Revista de Ciencias Tecnológicas (RECIT). Volumen 3 (1): 10-22
Revista de Ciencias Tecnológicas (RECIT). Universidad Autónoma de Baja California ISSN 2594-1925
Volumen 6 (4): e285. Octubre-Diciembre, 2023. https://doi.org/10.37636/recit.v6n4e285
1 ISSN: 2594-1925
Artículo de investigación
Automatización de inoculación en medios de cultivo para
el laboratorio de microbiología
Automation of inoculation in culture media for the microbiology
laboratory
Pablo Jonatán Flores Medina , Paola Garibay Murillo , Guillermo Rey Peñaloza Mendoza
TecNM – Instituto Tecnológico Superior de Pátzcuaro, Av. Tecnológico #1, Zurumutaro, Pátzcuaro,
Michoacán, México
Autor de correspondencia: Guillermo Rey Peñaloza Mendoza, TecNM - Instituto Tecnológico Superior de
Pátzcuaro, e-mail: grey@itspa.edu.mx. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2795-670X
Enviado: 15 de Agosto del 2023 Aceptado: 27 de Octubre del 2023 Publicado: 9 de Noviembre del 2023
Resumen. - Los laboratorios clínicos pertenecientes al sistema de salud en México son de los departamentos más
discriminados debido a factores como fuentes de financiamiento ya que necesita de una fuerte gestión administrativa,
así como la dependencia de basta infraestructura, recurso material y humano. La neumonía, enfermedad que puede
detectarse en una etapa subclínica, es la 2da causa de muertes por infecciones respiratorias en México y está a su vez,
es la 7ma causa de muerte en el país. Para el diagnóstico temprano de enfermedades causadas por microorganismos
como la recién mencionada, se realizan exámenes de laboratorio, entre los que destacan la inoculación en medios de
cultivo para la proliferación de dichos microorganismos, sin embargo, las técnicas utilizadas son manuales, retrasando
el avance tecnológico aplicado en términos de automatización, lo que permitiría tener mejores flujos de trabajo con
menos recursos. Un gran reto en la automatización del proceso es la contaminación cruzada que se da en el momento
de realizar la inoculación, así como la descontaminación y esterilización posterior a la siembra. Considerando esto,
se desarrolló el modelo de un dispositivo que realice el proceso de cultivos microbiológicos de forma automática,
haciendo énfasis en las variables involucradas para evitar contaminación cruzada y la esterilización de las zonas,
comparando diversas técnicas de descontaminación, las que mejor nos ajusta es por medio de exposición a luz UV, ya
que evitamos el mal funcionamiento de componentes electrónicos por temperatura.
Palabras clave: Laboratorio clínico; Estría; Siembra de cultivos; Microorganismos; Contaminación cruzada.
Abstract. - The clinical laboratories belonging to the health system in Mexico are among the most discriminated
departments due to factors such as sources of financing, as it requires strong administrative management, as well as
the dependence on vast infrastructure, material, and human resources. Pneumonia, a disease that can be detected in a
subclinical stage, is the 2nd cause of death from respiratory infections in Mexico and is, in turn, the 7th cause of death
in the country. For the early diagnosis of diseases caused by microorganisms such as the one just mentioned, laboratory
tests are performed, including inoculation in culture media for the proliferation of said microorganisms, however, the
techniques used are manual, delaying technological progress. applied in terms of automation, which would allow better
workflows with fewer resources. A great challenge in automating the process is cross contamination that occurs at the
time of inoculation, as well as decontamination and sterilization after sowing. Considering this, the model of a device
that performs the microbiological culture process automatically was developed, emphasizing the variables involved to
avoid cross contamination and sterilization of the areas, comparing various decontamination techniques, the ones that
best fit us are through exposure to UV light, since we avoid the malfunction of electronic components due to
temperature.
Keywords: Clinical laboratory; Streak; Culture sowing; Microorganisms; Cross contamination.
