el nombre de una compañía, incluso puede llegar a cerrar plantas”, dice el experto.

Como podemos notar, en mercados altamente digitalizados, el riesgo microbiológico se puede convertir también en una amenaza estratégica, al impactar directamente en la reputación y las finanzas de una empresa.

El papel de los modelos predictivos en el control de Listeria

Ante este panorama, los modelos predictivos adquieren una dimensión más relevante: en lugar de reaccionar tras la confirmación de un brote, permiten estimar escenarios de crecimiento bajo condiciones específicas de formulación y almacenamiento. Integran variables como pH, actividad de agua (aw), concentración de sal, presencia de nitritos y perfiles de temperatura para proyectar curvas de crecimiento microbiano.

En el webinar de COMECARNE, se enfatizó precisamente esta transición del enfoque reactivo al preventivo. La modelación matemática permite anticipar cuánto tiempo tardaría la listeria en alcanzar un nivel crítico bajo diferentes condiciones de proceso, incluyendo variaciones en la cadena de frío.

Su objetivo no es sustituir las pruebas microbiológicas de laboratorio o los estudios de desafío (challenge tests), sino optimizar el diseño experimental y apoyar la toma de decisiones antes de realizar validaciones físicas. Permiten comparar formulaciones, evaluar la eficacia de sistemas de conservación y estimar escenarios de vida útil bajo distintas condiciones logísticas.

Desde una perspectiva operativa, los modelos predictivos contribuyen a reducir la incertidumbre en etapas de desarrollo de producto, acelerar el time-to-market y fortalecer el cumplimiento regulatorio, al ofrecer simulaciones basadas en datos científicos acumulados.

Un ejemplo aplicado

Tras la presentación de Osornio, Luis Ramos, Technical Service North Latam de Corbion, mostró un caso práctico de aplicación a través de un modelo predictivo desarrollado por la empresa, construido a partir de más de dos décadas de recopilación y análisis de datos microbiológicos.

La herramienta permite al usuario ingresar parámetros fisicoquímicos del producto terminado —como humedad, pH, sal y nitrito— junto con condiciones de almacenamiento y etapas logísticas, para generar curvas estimadas de crecimiento de Listeria monocytogenes.

Uno de los elementos técnicos más relevantes es la incorporación de temperatura dinámica; a diferencia de modelos estáticos, que consideran una sola temperatura constante, esta herramienta permite simular hasta cinco etapas del ciclo del producto:

• Producción

• Almacenamiento

• Transporte

• Retail

• Consumidor

Cada fase puede configurarse con tiempos y temperaturas específicos, lo que refleja con mayor realismo las variaciones de la cadena de frío.

El modelo arroja diferentes escenarios de crecimiento, incluyendo una línea típica (crecimiento más probable) y una línea conservadora (escenario precautorio), lo que facilita la evaluación de riesgo bajo distintos supuestos; además, permite comparar sistemas de conservación, como el uso de lactatos y combinaciones con acetatos, y generar reportes documentales que pueden respaldar procesos internos de evaluación técnica.

De la reacción al diseño preventivo en inocuidad

La discusión sobre cómo controlar la Listeria monocytogenes no puede limitarse a la aplicación de una única barrera tecnológica. Se trata de un enfoque integral que combina:

• Buenas prácticas de manufactura

• Zonificación adecuada

• Monitoreo ambiental

• Formulaciones con sistemas de conservación efectivos

En este contexto, los modelos predictivos representan un paso hacia una gestión más enfocada en la anticipación del riesgo porque permiten visualizar escenarios antes de que se materialicen en producto terminado y ofrecen un marco cuantitativo para la toma de decisiones en I+D, calidad y asuntos regulatorios.

Particularmente en categorías como carnes curadas, productos listos para consumo y alimentos refrigerados, donde la vida útil y la estabilidad microbiológica son determinantes comerciales, contar con herramientas de simulación aporta una ventaja técnica relevante.

Sin embargo, la tecnología no sustituye a la responsabilidad operativa; la precisión de cualquier modelo, dependerá de la calidad de los datos ingresados y de la validación constante mediante análisis fisicoquímicos y microbiológicos reales. La combinación entre modelado matemático y verificación experimental es lo que fortalece la robustez del sistema de inocuidad.

Con relación al webinar, uno de sus principales insights es que, en un entorno donde la seguridad alimentaria, la reputación de marca y la confianza del consumidor están estrechamente vinculadas, anticipar el comportamiento microbiológico es una prioridad que puede salvar vidas y evitar daños financieros graves. Controlar la listeria implica comprender su complejidad y apoyarse en herramientas que permitan transformar datos en decisiones técnicas informadas.