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1、预测微生物学和HACCP 第一节 前言20世纪80年代频繁发生的食品污染事件使公众开始迫切要求供应安全和健康的食品，各国科学家也认识到，许多用于测定质量和安全的微生物学方法需要较长的时间，根本没有预测价值。HACCP方法在食品工业中经常用于防止做生物学问题，特别是防止食源性感染或中率，HACCP体系的信息一般来源于科学文献、消费者投诉、有关以前产品的健康危害资料、官方校准推荐书以及监督疾病的官方公报和报告（如美国亚特兰大疾病控制中心、英国伦教公共健康实验机构）等，此外，指导HACCP小组组织系统的一系列官方文件和调查表、决策树)或互联网计算机程序（CFDRA,1992)都提供了有价值的帮助。虽
2、然应用于各种特定产品的HACCP已经建立并开始实施，但是，目前微生物学危害分析及确定关键控制点的过程有很多不确定因素，其中仍有许多基本问题不能从上述信息来源中得到确切答案。例如：某一工序/步骤是否是关键控制点？如果某一工序/步骤中的时间与温度能够导致沙氏菌繁殖，那么沙门氏菌在该工艺/步骤中究竟增加了多少？在某产品中用pH抑制取代水分活度抑制后，如果温度发生波动，那么产气梭状夹膜杆菌芽抱产生和生长的趋势是如何变化的？在改变巴氏杀菌的时间与温度时，能否保证产品的安全性（即微生物菌落总数、致还是否得到有效控制）?如果pH失去控制，那么健康危害的增加量是多少？对产品的命运有何影响（如继续生实行更严格的
3、生产还是放弃）?现在，随着预测微生物学的发展，就有可能定量回答上述问题。一、预测微生物学的概念众所同知，微生物的生长、繁殖会使其所处环境的某些物理、化学参数发生改变，如果能预先了解微生物的生长、繁殖和物理、化学参数之间的关系，就可通过检测物理和化学参数的变化了解做生物的生长、繁殖情况，从而可以间接监控微生物的生长、繁殖情况，这样就可避免使用费时、费力且效率低下的微生物检测方法，即不通过培养微生物而直接得到有关微生物生长、繁殖或死亡的信息。众多科学家在这方面的研究工作为食品微生物学新领域预测微生物学的出现奠定了基础。预测微生物学（Predictive Microbiology)是建立于计算机基础
4、上的对食品中微生物的生长，残存和死亡进行量化的预测方法，它将食品微生物、统计学等学科结合在一起，建立环境因素（温度、ph、水分、活度、防腐剂等）与食品中微生物之间的关系的数学模型。其目的是通过计算机和配套软件，在不进行微生物检测的条件下快速地对产品货架期和安全性进行预测。即通过测定微生物在特定控制条件下对环境因素的反应，将反应结果量化并以数学方程式表达，最终根据方程式利用插值法预测微生物在新设定条件下的反应，即利用已建立的方程模型通过计算获得相关数据，而不需要通过繁殖微生物来获得相关数据。在计算机的基础上，将微生物预测、棚栏技术和HACCP系统有效结合，就可实现食品厂从原料、加工到产品的储存、
5、销售整个体系的计算机智能化管理和监控。也就是说，计算机能够给出各个工序的关键控制点，并预测产品的微生物指标，以及在不同储存环境下的货架期和食品的安全性。也可以通过计算机设计新产品、新工艺，给出产品的储存条件和货架期，大大减少新产品开发的时间。二、预测微生物学的研究历史早在1937年，Scott在研究冷冻牛肉的腐败时发现，如果知道在不同温度下每种微生物的繁殖速度，就有可能预测在每一储藏温度下各种微生物导致的腐败程度。当肉类加工厂冷却牛肉时，牛肉表面处于适合微生物繁殖的温度，因此，通过测定不同温度下牛肉表的微生物数量，就可预测不同温度下微生物数量的变化。预测食品微生物学是从两个互相分离的研究方向上