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1. Introducción
Los laboratorios clínicos son una parte esencial
del sistema de salud en México, sin embargo,
enfrentan diversos desafíos que los hacen ser uno
de los departamentos más discriminados. Entre
estos desafíos se encuentran la necesidad de una
sólida gestión administrativa y la dependencia de
una amplia infraestructura, recursos materiales y
personal altamente capacitado. Estas dificultades
se vuelven especialmente críticas en el contexto
del diagnóstico temprano de enfermedades,
como la neumonía, que constituye la segunda
causa de muertes por infecciones respiratorias en
el país [1] y la quinta causa de muerte en general
[2], en la Tabla 1 se muestra una relación de las
principales causas de muerte en el 2021.
Tabla 1. Principales causas de muerte desglosadas por sexo Enero – Junio 2021 [2].
Rango
Total
Hombre
Mujer
1
COVID-19
145 159
COVID-19
89 716
COVID-19
55 437
2
Enfermedades del corazón
113 899
Enfermedades del corazón
63 617
Enfermedades del corazón
51 276
3
Diabetes mellitus
74 814
Diabetes mellitus
38 355
Diabetes mellitus
36 056
4
Tumores malignos
44 197
Tumores malignos
21 482
Tumores malignos
22 714
5
Influenza y neumonía
20 956
Enfermedades del hígado
15 041
Enfermedades
cerebrovasculares
9 161
Para detectar enfermedades causadas por
microorganismos, como la neumonía, los
laboratorios clínicos llevan a cabo exámenes que
incluyen la inoculación de muestras en medios de
cultivo para la proliferación de dichos
microorganismos [3, 4]. Lamentablemente, estas
técnicas de inoculación aún son realizadas de
forma manual, lo que retrasa el avance
tecnológico y la automatización del proceso [5-
7].
La falta de automatización en la siembra de
microorganismos en los laboratorios clínicos
puede tener un impacto negativo en la eficiencia,
precisión y capacidad de respuesta de estos
laboratorios, ya que la implementación de
tecnologías automatizadas puede ayudar a
superar estos problemas y mejorar
significativamente la calidad de los servicios de
diagnóstico y atención médica proporcionados
por los laboratorios clínicos, permitiendo
mejorar los flujos de trabajo y reducir el uso de
recursos [8-10].
Sin embargo, la automatización presenta desafíos
significativos: la contaminación cruzada que
puede ocurrir durante la inoculación, así como la
descontaminación y esterilización posterior.
Resolver este problema se vuelve crucial para
garantizar resultados precisos y confiables en el
diagnóstico temprano de enfermedades
infecciosas [11].
En este contexto, es fundamental abordar los
obstáculos que enfrentan los laboratorios clínicos
en México para lograr una mejora significativa
en la detección y diagnóstico de enfermedades, y
así contribuir a la salud y bienestar de la
población. La implementación de tecnologías
automatizadas y métodos de prevención de
contaminación podría marcar la diferencia en la
eficiencia y precisión de los servicios médicos
proporcionados por estos laboratorios. Para ello
se propone el desarrollo de un dispositivo que
automatice el proceso de inoculación de
microorganismos de manera automática,
haciendo énfasis en eliminar la contaminación
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cruzada sin comprometer el funcionamiento
correcto de los materiales utilizados, así como su
esterilización.
2. Estado del arte
Para que la automatización tenga éxito, debe ser
flexible para reafirmarse, adoptar el elemento
humano y adaptarse a los desafíos de la
diversidad de muestras, entendiendo lo anterior
mencionado, se muestra en la Figura 1 el proceso
que se debe seguir en el proceso manual para
obtener las siembras de microorganismos [12-
14].
Figura 1. Flujo de trabajo para obtener cultivos microbiológicos (Fuente propia).
La etapa preanalítica ocupa una gran parte de la
carga de trabajo, donde la inoculación de las
muestras en placas de agar consume el 25% del
tiempo de procesamiento inicial de las muestras
[15]. Actualmente existen equipos con diferentes
diseños y alcances de automatización para la
siembra de muestras que se comunican con el
sistema informático del laboratorio y permiten
seleccionar el tipo de medios de cultivo,
inoculan, siembran y etiquetan las placas. Estos
equipos pretenden resolver problemas de calidad
y estandarización de la estría o inóculo,
contaminación cruzada, tiempo de
procesamiento y costos en reprocesos, por
consiguiente, ahorro en tiempo y reactivos [16,
17]. En términos generales, todos estos equipos
utilizan muestras líquidas o medios de transporte
líquido.
