◎李雪娜
(国家轻工业食品质量监督检测南京站,江苏 南京 210000)
沙门氏菌广泛分布于自然界之中,人们很容易通过食物摄入而感染沙门氏菌,继而引发胃肠炎、菌血症或败血症以及伤寒等其他肠热症型疾病。沙门氏菌为革兰氏阴性,形态是呈两端钝圆的短杆菌,需氧或兼性厌氧菌,无芽孢和荚膜,大多有周身鞭毛,能运动;在普通培养基中就可生长,最佳生长温度约为37 ℃,最低生长温度为5 ℃,最适pH 为6.8~7.8,但它对热抵抗力不强,在60 ℃、15 min 条件下都可被杀死。沙门氏菌是导致食源性疾病暴发的重要原因之一,严重威胁食品安全[1]。在各类食品中,畜禽肉、蛋以及乳类食品是引起沙门氏菌病暴发的主要媒介,特别是即食类食品,食用前不再作消毒处理,一旦遭受沙门氏菌二次污染,将使消费者承受更大的感染风险。
预测微生物学是一门在微生物学、统计学、数学和应用计算机基础上建立起来的新兴学科,借助所建预测模型,可以在不进行传统微生物学检测的情况下,快速对食品的污染状况、安全性和货架期等进行预测,从而可以有效监控致病菌污染、管理食品安全。预测微生物学的研究内容主要是基于微生物对环境影响具有重现性的原理,设计一系列能够描述和预测微生物在特定条件下生长和存活的模型,这些模型为微生物定量风险评估和危害分析关键控制点(HACCP)提供了科学依据,是管理食品安全的重要工具。
关于预测模型有很多分类方法,目前人们普遍认可的是WHITING 和BUCHANAN 提出的基于变量类型的模型分类法,将模型分为两大类,即生长模型和失活模型,每个模型又有3 个不同层次的模型水平,分别为一级模型、二级模型和三级模型[2]。一级模型是基础模型,它用来描述微生物量与时间之间的函数关系;二级模型是指一级模型中的参数与物理、化学、生物等环境变量(温度、贮藏气体、水分活度、pH、有机酸及紫外线照射等)之间的函数关系;三级模型是在一级、二级模型的基础之上所建立的计算机应用程序,也称专家系统。部分一级、二级、三级模型如表1所示。
表1 模型分类表
预测微生物学的核心在于建立完善的预测模型,而全面准确地建立数学模型是建立预测模型过程中的关键问题。采用不同的微生物培养方式、数据采集方式、检测技术,对预测模型的准确性有较大影响。表2 列出了常见的检测技术及其优点、局限性,还给出了目前在检测沙门氏菌中的实际应用。
表2 建模过程中使用的检测方法表
续表2
在表2 所列出的方法中,传统的平板计数法大多在无菌条件下选择合适的培养基对单一微生物进行培养(少则2~3 d,多则数周),耗时耗力且无法检测出可存活但不可培养状态的细菌;酶联免疫吸附法在应用过程中,微生物之间易发生交叉反应,而且由于抗原抗体复合物的结合能力低,通常检测限较低;分子方法比常规方法更加具有特异性及敏感性,但是PCR 法中的扩增步骤会因为食品基质的不同成分而受到干扰,扩增时间太长还需要注意避免交叉污染。近年来,还出现了一些新技术,如纳米技术、生物传感器检测技术、近红外技术等。例如,MAO 等[3]用实验室构建的纳米流式细胞仪(nFCM)对鸡蛋中的鼠伤寒沙门氏菌进行快速、定量检测,整个实验过程程耗时短,且具有较低的检测限和较大的动态范围,可以同时检测鼠伤寒沙门氏菌和总细菌数量。由于每种方法各有利弊,在实际应用中为了确保数据的准确性,还需要综合考虑,往往将两种或两种以上的方法结合使用来弱化单一方法的弊端。
不论是微生物的群体预测模型还是单细胞预测模型,绝大部分仅研究单一微生物的生长、繁殖及死亡情况,但实际生活中的食品不可能只有单一微生物的存在,微生物与微生物间、微生物与外部环境间都存在着相互作用[4]。目前,用于描述微生物间交互作用的预测模型主要是基于修正的Baranyi 模型而发展起来的Jameson-effect 模型及Lokta-Volterra 模型[5]。
预测模型的准确建立除了需要考虑微生物与微生物之间的交互作用,还要考虑到环境对微生物的影响。建模时使用的培养基或食品基质都可看作一个微环境,它们与微生物之间的作用不可忽略。传统上,食品中病原体的生长、失活预测模型建立在肉汤培养基的基础之上,用于建模的数据(迟滞期、最大比生长速率等)可能与固体食品基质中的数据相差很大。
3.2.1 培养基与食品基质
李萌等[6]研究了不同基质条件下食品防腐剂对冷藏河鲀鱼片腐败菌的抑菌差异,实验结果为山梨酸钾溶液在鱼肉汁基质中对荧光假单胞菌、莓实假单胞菌的抑菌效果均优于在营养肉汤液体培养基基质中的抑菌效果。
3.2.2 不同食品基质
食品中的微生物大多有3 种不同的生长形态,即浮游细胞、表面菌落和浸没菌落,它们常常单独或以组合形式出现。浮游细胞指微生物细胞在液体基质中浮游生长,而表面菌落和浸没菌落是指微生物菌落在结构性食物的表面或内部。菌落中的细胞易受多种因素的影响,如有毒代谢物的积累、食品的微观结构、食品内部的扩散限制等,因此微生物浮游生长的微环境不同于固定生长的微环境。常认定细菌在这些不同的生长形态中生长速率大小为:浮游细胞≥浸没菌落≥表面菌落。常见食品基质的物理状态可以是液体(如果汁)、凝胶状(如果冻、软糖等)、黏状等。例如,细菌在液体食品中以浮游细胞的状态存在,在肉、蔬菜中以表面菌落的状态存在。
预测微生物学的核心是建立完善的数据库及筛选出可靠的一级、二级模型,尽管目前有很多预测模型,但要使得这些沙门氏菌模型能正确应用在食品安全领域还有许多工作要完善。
(1)目前关于沙门氏菌单细胞预测模型的相关研究过少。
(2)目前关于微生物之间的交互作用研究太过局限。①不同微生物之间的交互作用研究不彻底,目前大部分研究交互作用局限于两种菌种纯培养状态下的竞争模型,还需要开发存在背景菌或者更贴近实际食品的竞争模型。②微生物之间不只存在竞争关系,关于不同微生物对沙门氏菌的协同作用了解甚少,还需进一步研究微生物与微生物之间的相互作用。③实际食品中微生物的菌落浓度通常很低,因此构建单细胞水平下的微生物间交互模型更具有实际意义。④将微生物间交互模型结合到已有的微生物预测软件中,使得非专业人士也可以快速准确地获得预测微生物学相关信息的指导,为数据分析奠定工作基础。
(3)我国食品微生物风险评估工作起步较晚,投入较少且发展缓慢。在这种情况下,就要借鉴国外的先进技术和经验,实现国内风险评估工作的良性发展。食品中食源性病毒、寄生虫等的定量风险评估尚未开展或刚刚开始,重要病原菌在不同食品组合的定量风险评估需要拓展。
随着沙门氏菌引发的食源性疾病案例的频繁出现,沙门氏菌预测模型的相关研究也将不断深入。围绕食品复杂基质、多种微生物相互作用以及基于新技术建模的研究将会成为新的研究热点。