Un reciente brote de E. coli vinculado a zanahorias orgánicas ha dejado al menos un muerto y decenas de enfermos en EE.UU., lo que ha llevado a las autoridades sanitarias a investigar la propagación de esta peligrosa bacteria en 18 estados. Esta situación resalta la necesidad urgente de herramientas efectivas para garantizar la seguridad alimentaria. En este contexto, la microbiología predictiva emerge como una disciplina clave, utilizando modelos matemáticos para anticipar el comportamiento de microorganismos en los alimentos. Estos modelos no solo permiten predecir el crecimiento o inactivación de patógenos, sino que también optimizan la vida útil y mejoran los procesos de producción y distribución. La evolución de esta disciplina, impulsada por avances en tecnología, análisis de datos, y ahora la inteligencia artificial, ofrece una solución prometedora para prevenir futuros brotes y proteger la salud pública.

Los microorganismos son una amenaza constante para la seguridad alimentaria, ya que pueden contaminar los alimentos, provocando su deterioro y riesgos para la salud al ser consumidos. Es crucial entender que los alimentos no son estériles; poseen una microbiota natural y una transitoria que reflejan su entorno. Para garantizar la seguridad, es esencial destruir estos microorganismos o, al menos, limitar su crecimiento. Los peligros asociados con la manipulación, procesamiento y distribución de alimentos son recurrentes y complejos. En un mundo industrial en constante evolución, las viejas prácticas ya no son suficientes para abordar estos problemas. Por ello, es fundamental adoptar un enfoque proactivo, compartiendo y aplicando conocimientos acumulados sobre microbiología y seguridad alimentaria.

Presiones en la industria

La industria alimentaria enfrenta presiones constantes para mejorar tanto sus productos como sus procesos. En este contexto, los modelos predictivos juegan un papel crucial. Al implementarlos, las empresas pueden anticipar y controlar la contaminación microbiana, lo que no solo optimiza la seguridad alimentaria, sino que también proporciona una ventaja competitiva significativa. Estos modelos permiten a la industria investigar los diversos factores que pueden influir en el producto final, lo cual es clave para desarrollar estrategias efectivas que minimicen los riesgos y maximicen la calidad, especialmente en la aplicación del Sistema HACCP (Análisis de Peligros y Puntos Críticos de Control). Sin embargo, los modelos tradicionales presentan limitaciones, particularmente al intentar modelar las complejas interacciones entre las poblaciones bacterianas bajo condiciones ambientales variables. La incorporación de tecnologías emergentes, como la secuenciación de genoma completo, la metagenómica y la inteligencia artificial (IA) está mejorando significativamente la precisión y efectividad de estos modelos.

La seguridad alimentaria es un objetivo clave para la salud pública global. Enfrenta desafíos complejos debido a la diversidad de contaminantes alimentarios, que incluyen metales pesados, micotoxinas, patógenos bacterianos y residuos químicos. Anualmente, las enfermedades transmitidas por alimentos afectan a 600 millones de personas y causan aproximadamente 420,000 muertes. Con el crecimiento de la industrialización alimentaria y los efectos del cambio climático, surgen nuevos riesgos que agravan esta situación. En este contexto, es importante reconocer el crecimiento microbiano en los alimentos depende de una combinación de factores intrínsecos y extrínsecos. Los factores intrínsecos incluyen propiedades como pH, actividad de agua y composición nutricional de los alimentos, que determinan en gran medida el ambiente para el crecimiento microbiano. Los factores extrínsecos abarcan las condiciones ambientales, como la temperatura y la humedad, así como la competencia entre microorganismos. El conocimiento detallado de estos factores es esencial para crear modelos predictivos eficaces que puedan predecir el comportamiento microbiano bajo diversas condiciones.

Modelos utilizados

La microbiología predictiva utiliza modelos matemáticos para prever el crecimiento y la supervivencia de los microorganismos en los alimentos. Estos modelos se dividen en categorías como los primarios, que analizan el crecimiento bacteriano bajo condiciones específicas, y los secundarios, que consideran factores adicionales como temperatura y pH. Los modelos terciarios combinan ambos enfoques, brindando herramientas más completas y accesibles para la industria alimentaria. Aunque los modelos predictivos representan simplificaciones de fenómenos biológicos complejos, su utilidad en la mejora de la seguridad alimentaria es indiscutible.