Si bien, cada fabricante puede tener sus técnicas
de cultivo, el problema de esterilización y
contaminación cruzada sigue estando presente,
para disminuir estos problemas, en técnicas
manuales se controlan variables que garanticen
una mejor bioseguridad para el usuario y un
mejor resultado de siembra [18]. Las variables
involucradas son las siguientes [19]:
Limpieza y desinfección
o Uso de material estéril
o Manipulación adecuada de las muestras
Siembra en áreas separadas
o Cambio de asas entre muestras
o Uso de medio selectivo
o Lavado de manos
Control de temperatura
o Registro adecuado
o Formación y capacitación del personal.
Donde, las variables resaltadas son las de mayor
importancia en el diseño del dispositivo, ya que,
son propias del proceso, las que no están
resaltadas se dividen entre la toma de muestra
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(ajena al proceso) y tareas que se anulan por
efecto de la automatización.
Temperatura
Los microorganismos tienen un margen de
temperaturas en el cual pueden crecer. Este
margen viene delimitado por la temperatura
máxima de crecimiento, a partir de la cual no
pueden vivir e incluso mueren; la temperatura
mínima por debajo de la cual no pueden crecer,
aunque generalmente no mueren; y la
temperatura óptima a la cual ofrecen el mejor
crecimiento. La temperatura afecta a la velocidad
de crecimiento (y, por lo tanto, al tiempo de
generación). Cada bacteria (y suponiendo que el
resto de condiciones ambientales se mantienen
constantes) muestra una curva característica,
como la mostrada en la Figura 2, de tasa de
crecimiento en función de la temperatura, donde
podemos distinguir tres puntos característicos
llamados temperaturas cardinales [20].
Figura 2. Efectos de la temperatura en el crecimiento microbiológico. [23]
Durante la siembra, es esencial mantener una
temperatura adecuada en el laboratorio. Una
temperatura excesivamente alta o baja puede
afectar la estabilidad de los medios de cultivo y
la calidad de los resultados. Por lo general, se
busca mantener una temperatura ambiente
controlada y estable en torno a 20°C a 25°C [20].
2.1. Luz UV-C como germicida
La luz UV es la radiación electromagnética con
longitud de onda más corta que la luz visible y
más larga que los rayos X; se divide en UV-
Cercano (380-200 nm), UV-Lejano (200-10 nm)
y UV-Extremo. Considerando el efecto de la
radiación sobre la salud humana y el medio
ambiente, a una longitud de onda de 100 a 400
nm, se divide en: UV-A (320-400 nm), UV-B
(280-320 nm), UV-C (200-280 nm) y Vacío-UV
(100-200 nm) (a veces considerada UV-C o UV-
Extremo). En la literatura, han sido
documentadas variaciones en los intervalos y la
nomenclatura. La luz UV-C posee el mayor
efecto germicida, específicamente entre 250 y
270 nm, y la máxima eficiencia para la
desinfección se sitúa específicamente a 254 nm
[21].
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La inactivación del número de microorganismos
depende principalmente de la dosis, pudiéndose
compensar un menor tiempo de exposición con
una mayor irradiación. La dosis necesaria para
conseguir inactivaciones del 99, 99,9 y 99,99%
son, respectivamente: 2, 3 y 4 veces la dosis para
un 90% de inactivación o un 10% de
supervivencia, es decir, si una determinada
exposición a los rayos UV inactiva al menos el
90% de una población bacteriana, duplicar el
tiempo o la intensidad de la exposición puede
inactivar el 90% del 10% de microorganismos
restantes, para una eficacia germicida general del
99%. En la mayoría de los casos las dosis usadas
abarcan un intervalo desde los 0,2 hasta los 20
kJ/m2 [22]. En la Tabla 2 se muestra una relación
entre los microorganismos a eliminar y la dosis
de radiación necesaria.
