Um grupo de pesquisadores do Instituto Nacional de Alimentos da Universidade Técnica da Dinamarca (DTU) desenvolveu um método inovador que combina inteligência artificial (IA) e sequenciamento de DNA para prever a resistência de bactérias patogênicas a desinfetantes. O estudo mostra que a tecnologia pode se tornar uma ferramenta poderosa no combate a micro-organismos como a Listeria monocytogenes, amplamente presente na indústria alimentícia.

A ameaça invisível

A Listeria é capaz de sobreviver em ambientes frios e úmidos, comuns em fábricas de processamento de alimentos. Um de seus maiores riscos é a formação de biofilmes, camadas resistentes que aderem a superfícies e dificultam a eliminação por produtos de limpeza. Até agora, a detecção dessa resistência dependia de testes laboratoriais demorados.

“Uma superfície pode parecer limpa, mas bactérias resistentes ainda podem estar escondidas em rachaduras e cantos”, explica Pimlapas Shinny Leekitcharoenphon, pesquisador sênior da DTU.

DNA e IA: uma dupla poderosa

No trabalho, os cientistas analisaram o genoma completo de mais de 1.600 cepas de listeria, utilizando os dados para treinar um modelo de aprendizado de máquina. O algoritmo aprendeu a identificar padrões genéticos associados à tolerância a diferentes desinfetantes, incluindo:

• Cloreto de benzalcônio (BC)
• Cloreto de didecildimetilamônio (DDAC)
• Mida San 360 OM (produto comercial utilizado na indústria)

O modelo atingiu 97% de precisão nas previsões. Segundo Leekitcharoenphon, “é como ensinar um computador a ler o manual das bactérias e depois deixá-lo indicar se elas sobreviverão a um determinado desinfetante”.

Além de confirmar genes de resistência já conhecidos, a pesquisa revelou novos genes que podem explicar como essas bactérias se adaptam e sobrevivem.

Impacto na indústria alimentícia

Embora o método não desenvolva novos desinfetantes, ele pode ajudar as empresas a escolher o produto mais eficaz contra determinada cepa bacteriana, aumentando a eficiência da higienização. No futuro, a identificação de novos genes também pode inspirar o desenvolvimento de novos compostos químicos mais eficazes.

O grande diferencial é a rapidez: enquanto testes laboratoriais podem levar dias, o novo modelo consegue gerar previsões em minutos, permitindo reações mais rápidas diante de surtos de contaminação.

“Esperamos que nosso método se torne uma ferramenta prática para garantir a segurança alimentar”, destaca Leekitcharoenphon. O pesquisador afirma ainda que a equipe já recebeu financiamento para continuar os estudos, com a meta de tornar a tecnologia facilmente aplicável nas fábricas de alimentos.

Fonte: Scientific Reports (2025), Universidade Técnica da Dinamarca (DTU)