Los avances tecnológicos, como los sensores inteligentes y sistemas automatizados, han transformado el monitoreo de los límites críticos. Por su parte, los avances en algoritmos de aprendizaje automático y sensores inteligentes permiten la detección temprana de signos de deterioro, lo que no solo mejora la seguridad alimentaria, sino que también reduce pérdidas. Además, estos modelos facilitan la optimización de las condiciones de almacenamiento, permitiendo establecer parámetros ideales para cada tipo de producto, asegurando que se mantenga fresco y seguro a lo largo de su ciclo de vida.

Impacto climático

El cambio climático ha alterado las condiciones ambientales de manera significativa, afectando la proliferación de patógenos alimentarios. Los modelos predictivos pueden realizar un análisis detallado del impacto de los cambios climáticos sobre los patógenos, como Vibrio spp. E. coli y Salmonella, anticipando cómo las variaciones en temperatura y humedad pueden influir en su prevalencia.

En Octubre de 2024, un brote de E. coli O121 vinculado a zanahorias orgánicas impactó gravemente a la población de EE.UU., dejando al menos un muerto y decenas de personas enfermas. Esta cepa de E. coli produce toxinas Shiga, que pueden provocar infecciones serias, manifestándose inicialmente con síntomas como calambres abdominales intensos, diarrea a menudo sanguinolenta, fiebre y náuseas. Aunque la mayoría de los casos se resuelven en una semana, algunos pacientes desarrollan complicaciones graves, como el síndrome hemolítico urémico (HUS), que puede llevar a la insuficiencia renal y requerir hospitalización.

 Las zanahorias contaminadas, distribuidas entre agosto y octubre, podrían aún estar en los hogares de miles de consumidores, lo que incrementa el riesgo de más infecciones. En respuesta, Grimmway Farms, la productora de las zanahorias, ha colaborado con los CDC y la FDA para revisar sus protocolos de seguridad alimentaria y ha instado a los consumidores a deshacerse de los productos afectados, subrayando la necesidad de medidas preventivas para frenar la propagación de esta peligrosa bacteria. Este brote se suma a otros incidentes recientes de E. coli,  y no solo resalta la importancia de mantener controles estrictos en la cadena de suministro alimentaria, sino que también subraya la necesidad de implementar la microbiología predictiva. Esta disciplina puede ayudar a anticipar y prevenir futuros brotes al modelar el comportamiento de los patógenos en los alimentos.

Camino de desarrollo

La microbiología predictiva está en un emocionante camino de desarrollo, y se espera que los próximos avances transformen aún más su eficacia y utilidad. Dentro de este aspecto, el análisis metagenómico, una técnica que permite estudiar el ADN de todos los microorganismos en un entorno particular, como un alimento, permite entender mejor cómo interactúan estos microorganismos. De este modo, los científicos pueden predecir de manera más precisa cómo se comportarán en diferentes condiciones. Por ejemplo, si un tipo de bacteria se hace más prevalente, podría afectar la fermentación o la conservación del alimento.

Por su parte, los algoritmos de machine learning son herramientas de inteligencia artificial que permiten a las computadoras aprender de los datos. En microbiología predictiva, estos algoritmos pueden analizar grandes volúmenes de información y descubrir patrones complejos que podrían ser difíciles de identificar para los humanos. Esto significa que, a medida que se recopilan más datos sobre cómo los microorganismos interactúan entre sí y con su entorno, los modelos predictivos se volverán más sofisticados y precisos. En esta misma linea, la implementación de sensores inteligentes será un cambio significativo en la forma en que monitoreamos los alimentos. Estos dispositivos pueden medir condiciones como temperatura, humedad y pH en tiempo real, lo que permite a los productores y distribuidores reaccionar rápidamente ante cualquier cambio que pueda afectar la seguridad alimentaria. Por ejemplo, si un sensor detecta que la temperatura de un producto alimenticio ha aumentado, se puede actuar de inmediato para evitar el crecimiento de bacterias dañinas.

La microbiología predictiva está revolucionando la forma en que abordamos la seguridad alimentaria. A través de modelos matemáticos avanzados, la integración de la inteligencia artificial y la automatización de procesos, se está mejorando significativamente la predicción de riesgos microbianos, la gestión de la vida útil y la respuesta ante nuevas amenazas como las derivadas del cambio climático. Aunque los modelos predictivos aún enfrentan limitaciones, su evolución constante promete transformar la industria alimentaria, haciendo los alimentos más seguros y sostenibles para el futuro.

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(*) Decano del Colegio de Biólogos de Lambayeque.

En 1924, John M. Keynes en su famoso libro Un tratado para la reforma monetaria, acuña una frase utilizada por aquellos economistas que ven muy importante el corto plazo: “In the long run, we are all dead”, o traducida al castellano: “En el largo plazo, todos estamos muertos”. En cambio, al otro lado de la cerca, existen economistas quienes argumentan que no debemos ser miopes dado que, llevado al sentido económico, puede impedir observar las consecuencias futuras de las decisiones que se tomen precipitadamente en el presente.