Ahora bien, igualmente la distancia entre la
lámpara y el sustrato, el grado de turbidez de la
vía de propagación de la luz, afectan la dosis que
finalmente alcanza la muestra. Igualmente, este
tipo de tratamiento requiere que toda la superficie
del objeto quede expuesta a la luz UV durante el
tiempo suficiente para que cualquier
microorganismo presente pueda acumular la
dosis letal. Por lo que es limitada la capacidad de
predicción de la tasa de desinfección de la luz
UV. Dado que pueden producirse interacciones
complejas entre los microorganismos y la
composición de la superficie, la eficacia de la luz
UV depende de la estructura de la superficie o
topografía y presenta su limitación debido al
efecto sombra. Una distancia menor o igual a
ocho pies es una distancia adecuada para un
99.9% de desinfección, considerando un tiempo
de funcionamiento de aproximadamente 30
minutos [23]. La intensidad de irradiación
(mW/cm2), se puede calcular mediante la
ecuación (1).
Donde:
D = dosis de irradiación (kJ/m2)
I = intensidad de irradiación bajo el área
de emisión de luz UV-C (W/m2)
t = tiempo de exposición
Tabla 2. Dosis de inactivación de diferentes grupos microorganismos [21].
Microorganismo
Mínima dosis rango 99.9%
ml/cm2
Máxima dosis rango 99.9%
ml/cm2
Esporas
<6
370
Bacterias
1.5
39
Protozoario
<1
132
Virus
5
246
Algas y otros
>60
720
Mecanismo de desinfección
El mecanismo de desinfección por luz UV-C, se
efectúa por una reacción de foto sensibilidad del
microorganismo ante la radiación de onda corta,
en donde su ADN es afectado, logrando de esta
manera la inactivación. La reacción de
inactivación ocurre debido a un mecanismo de
dimerización del ADN, efecto que es causado
debido a la inducción de la formación de dímeros
de pirimidina, que alteran las hélices de ADN y
los bloques de replicación de las células
microbianas, que destruyen la capacidad de
reproducción y otras funciones de la célula. El
mecanismo de daño biológico es consistente con
la absorbancia de la luz ultravioleta por el ADN,
que alcanza su máximo en la banda UV-C
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alrededor de 260 nm [24], el daño puede verse
representado en la Figura 3.
Figura 3. Dimerización del ADN, como efecto de la incidencia de luz UV-C [25]
3. Metodología
Por medio de una investigación mixta de alcance
experimental, se desarrollaron modelos 3D con el
software fusión 360 del dispositivo de
automatización para inoculación en medio de
cultivo. Se realizó el modelo de la zona de
inoculación, tomando como inspiración el
funcionamiento de las incubadoras neonatales,
ya que según CENETEC, la incubadora neonatal
es un equipo médico cerrado, que consta de un
capacete transparente lo que permite aislar al
paciente sin perder contacto visual con él, con el
fin de proporcionarle un medio ambiente con
temperatura y condiciones preestablecidas, esto
para favorecer el desarrollo del neonato [25, 26],
a diferencia del neonato, el desarrollo en el
diseño es para crear un ambiente optimo con las
variables controladas necesarias para el
crecimiento microbiológico en la zona aislada,
los aspectos importantes que se consideraron en
el diseño son; la doble cúpula o capacete y el
principio de transferencia de temperatura por
convección [27], justificados por su simple
mecanismo en el que se hace ingresar un flujo de
aire del exterior, se calienta con una resistencia y
se dirige con un ventilador hacia el espacio
existente entre la doble cúpula, se consideró un
área para el flujo de entrada y una de salida, aquí
donde termina su recorrido dentro del capacete
para posteriormente ser expulsado hacia el
exterior, es importante mencionar que en el
recorrido que realiza el flujo de aire se colocan
sensores de temperatura y controles que
manipulan las variables para obtener las acciones
deseadas, así como la implementación de filtros
de aire que cumplen con otra función preventiva
del ingreso de partículas contaminantes y la
salida de estos mismos.
El control de la temperatura es fundamental en el
proceso automático, por ello, se hace uso de la
teoría de control clásico [28], se usa el esquema
de lazo cerrado de la Figura 4.
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Figura 4. Diagrama de bloques de un sistema de control de lazo cerrado [29].
