Estudos recentes mostram que compreender o comportamento microbiano em um processo produtivo é tão importante quanto criar barreiras que possam eliminar estes microrganismos durante a produção, uma vez que a real segurança de alimentos só é alcançada mediante o equilíbrio entre a qualidade sensorial, viabilidade econômica e dinamismo microbiano (REMI, v.05, 2025).
Ao refletir sobre os desafios enfrentados pela indústria, observa-se que a responsabilidade atribuída a gestores, técnicos e analistas é grande, principalmente ao se considerar a complexidade inerente ao controle de microrganismos (invisíveis a olho nu) que circulam, interagem e se multiplicam a seu próprio modo nas linhas de produção. Trata-se de uma atividade permanente, com demanda constante e que envolve múltiplas variáveis em transformação contínua. Além disso, a busca pela esterilidade em determinados produtos, pode revelar-se uma estratégia limitada, frequentemente gerando frustrações e impactos negativos, tanto tangíveis quanto intangíveis para as organizações.
Mudança de paradigma
E se essa lógica fosse invertida? E se ao invés de buscarmos afirmar que um processo é estéril ou imune a presença e interação com microrganismos, nós assumíssemos que na produção de alimentos e bebidas o contato com diversos tipos de bactérias e fungos é intrínseco ao processo, seja pela matéria prima, pela água ou pela circulação e comportamento das pessoas envolvidas. Encarando com franqueza essa realidade, podemos finalmente perder o medo do que vamos encontrar, e passar a conhecer essa microbiota a fundo para enfim tratá-la da forma que merece: com tomada de ação assertiva a partir de informações baseadas em dados científicos.
Já existem ensaios e ferramentas capazes de correlacionar dados microbiológicos a partir das etapas de toda a cadeia produtiva, entregando dashboards que se apresentam como verdadeiros relatórios indicadores de riscos, capazes de colocar nas mãos de gestores e tomadores de decisões exatamente quais são as espécies de microrganismos que circulam no processo, apontando em qual zona de risco se encontram e quais parâmetros estão correlacionados ao risco, como por exemplo falha de higienização, shelf life, segurança ou condições higiênico-sanitárias.
Tratamento de dados para redução de custos
Transformando o que é abstrato para a maioria das pessoas em informação metrificável, os óculos da ciência permitem enxergar aquilo que ainda não faz parte do programa de melhoria contínua de qualidade da indústria, porque aparentemente não representa um risco.
Por exemplo: se for possível evidenciar que as maiores reclamações (SAC) dos clientes, relacionadas a um odor característico no produto, estão correlacionadas a uma elevada porcentagem de bactérias cuja principal característica é a capacidade de alterar sensorialmente o produto, conforme relatado pelos consumidores, e que, além disso, essas mesmas bactérias estão presentes em um tanque específico de resfriamento de água reutilizada para higienização, direcionar um recurso financeiro industrial para solucionar o problema torna-se uma decisão mais rápida, inteligente, eficaz e econômica.
Microbiologia preditiva aplicada
A inovação na área da genômica e ciência de dados está abrindo as portas da indústria e se fortalece cada vez mais por seus resultados contundentes, mostrando que veio para ficar. Em um mundo onde as informações se dispersam cada vez mais rápido, a chave para evitar a propagação de informações indesejadas atreladas a situações microbiológicas fora de controle está justamente no investimento em tecnologias que entreguem prevenção e acompanhem o dinamismo com o qual a microbiota de uma planta produtiva é capaz de se modificar com o passar do tempo (IHA, 2025).
Referências:
MÉTODOS TRADICIONAIS E TECNOLOGIAS EMERGENTES DE CONTROLE MICROBIOLÓGICOS DE ALIMENTOS. (2025). REVISTA MULTIDISCIPLINAR INTEGRADA – REMI, 5(1), 1-30. https://doi.org/10.61164/3gr2mx54
IHA, Bruno Koshin Vázquez. Predição de fenótipos bacterianos a partir de genomas por meio de aprendizado de máquina. 2025. Tese (Doutorado em Bioinformática) – Bioinformática, University of São Paulo, São Paulo, 2025. doi:10.11606/T.95.2025.tde-30042025-170213. Acesso em: 2026-04-14.
