Un desarrollo local permite identificar la bacteria Listeria monocytogenes y prevenir riesgos microbiológicos en la cadena de producción de alimentos

La Administración Nacional de Laboratorios e Institutos de Salud (ANLIS Malbrán) diseñó un algoritmo de inteligencia artificial especializado en la identificación ultra rápida de bacterias patógenas transmitidas por alimentos. La innovación tecnológica permite diferenciar en cuestión de minutos la especie Listeria monocytogenes —responsable de cuadros severos de listeriosis— de otras variantes de listerias no patógenas, acelerando la respuesta epidemiológica y reduciendo sustancialmente los tiempos de alerta en la industria alimentaria.

El caso de arranque

El equipo técnico de la ANLIS Malbrán desarrolló un modelo algorítmico de aprendizaje automático que analiza perfiles moleculares y espectrométricos para la clasificación precisa de patógenos en muestras alimentarias. La aplicación resuelve una de las principales limitaciones de los métodos microbiológicos tradicionales: la demora de varios días para confirmar si una contaminación bacteriana corresponde a una especie nociva para la salud humana o a variantes inocuas.

Desarrollo y matices

El desarrollo combina la base de datos epidemiológica del Laboratorio Nacional de Referencia con herramientas de ciencia de datos, integrando el análisis a la Red Nacional de Espectrometría de Masas. La capacidad de discriminar cepas patógenas a nivel de especie permite evitar bloqueos preventivos innecesarios en lotes de producción cuando se trata de bacterias no nocivas, al tiempo que dispara acciones de contención inmediatas cuando se detecta Listeria monocytogenes.

La integración de bases de datos locales en redes internacionales de vigilancia microbiológica ha demostrado un impacto directo en la efectividad analítica fuera de los grandes centros globales. El algoritmo opera como un bien público tecnológico disponible para fortalecer la vigilancia sanitaria tanto en el sector público como en los controles de calidad del entramado agroproductivo nacional.

Evidencia y datos clave

• Diferenciación en minutos: Clasificación automatizada de Listeria monocytogenes frente a especies no patógenas mediante inteligencia artificial.
• 76 % de tasa de identificación: Nivel alcanzado en la red internacional de vigilancia microbiológica tras la integración de datos locales (un salto respecto del 59 % registrado en 2017).
• Reconocimiento del CDC: Distinción otorgada a la red nacional por los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de EE. UU. por el aporte en la identificación microbiana.
• Innovación en seguridad alimentaria: Aplicación directa sobre la cadena de producción, empaque y distribución de alimentos.

Articulación y proyección

La creación de algoritmos propios aplicados a la seguridad alimentaria demuestra cómo la soberanía de datos y la capacidad analítica interna optimizan la salud pública y la competitividad exportadora. La herramienta establece un protocolo eficiente para la prevención de brotes, posicionando a la ciencia pública como un socio estratégico del sistema productivo.