Donde, la planta a controlar está constituida por
el sistema de temperatura, el diseño del
controlador se ha hecho pensado en el problema
que existe al manipular la temperatura que es una
dinámica lenta. El sistema térmico estará
constituido por una resistencia calefactora,
montada sobre una placa que estará debajo del
capacete [30, 31].
La etapa de potencia, está constituida por una
fuente de corriente que tiene como elemento de
potencia un transistor. Para la retroalimentación,
se usará un sensor de temperatura comercial
como lo es el LM35DZ, este se colocará en el
área de salida del flujo.
En la etapa de control, el diseño de la acción
proporcional nos otorgara la diferencia entre el
valor medido de la variable y el valor de
referencia. Esta diferencia, conocida como error,
se multiplica por una constante proporcional
(Kp), donde la acción proporcional responde de
manera directamente proporcional al error, la
acción integral toma la integral del error
acumulado y lo multiplica por una constante
integral (Ki) para obtener la salida del
controlador y finalmente la derivativa que
permite evitar las fuertes oscilaciones que se
pueden producir en torno a la referencia dotando
al sistema de dotar al sistema de una cierta
capacidad de “anticipación”.
Se desarrolló el control PID de manera que se
pudieran variar las ganancias de cada acción para
encontrar los valores que mejor se adapten a
nuestra planta. La faceta estética del proyecto se
plasmó mediante el uso de MDF de 3mm como
material base, y su diseño se desarrolló utilizando
la plataforma Fusion 360 para crear vectores de
corte y mediante el uso de la herramienta “origin”
propia del software, se exporto como archivo
SVG para cortarse en una maquina CNC laser.
El diseño del PID se realizó de manera
electrónica, esto pensando en disminuir la
demanda computacional para el prototipo, bajo
esta premisa, se emplearon amplificadores
operacionales TL084 que albergan internamente
cuatro amplificadores operacionales de entrada
JFET de alta velocidad.
Se realizaron pruebas del controlador en el
software de Matlab, donde se le otorgaron
valores simulados de una planta con un
comportamiento similar al que se utiliza y su
respuesta a un escalón unitario. Posteriormente,
de realizo el modelo 3D en Fusion360 de un
cuarto oscuro, esto con la intención de detectar la
mejor posición que debe tener la fuente de luz
UV-C respecto al material radiado y así tener la
mayor exposición de dosis letal.
Se construyó el cuarto oscuro con dimensiones
de 55cm de largo, 15cm de base mayor, 12cm
base menor y 20cm de alto, con lamina lisa de
calibre 90 y una fuente de luz UV comercial de
longitud de onda 254nm, 15W y 120V.
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Se realizaron cultivos de bacterias Gram (+) y
Gram (-) con la intención de someterse a la
radiación de la luz comercial y analizar sus
efectos sobre las mismas [32, 33]. Se realizaron
los cálculos tomando en cuenta los materiales
utilizados:
Para la determinación de la intensidad de la
lámpara se usa la fórmula de irradiación de una
fuente de luz (2), en unidades de potencia (watts)
por m2, luego se transforma a unidades de W/m2
para el uso de las dosificaciones recomendadas.
Donde:
I = intensidad de la lámpara
P = potencia de la lámpara (W)
A = área radiada (m2)
Según nuestras características obtenemos:
La determinación del tiempo de exposición
se encuentra representada por (3):
Donde:
t = tiempo de exposición
D = dosis (J/m2)
I = intensidad de la lámpara (W/m2)
Por tanto, las dosis obtenidas son:
* t
Para determinar la eficacia de la
descontaminación se utilizó el cálculo de
reducción bacteriano, este se logra realizando un
conteo bacteriano antes de comenzar el proceso.
El resultado se expresa en unidades formadoras
de colonias (UFC) por mililitro o por gramo de
muestra.
1. Después de completar el proceso de
desinfección o tratamiento, se toma una muestra
de la muestra tratada y se realiza un conteo
bacteriano nuevamente. Esto proporcionará el
número final de bacterias que quedan después del
proceso. Al igual que en el paso anterior, el
resultado se expresa en UFC por mililitro o por
gramo de muestra.
