Modelagem Preditiva aplicada a Fungos

Em princípio, ferramentas de modelagem preditiva foram desenvolvidas para bactérias deterioradoras e patogênicas. Entretanto, nos últimos anos, um número cada vez maior de estudos de modelação que levam em conta as especificidades de crescimento de fungos tem sido descrito (Dantigny et al., 2005b, 2007; Marín et al., 2005; Garcia et al., 2010; Sant'Ana et al., 2010; Gougouli et al., 2011, Hucthe et al., 2013; Dagnas et al., 2014; Manso et al., 2015). Este crescente interesse em estudos de modelagem do comportamento dos fungos em alimentos apresenta abordagens de qualidade e segurança de alimentos, através da importância de se prever a deterioração de fungos, evitando grandes perdas econômicas e também a produção e contaminação por micotoxinas (Dantigny e Panagou, 2013.).

Em estudos de modelagem primária para quantificação do desenvolvimento de fungos deterioradores em alimentos, dados de germinação e de proliferação do micélio devem ser analisados. A deterioração de alimentos por fungos envolve dois fenômenos: germinação do esporo (fase exponencial) seguida de proliferação do micélio (fase linear), como apresentado na Figura 1 (Dagnas e Membré, 2013; Dantigny et al., 2006). A germinação dos esporos fúngicos é de extrema importância em estudos de modelagem de vida útil, uma vez que o aparecimento de micélios visíveis ocorre logo após o término da germinação (Dantigny et al., 2005a). Esta etapa é analisada microscopicamente para obtenção de dados de número de esporos germinados em função do tempo (Dagnas e Membré, 2013). O estágio de germinação ocorre num período gradual de entumescimento do esporo, incluindo aumento do diâmetro e do peso micelial (Gervais et al., 1988; Nielsen, 1992; Osherov e May, 2001). Logo após o estabelecimento da polaridade, o tubo de germinação é formado a partir do esporo ampliado (d’Enfert, 997; Nielsen, 99 ). O esporo é considerado então germinado, quando o

comprimento do mais longo tubo de germinação for maior do que a dimensão do maior esporo entumescido, (Dantigny et al., 2006). O tempo de germinação foi definido como o tempo em que 50% dos esporos viáveis foram germinados (Dantigny et al., 2006). As próximas etapas envolvem alongamento do tubo e ramificação até a formação da colônia a partir dos micélios (Gougouli e Koutsoumanis, 2013), como representado na Figura 2 (Dantigny, Guilmart e Bensoussan, 2005).

Através da modelagem primária é possível a obtenção dos seguintes parâmetros: estado de latência antes da germinação (lG), porcentagem máxima de esporos germinados (Pmax), e tempo de germinação (tG; tempo para que 50% dos esporos germinem) (Dagnas e Membré, 2013). Os modelos primários mais comumente utilizados na modelagem da germinação de esporos fúngicos incluem: modelo de regressão logística (Dantigny et al., 2011, Dantigny et al 2005, Judet et al 2008, Samapundo et al 2007) modelo de Gompertz (Abellana et al 1999b; Gougouli e Koutsoumanis, 2012; Judet et al., 2008; Marin et al., 1996; Pardo et al., 2006; Pardo et al 2004), e modelo assimétrico (Dantigny et al., 2011). A proliferação de micélios é comumente avaliada através da medição do crescimento radial visível (diâmetro da colônia) em função do tempo e através da modelagem primária é possível a obtenção dos parâmetros de latência antes da proliferação ( ) e taxa de proliferação radial (µ) (Dagnas e Membré, 2013). O crescimento radial visível é definido como o tempo requerido para a colônia alcançar um diâmetro entre 3-5mm (Dantigny et al., 2005).

Estudos de modelagem secundária são utilizados para quantificar os efeitos da formulação, processo e fatores ambientais relacionados à cinética de germinação e cinética de proliferação de micélio (Dantigny et al., 2005). Os modelos secundários comumente utilizados incluem: modelo polinomial (Abellana et al., 1999b; Patriarca et al., 2001; Sautour et al., 2001; Pardo et al., 2006; Pardo et al., 2004), cardinal (Dantigny et al., 2005; Gougouli e Koutsoumanis et al., 2013) para cinética de germinação e logístico (Garcia et al., 2010; Garcia et al., 2011; Astoreca et al., 2012; Panagou et al., 2010), para modelos de interface, cresce/ não cresce.

Apesar do aumento do número de estudos (Tabela 3) de modelagem preditiva associada a fungos, poucos foram validados e/ou desenvolvidos em alimentos.

Figura 1. Cinética de germinação e proliferação de esporos individuais de Penicillium

expansum a 250C monitorado em microscópio de contraste de fase (Gougouli e Koutsumanis, 2013) (com permissão).

Figura 2. Ciclo de vida de Penicillium chrysogenum. A propagação ocorre por meio de conídios que são produzidos de células especializadas (fiálides). Sob condições favoráveis, os conídios (esporos) iniciam formação dos tubos de germinação e posterior formação dos micélios visíveis a olho nu. Novos conídios são produzidos de hifas férteis (conidióforos) (com permissão).

Abordagem Espécie(s) Substrato Fatores Modelo(s) Preditivo(s) Referência

Germinação P. chrysogenum Agar Batata Dextrose (PDA) AW Gompertz, Regressão logística Judet el al., 2008

Germinação E. amstelodami, E. chevalieri, E. hermario-

rum

Meio a base de farinha de trigo e

sacarose T, AW Gompertz Abellana et al., 1999

Germinação Mucor racemosus Agar Batata Dextrose (PDA) TAW Regressão logística Dantigny et al., 2002

Germinação A. carbonarius, P. chrysogenum Agar Batata Dextrose (PDA) UR, T, tempo Assimétrico Lattab et al., 2012

Germinação P. chrysogenum Agar Batata Dextrose (PDA) T Assimétrico Kalai et al., 2014

Germinação P. chrysogenum YNB-GA (base de nitrogênio e glico-

se) Etanol Regressão logística, Monod Dantigny et al., 2005

Germinação F. verticillioides, F. proliferatum Milho T, AW Baranyi, Polinomial, Raiz Quadrada Samapundo et al., 2005

Crescimento P. expansum Purê de maçã T Linear, Polinomial, Raiz Quadrada Baert et al., 2007

Crescimento A. candidus Bolo T, AW Linear, Cardinal Huchet et al., 2013

Crescimento A. niger seção Nigri Néctar de manga T, pH Polinomial Silva et al., 2010

Crescimento P. expansum, A. niger Malte extrato Agar (MEA) T Linear, Cardinal Gougouli e Koutsoumanis, 2010

Crescimento P. chrysogenum Agar Batata Dextrose (PDA) inóculo, AW Linear, Assimétrico Burgain et al., 2013

Crescimento A. carbonarius, P. expansum Malte extrato Agar (MEA) AW Baranyi, regressão logística Garcia et al., 2010

Crescimento E. repens, A. niger, P. corylophilum Malte extrato Agar (MEA) Aw, T, pH Regressão não linear, Raiz quadrada Dagnas et al., 2014

Crescimento Neosartorya fisheri Suco de abacaxi Aw, idade dos ascós-

poros Gompertz, Regressão logística Zimmermann et al., 2011

Crescimento 12 espécies Iogurte inóculo, T Linear, Cardinal Gougouli et al., 2011

Cresce/não cresce A. carbonarius Pistache Umidade, T Regressão logística Marín et al., 2008

Cresce/não cresce Wallemia sebi, E. herbariorum MYA50 sem Agar pH, Aw, etanol Regressão logística Deschuyffeleer et al., 2015

Cresce/não cresce A. ochraceus, A. parasiticus Malte extrato Agar (MEA) T, Aw

Regressão não linear, Cardinal, Davey, Polino-

mial Garcia et al., 2011

Cresce/não cresce B. fulva B. nivea Malte extrato Agar (MEA) T, Aw Baranyi, Cardinal, Regressão logística Panagou et a., 2010

Cresce/não cresce B. fulva Suco de maçã inóculo, T Regressão logística Sant'Ana et al., 2010

Cresce/não cresce A. niger , P. spinulosum Bebidas pH, acidez titulável,

Brix Regressão logística Battey, Duffy e Schaffner, 2001