Dynamique des populations de pathogènes dans la chaîne alimentaire Séminaire Ecologie et Dynamique des populations Avignon 24-01-08 Dynamique des populations de pathogènes dans la chaîne alimentaire F. Carlin, MH Guinebretière, C. Nguyen-the UMR SQPOV Avignon

Objectifs Contexte sécurité microbiologique des aliments Évaluer les dynamiques des populations de pathogènes Un élément du risque (=probabilité) Micro-organismes soumis à des phases de Xion et de survie Paramètres de survie et de croissance - propres aux micro-organismes - fonction de facteurs environnementaux (température pH aw) - Microbiologie prévisionnelle Connaître leur diversité - Hétérogénéité des populations de pathogènes - Quand les plus virulents sont-ils les plus abondants ?

B. cereus et nouveaux produits alimentaires Bactérie pathogène de l’homme, agent de TIA Thermorésistance (spores) et capacité de croissance au froid Un danger pour les produits pasteurisés et conservés sous chaîne du froid - Inactivation partielle lors de la cuisson - Croissance ralentie mais possible dans la chaîne du froid Diversité génétique établie à Avignon

Groupes génétiques de Bacillus cereus II III IV V VI VII Domaine de croissance (7-40°C) (15-45°C) (10-45°C) (8-40°C) (5-37°C) (20-50°C) Résistance chaleur + ++ +++ Association à TIA Oui (D) Oui (E) Oui (E, D) Non Virulence - Groupe I :B. pseudomycoides (CIP 52-59; WSBC 10275), sans importance sur la Santé Publique

Chaîne alimentaire INACTIVATION CROISSANCE légume cru Refroidissement Lavage Cuisson Broyage Conservation frigorifique en usine Ajout d’ingrédient (poudre de lait et amidon) Partitionnement Mélange Transport frigorifique Attente avant pasteurisation Magasin Nauta : le légume cru est cuit (0 spore) en éliminant le lavage et le broyage pas d’attente avant pasteurisation le partitionnement est mis d’après l’article, à la sortie Usine Créaline : partitionnement après mélange avant le temps d’attente avant la pasteurisation élimination du chauffage 3 conditions de conservation frigorifique en usine de la sortie d’usine jusqu’au consommateur, pas de données, que des données d’expert d’après Nauta Pasteurisation Voiture Chauffage Conservation domestique INACTIVATION CROISSANCE

Données - Modèles Données - travaux Avignon - Données industrielles - Littérature scientifique - Littérature « grise » - Avis d’experts Modèles - de survie et de croissance Simulation de Monte-Carlo (ou réseaux Bayesiens) Collaboration avec INRA met@risk

Exemple 1. Effet cuisson

Exemple 2. Exposition des consommateurs Prévalence (%) sortie usine Log cfu/g (CI 95 %) Fin conservation II 19 [-2.6;-0.8] [-2.6;6.7] III 37 [-2.6;-1.1] [-2.6;0] IV 82 [-2.6;-0.6] [-2.6;1.7] V 0,1 [-2.6;-2.6] [-2.6;3.4] VI [-2.6;-2.3] [-2.6;7.8] VII 0,6 [-2.6;-2.1] Tous 100 [-2.6;-0.5] [-2.6;3.5]

Perspectives en écologie microbienne Analyse de sensibilité - Quels facteurs les plus importants Quels facteurs peuvent conduire à l’émergence ? - facteurs environnementaux (évolution des procédés) - facteurs écologiques - facteurs génétiques Efficacité de la recherche Campylobacter : pas de Xion dans les aliments. Maîtrise type virus. Salmonella, même si DMI faible, tous critères à 0. Bc contaminations inévitables, croissance acceptable dans une certaine mesure.