2. La reducción bacteriana se calcula
restando el número final de bacterias (NF) del
número inicial de bacterias (NI) y dividiendo el
resultado entre el número inicial de bacterias
(NI). La fórmula para calcular la reducción
bacteriana es (4):
3. La reducción bacteriana se expresa
típicamente como un porcentaje, lo que indica la
disminución de la población bacteriana después
del proceso. Para ello, el resultado se multiplica
por 100%.
A continuación, se muestran en la Figura 5 las
áreas del proceso de inoculación y donde se
realizarán las acciones anteriormente
mencionadas, la toma de muestra, aunque es
parte del pre analítico no se considera dentro de
la automatización por lo que esta seguirá siendo
tomada por personal capacitado o un profesional
del área.
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Figura 5. Proceso de automatización y áreas importantes de desinfección y control de temperatura. (Fuente propia).
4. Resultados
Tomando en cuenta las características físicas de
las incubadoras neonatales, se desarrolló el
modelo del dispositivo, contando con la doble
cúpula y entradas y salidas de aire, esto se
muestra en la Figura 6.
Figura 6. Modelo 3D de dispositivo de inoculación en Fusion360 (Fuente propia).
El proceso se realiza en un total de 4
departamentos, en la primer área, se elige el tipo
de estriado entre una serie de patrones mediante
un desplazamiento en el eje Z, posteriormente,
avanza a la segunda área donde el dispositivo con
el patrón del inóculo se impregna de muestra, en
el tercer departamento se realiza el inoculo con el
control de la variables para finalmente concluir
en el cuarto departamento donde se realiza la
esterilización de las áreas y se reinicia las
configuraciones para comenzar nuevamente el
proceso.
El diseño del PID se llevó de dos partes, la
carcasa, se aprecia en la figura 7 el render del
modelo 3D en fusión 360 y su corte en una
maquina CNC y ensamblaje físico en la figura 8.
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Figura 7. Modelo 3D de la carcasa del control PID en Fusion360 (Fuente propia).
Figura 8. Modelo físico de la carcasa del control PID (Fuente propia).
La segunda parte del control PID se divide en el
segmento electrónico, en el que se desarrollaron
los circuitos electrónicos mostrados en la Figura
9 y se realizó su parte física en baquelita con la
técnica de planchado.
Figura 9. Circuitos electrónicos, Restador del lado izquierdo y Kd del lado derecho (Fuente propia).
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Se probó el funcionamiento del controlador con
un motor de DC como planta que permite
controlar la posición del mismo [34], para ello se
utilizó un osciloscopio, un setpoint que varía de
1-5V y un potenciómetro acoplado al eje
rotatorio del motor que toma el trabajo de sensor,
las pruebas se observan en las señales de la
Figura 10.
Figura 10. Pruebas del controlador en osciloscopio (Fuente propia).
La señal amarilla representa el valor deseado o el
comportamiento que queremos tener en el
sistema y la azul el error, a su vez, del lado
izquierdo acción proporcional y lado derecho
acción proporcional con KP que hace que el
sistema se encuentre en estado crítico. En ambos
casos, las variables K del controlador PID hacen
que el sistema reaccione de formas distintas.
Con el correcto funcionamiento del controlador
PID analógico, se cambió la planta a una de
control de temperatura, donde se realiza el
sensado por medio de un transductor de
temperatura y se corrige el error haciendo
aumentar o disminuir el voltaje en una resistencia
eléctrica calefactora, con esto, se garantiza una
temperatura adecuada en el interior del tercer
departamento donde se realiza el inoculo.
Para el modelo del cuarto oscuro, se tomaron en
cuenta las medidas y distancias adecuadas para
obtener mejor dosis de exposiciones de la luz
UV-C, en base a eso se realizó el diseñó del
sistema tal como se muestra en la Figura 11, este
sirvió como base para realizar la construcción
física, tal como se ve en la Figura 12.
Figura 11. Modelo 3D de cuarto oscuro en Fusion360 (Fuente propia).
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Figura 12. Construcción de cuarto oscuro (Fuente propia).
Se construyó el cuarto oscuro para realizar las
pruebas de exposición de diversos
microorganismos [35].