Dicho esto estimado lector, es muy importante mirar el presente inmediato, pero también el futuro mediato tras sus posibles repercusiones en nuestras formas de vida como consumidores, o en la producción de bienes y servicios como empresarios. Veamos que dice el consenso y analicemos algunas variables macroeconómicas que puedan definir la senda de la economía peruana. Para tener una visión más clara, mostraremos solo 6 de las principales variables macroeconómicas y que se centran en: crecimiento económico, inflación, empleo, tasa de interés, tipo de cambio y flujos de capitales.

Debemos resaltar que existen dos grandes informes muy importantes y de lectura obligatoria para saber cómo están yendo las variables en mención que reflejan la evolución de la economía peruana. En primer lugar, el Reporte Inflación del Banco Central de Reserva (BCRP) del Perú; y en segundo lugar el Marco Macroeconómico Multianual del Ministerio de Economía y Finanzas (MEF). En lo sucesivo, las dos cifras presentadas siguen el orden de dichas publicaciones.

En el nuevo año

Para el 2025 la economía peruana presenta una senda de crecimiento de 3 % y 3.1 %, respectivamente, debido principalmente al dinamismo que viene generando el megapuerto de Chancay considerado como un punto marítimo estratégico y que aporta a la economía peruana cerca del 0.3 % del PBI, y que paulatinamente llegaría a 0.9 % del PBI en el 2025. Según el BCRP, solamente dicha obra genera US$ 4500 millones anuales (1.8 % del PBI) y fomenta 8550 empleos directos.

En tanto, la inflación se viene posicionando en 2 % según las proyecciones de ambas instituciones, debido en parte al buen manejo histórico realizado por el BCRP, tras inyectar la liquidez necesaria al mercado peruano, generando la confianza entre los inversionistas y dar un reflejo y visión de estabilidad dentro de los mercados financieros tras sus políticas macroprudenciales coherentes en el tiempo.

Ambas instituciones también proyectan que el empleo se viene consolidando en una plataforma más sólida gracias a un mejor dinamismo de la inversión, mejora del sector turismo en varias regiones del país y la normalización de distintos sectores económicos tras sufrir los embates climáticos sobre su producción. Cabe señalar, que dentro de la inversión privada viene destacando el sector minero, respaldada por el inicio de nuevos proyectos como la ampliación de Toromocho fase II, una mina especializada en la extracción de cobre, principal mineral que exporta el Perú; además entre otros proyectos de gran envergadura.

En tanto la tasa de interés referencial, principal herramienta de la política monetaria, desde hace un año el BCRP viene reduciéndola de 7 % a 5 %, es decir 200 puntos básicos, moderando su reflejo de una posición aún contractiva. Ello significa un mayor incentivo a consumir créditos de consumo, vehiculares, e hipotecarias, que permite al consumidor generar una mayor solvencia y riqueza; pero también un mayor incentivo a la inversión de parte de las empresas, principalmente de las pequeñas y grandes empresas generadoras de empleo.

En tanto, el tipo de cambio se posiciona entre S/3.80 y S/3.78, respectivamente. Si bien se encuentra estable, la posición cambiaria puede verse afectada por las presiones de las salidas de flujos de capitales de no residentes, en línea con la poca estabilidad que pueda generarse tras un año electoral venidero. Dicha incertidumbre hace poco atractiva la compra o fusión de nuevas empresas por lo que puede generar ciertas volatilidades en el corto plazo.

Oportunidades

Por lo tanto, el 2025 representa un año de oportunidades para el Perú, siempre y cuando se superen los desafíos políticos y sociales que limitan su desarrollo. El crecimiento económico es posible solo si existe una estrategia equilibrada que promueva inversiones sostenibles, diversificación productiva y estabilidad política. A largo plazo, el éxito del Perú depende de su capacidad para implementar reformas estructurales que fortalezcan la inclusión y la competitividad en un entorno cambiante.

Sin embargo, entre los principales riesgos que pueden obstaculizar su recuperación en el mediando plazo y que no permitan la consolidación económica es la inseguridad ciudadana y la informalidad. La relación bidireccional entre delincuencia y desarrollo económico, según el BCRP (2024) muestra que el crimen puede reducir los incentivos a invertir, generando distorsiones en el consumo, reduciendo la productividad e incrementando los costos operativos de las empresas.

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(*) Director de la Escuela de Economía de la Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo.

(**) Alumnas de la carrera de Economía de la Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo.