Application of Predictive Microbiology to investigate Listeria monocytogenes kinetics and bioprotective strategies on fishery products

Abstract

The production and consumption of fish and fishery products has notably increased during the last years. Many of these products are designed as ready-to-eat (RTE) and/or lightly preserved food and are usually consumed without prior cooking. These food commodities, and especially those requiring refrigeration, are predominantly associated with the foodborne pathogen Listeria monocytogenes, the causative agent of human listeriosis. The present work aims at assessing the performance of bioprotective cultures, consisting of lactic acid bacteria, on the growth/inhibition of L. monocytogenes on relevant fish products from the Mediterranean Sea, quantifying the underlying microbial interactions through the use of predictive models while considering the effect of the food matrix properties and microstructures on the pathogen growth and inhibitory capacity. To this end, in the first instance, an overview of the microbial ecology of Mediterranean fish and fishery products was carried out, describing the most relevant bacterial genera and species causing spoilage and human foodborne diseases (Chapter 1). A stepwise modelling approach from broth to food was designed to develop and validate predictive growth models of L. monocytogenes using data obtained in relevant Mediterranean fishery products (Chapter 2). A new fish-based model system was developed with stable physicochemical and microstructural properties generating a reliable simulation environment of fish products to investigate the isolated food matrix fat content effect on L. monocytogenes growth dynamics (Chapter 3). The performance of the bioprotective Latilactobacillus sakei CTC494 (a bacteriocin-producing strain with recognized antilisterial activity) against L. monocytogenes was investigated in different RTE fish products and storage conditions (Chapter 4 and 5). Based on the generated experimental data, microbial interaction models were deployed to describe the competitive growth of L. sakei CTC494 and L. monocytogenes in RTE fish products (Chapter 4 and 5). A new proposed expanded Jamesoneffect model, which included and additional interaction coefficient (β) for lag time, allowed for description of not only antagonistic but also mutualism-based interactions based on their influence on lag time (λ) (Chapter 5). Results of this Thesis demonstrate that mathematical models can be deployed as reliable and efficient tools to assess the performance of bioprotective culture-based strategies and set the optimal application conditions to reduce the risk of listeriosis associated with the consumption of fishery products.

La producción y el consumo de pescado y productos pesqueros ha aumentado notablemente durante los últimos anos. Muchos de estos productos se comercializan como alimentos listos para el consumo (RTE) y/o mínimamente procesados, y, por lo general, se consumen sin un cocinado previo. Estos productos alimenticios, y especialmente los que requieren refrigeración, se encuentran asociados frecuentemente al riesgo de contaminación por el patógeno Listeria monocytogenes, el agente causante de la listeriosis humana. El presente trabajo tiene como objetivo evaluar el potencial de cultivos bioprotectores, constituidos por bacterias ácido lácticas, sobre el crecimiento/inhibición de L. monocytogenes en productos pesqueros de especial relevancia del mar Mediterráneo, cuantificando las interacciones microbianas subyacentes mediante el uso de modelos predictivos teniendo en cuenta el efecto de las propiedades y microestructuras de la matriz alimentaria sobre el crecimiento microbiano. Con este fin, en primer lugar, se llevó a cabo una descripción general de la ecología microbiana de productos pesqueros del Mediterráneo, presentando los géneros y especies bacterianas de mayor importancia asociadas con la alteración y con enfermedades transmitidas por los alimentos (Capitulo 1). Mediante un enfoque de modelización cuantitativa, se desarrollaron modelos predictivos de crecimiento para L. monocytogenes utilizando datos obtenidos en productos pesqueros del Mediterráneo (Capitulo 2). El desarrollo de un nuevo sistema modelo con propiedades fisicoquímicas y microestructurales estables permitió generar un entorno de simulación de productos pesqueros apropiado para investigar el efecto aislado del contenido de grasa de la matriz alimentaria en la dinámica de crecimiento de L. monocytogenes (Capitulo 3). El potencial bioprotector de Latilactobacillus sakei CTC494 (una cepa productora de bacteriocina con actividad listericida reconocida) se evaluó frente a L. monocytogenes en diferentes productos pesqueros RTE y condiciones de almacenamiento (Capitulo 4 y 5). En base a los datos experimentales generados, se implementaron modelos de interacción microbiana para describir el crecimiento competitivo de L. sakei CTC494 y L. monocytogenes en productos pesqueros RTE (Capitulo 4 y 5). La ampliación de un modelo de interacción microbiana basado en el efecto Jameson mediante la incorporación de un coeficiente de interacción adicional (β) para el parámetro cinético tiempo de latencia (λ) permitió la descripción de interacciones no solo basadas en el antagonismo sino también en el mutualismo (Capitulo 5). Los resultados de esta Tesis demuestran que modelos de microbiología predictiva pueden implementarse como herramientas fiables y eficientes para evaluar el uso de estrategias basadas en cultivos bioprotectores y establecer las condiciones óptimas de aplicación para reducir el riesgo de listeriosis asociado con el consumo de productos pesqueros.