Los microorganismos utilizados para la
exposición fueron colonias de bacteria tomadas
de colonias lactobacillus Gram (+), lactobacillus
Gram (-), así como muestras de diversas frutas
(manzana, fresa, guayaba, pera, tomate y
aguacate), todas a la misma exposición de tiempo
y distancia, los resultados son representados en la
Tabla 3.
Tabla 3. Efecto de la exposición de diversas muestras a diferentes dosis de luz UV-C (Fuente propia).
Microorganismo
Dosis 1 minuto
Dosis 5 minutos
Dosis 10 minutos
Lactobacillus Gram +
96%
99.99%
99.99%
Lactobacillus Gram -
97%
99.99%
99.99%
Escherichia coli (Obtenidas de fresa,
manzana y durazno)
94%
99.99%
99.99%
Levaduras
-
-
-
Salmonella (Obtenidas de papaya y
lechuga)
98%
99.99%
99.99%
Se logró controlar el disparo de luz UV en
tiempos programados, según los resultados
obtenidos, la mejor dosis se logra con un tiempo
de exposición de 5 minutos en el área designada
para el dispositivo, ya que, con 1 minuto aún hay
crecimiento de microorganismos y con 10
minutos o más, es mínima la diferencia que existe
en comparación a 5 minutos, con el problema que
hace lento el proceso y genera calor que puede
dañar la integridad del agar.
4. Conclusiones
La siembra microbiológica permite el cultivo y
aislamiento de microorganismos para su
posterior análisis y estudio. La correcta
realización de esta técnica requiere prácticas en
condiciones ideales y esterilización para evitar la
contaminación cruzada y obtener resultados
precisos.
En el contexto de la desinfección y esterilización,
la luz ultravioleta (UV) es una alternativa
atractiva a los productos químicos desinfectantes
debido a su capacidad germicida y la ausencia de
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residuos tóxicos. La irradiación UV actúa
dañando el material genético de los
microorganismos, lo que inactiva su capacidad
de replicarse y los destruye. Sin embargo, es
importante considerar las limitaciones de la luz
UV en términos de penetración y sensibilidad de
ciertos microorganismos.
A su vez, la implementación de un control PID es
útil para eliminar errores en estado estacionario,
lo que garantiza que el sistema alcance el valor
de referencia de temperatura con precisión y
rapidez, a su vez, al hacerlo analógico, ofrece
simplicidad y respuestas en tiempo real sin la
latencia asociada con la conversión digital. Esto
es especialmente importante ya que, la respuesta
por si sola es lenta y se busca obtener mayor
velocidad en el control, además, suelen ser más
simples en diseño y construcción en comparación
con sus contrapartes digitales ya que no requieren
sistemas de procesamiento altos. Esto se traduce
en costos de fabricación más bajos, lo que puede
ser ventajoso.
Por otro lado, es importante mantener una
temperatura ambiente controlada y estable en el
laboratorio y la zona de inoculación para
garantizar la estabilidad de los medios de cultivo
y preservar la viabilidad de las muestras.
En general, tanto la siembra microbiológica
como el control de temperatura y desinfección de
las zonas aisladas son cruciales para el
diagnóstico y la investigación en microbiología.
Al seguir protocolos adecuados y mantener un
control riguroso en todas las etapas de estos
procesos, se puede garantizar la precisión y
confiabilidad de los resultados microbiológicos
deseados para la correcta automatización del
proceso de inoculación.
5. Agradecimientos
Este trabajo fue posible gracias a la
infraestructura prestada por el Instituto
Tecnológico Superior de Pátzcuaro, así como los
asesores, Mtro. Guillermo Rey Peñaloza
Mendoza y Dra. Gladys Jiménez García.
6. Agradecimiento de autoría
Pablo Jonatán Flores Medina:
Conceptualización; Metodología; Software;
Validación; Investigación; Análisis formal;
Escritura - Borrador original; Escritura - revisión
y edición; Visualización. Paola Garibay
Murillo: Recursos; Escritura - Borrador original;
Visualización. Guillermo Rey Peñaloza
Mendoza: Conceptualización; Validación;
Análisis formal; Escritura - revisión y edición;
Supervisión.
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