Учёные из Университета Иллинойса оценили надёжность существующих методов проверки порошкового детского питания на кронобактер, опасный пищевой патоген.
Производители детского питания используют сложные системы менеджмента безопасности пищевой продукции (СМБПП), в том числе тестирование продукта с целью убедиться, что система работает. Мэтью Стасевич и его команда выяснили, какие методы обнаружения кронобактера наиболее эффективны.
Во-первых, выделение образцов через заданные промежутки времени (или стратифицированный анализ) оказалось эффективнее, чем случайный отбор проб во время производства. Во-вторых, хотя увеличение количества образцов повышает шанс обнаружить патоген, существует критическая точка, после которой дальнейшее увеличение теряет смысл.
«Мы обнаружили, что существующие методы тестирования эффективны – как минимум против этой конкретной угрозы, – поясняет Стасевич. – Но наша работа также подчёркивает необходимость дополнительных исследований и обмена данными о заражении при производстве, чтобы частота отбора образцов соответствовала сегодняшним потребностям».
СМБПП при производстве детского питания включает такие контрольные точки, как пастеризация молока, и предотвращение заражения путём чистки и дезинфекции помещений. Тестирование продукта – способ верификации его безопасности, и метод должен быть достаточно эффективным, чтобы обнаружить опасный продукт раньше, чем он попадёт в магазины.
В ходе исследования Стасевич и его помощники использовали компьютерное моделирование, чтобы симулировать отбор проб и их тестирование в трёх сценариях: когда кронобактер присутствует в 1%, 10% и 42% образцов. Моделированный процесс был основан на реальном тестировании, которое проводили в Европе в 2010-х. Было установлено, что вероятность обнаружить патоген во всех трёх сценариях очень высока при наличии 30 или больше образцов. Дальнейшее увеличение этого числа возможно, но не приводит к значительному росту шанса обнаружения.
«Мы не только проанализировали возможные сценарии, но и запустили онлайн-сервис для симуляции сценариев тестирования, чтобы производитель сам мог понять, насколько эффективен его план, и оптимизировать процесс отбора», – пояснил один из авторов проекта Минхо Ким.
Источник: crispy.news