6、发展起来的。其中一个方向是控制鱼的腐败（1964),此项目起源于英联邦的Torry RescarchStation,他们研究了温度对鱼腐败速度的模型。Olley和她的合作者在海洋食品研究工作中继续应用该模型方法。Olley认识到许多腐败过程（包括微生物生长）对温度的响应都有基本的相似性。发表的文章中，把一个一般的模型应用到鸡肉的腐败上。另一个研究方向是与防止食物中毒有关。加利福尼亚的Genigeorgis小组确定各个因素的综合作用可防止致病菌的生长和毒素的产生。他们在食品所处的环境条件（如温度、pH、NaCl 浓度等）与细菌总数的对数之间建立模型，然后把对数的变化与细菌的生长或毒素产生的可能性
7、联系起来。与此同时，英联邦的工作者也致力于描述生长与各因素综合控制的关系，但直到几年之后才开始把他们的成果总结为方程，用于描述微生物的生长和毒素产生的概率。与此相似，在新西兰Kreyger(1972)采用模型的方法预测海洋运输中谷物食品的无霉储存期，并没有将结果表示成方程，而表示成图表的形式。在20世纪80年代，逐渐上升的注意力转向微生物的生长，在这个领域有大量文章发表，如Genigeorgis的方法应用于比生长率模型；Ratkowsky等人（1982,1983)建立了细菌比生长率与温度的简单模型。后来，也把pH的作用包括进来。Roberts小组在1987年开始研究比生长率模型，这些努力最终产
8、生了一种完全不同的方法，成为Food Micromodel和Pathogen Modeling Pro-gram的基础。1983年，在一个应用微生物学会的专题研讨会上，发表了有关微生物预测学的研究成果：一个30人的食品微生物学家小组，应用直观预测的Delphi工艺，用计算机预测了食品货架期，开发了腐败菌生长的数据库。从此，预测微生物学正式拉开了序幕。此数据库预测系统经广泛应用，到1993年为止，有效率达80%。然而，当时一些食品微生物学家和食品工艺学家有所怀疑，认为微生物预测不够准确或可靠。小组成员中至少有25%人认为，从发展趋势上看，预测微生物学甚至要到21世纪初才会被接受。由于预测模型的实
9、验误差已经通过独立的实验数据所确认：从文献上或者从严格的目标（靶）实验，已证明模型误差不大于微生物实验所带来的误差，逐渐有越来越多的科学家赞同使用此据库。此后，预测微生物学迅猛发展，其意义正如Roberts阐述到：“我们提出预测微生物学的概念，在微生物生长对主要控制因素（如温度、pH、水分活度）的响应之间建立模型，能广泛应用到相关食品的模型，将极大地减少今后微生物检验的需要，并能预测食品的质量和安全性，随之而来的是巨大的经济利益”。Roberts and Jarvis在1983年的论文可视为预测微生物学后来快速发展的基石。在那篇论文中，他们向传统的“食品质量和保证”实验提出挑战，把这些实验描述
10、为“昂贵的和巨大的”消极的科学，提倡一种更加系统的和合作的方法。1983年，Stumb等人建立了微生物受热破坏模型，并成功地应用于食品工业；Crueger 等人将工业微生物发酵过程的数学模型应用于发酵工业，并取得了很好的结果。随着计算机科学的发展与进步，数学模型技术开始被广泛应用于食品中微生物的生长和繁殖。正如Buchanan 所说，计算能力的提高是实现预测模型的关键因素之一。从1983年起，预测微生物学的巨大潜力吸引了巨大的研究兴趣和资金，如美国、英国、澳大利亚以及欧洲。在欧洲，微生物预测模型非常受重视。欧盟的FLAIR研究项目（Food Linked Agricul-tural and I
11、ndutrial Research)(1989-1993)对下述两部分内容进行了研究：关于“食品中微生物生长和残存的预测模型”的研究计划，向欧盟15国的年青科学家介绍预测模型的概念。与英国食品微生物模型（Food Micromodel)相比，此计划企图建立更广泛的包括腐败菌、酵母、霉菌等与食品有关的微生物模型。计算机辅助设计生产工艺，在有限货架期内提高产品的质量和安全性，并考虑产品的性能和过程的参数。欧盟致力于发展一个用户友好界面，建立专家系统软件。欧洲在预测模型方面的投入在名为COST的研究计划中持续进行，新项目COST914开始于1995年3月1日，制定了4个目标。每个目标发展为1个子项目
12、：(1)在主要的欧洲食品中确定预测模型。(2)发展数据采集的仪器方法。(3)评估杂菌总数的重要性。(4)在可靠的生物学基础上发展微生物残存模型。1991年，美国农业部的微生物食品安全研究单位（USDAapos;s Microbial Food Safety Re search Unit)已经开发并发行了应用软件“Pathogen Modeling Program”，此软件利用自动响应面模型处理大多数常用的防腐剂。1992年，英国农业、渔业和食品部（UK MAFF)开发了“FoodMicromodel”一个建立在数据库和数学模型基础上的食品微生物咨询服务器，描述食品中致病菌的生长与环境因素之间的
13、关系。1993年，Dalgaard发现，对真空或充气包装的雪鱼肉而言，腐败时数量最多的微生物是Shewanella putrefaciens,但是导致腐败的主要微生物却是Photobacterium phosphoreum,而其数量仅占腐败鲤鱼中微生物总量的1/10。因此，Dalgaard指出，必须确认特定腐败微生物，并以模型为基础预测这些微生物在生长繁殖过程中导致的腐败。总之，食品安全性模型必须以与之相关的微生物种类为基础，必须通过科学实验准确了解导致食品安全或质量问题的微生物种类及影响其生长、繁殖的关键因素。目前，国内外对这方面的研究工作非常关注，不断有新的模型建立，用以控制各类食品。三、
14、预测微生物学的主要作用Genigeorgis(1981)提出预测微生物学将为制定有关食品中微生物状况的指导原则、衡量标准以及规范提供合理的依据。Broughall等人（1983)认为在缺乏有关影响微生物生长的因素时，经常将HACCP概念用于食品生产中。他们研究了不同温度和水分活度对金黄色葡萄球菌和鼠类伤寒沙门氏菌生长速度的影响，并建立了数学模型。得到的模型揭示了温度和水分活度之间的相互关系，从而使IIACCP体系更加有效地应用于食品的加工和流通过程。Broughall和Brown(1984)把这项研究发展到pH对这两种致病菌的影响，并再次强调该模型能广泛地应用于危害分析和HACCP。因此，II
15、ACCP方法和预测模型之间的关系是直观的。现在预测微生物模型已成为客观评价食品安全所需要的4种方法之一，在HACCP体系中具有下述作用：(1)测定产品形式的改变对货架寿命和安全性的影响。微生物预测技术中信息库的建立，需要考虑许多与食品安全和质量相关的棚栏因子（Hurdle Factor)。虽然在一个简单的预测模型中不能包括所有的栅栏因子，但一般预测模型包括温度、pH、A、（盐或保湿剂）、防腐剂等几种主要栅栏因子及其相互作用。加工者可根据计算机数据库提供的栅栏，预测未成型产品的可贮性以及可能生长繁殖的微生物。在食品设计中，栅栏因子的合理组合既能确定食品的微生物稳定性，又能改进产品的感官质量和营养
16、特性，提高经济效益。在食品设计步入计算机化的进程中，可将现有的理化、微生物数据收集起来，建立一个带有数据库的计算机软件，通过计算机来提出配方、工艺流程和包装方式的合理化建议，至少在理论上使该产品的微生物稳定性得到保证。此外，还可应用计算机软件来改进不稳定产品(2)对生产和贮藏控制中的失控情况进行客观评价。因为预测模型能客观评估食品加工和控制操作中的微生物行为，从而能保证HACCP体系的有效实施。(3)有助于合理设计新工艺和新产品，确保达到预定的货架寿命和安全性。因为在预测模型的帮助下能更容易地提前评估和确认有关安全、质量和问题的关键控制点，所以，只要在设计新产品和新工艺的过程中有效利用预测模型，就可避免在货架期内发生产品安全问题Gould 认为，预测微生物学将会促使食品卫生和安全研究产生一个更加完善的方法。这将冲击食品生产的各个阶段，即从原材料的收获、处理到加工、贮藏、分配、零售以及消费者等各个环节。除
