1 Progetto di Ricerca 2 Sviluppo di modelli probabilistici per stimare cambiamenti qualitativi e 3 quantitativi durante produzione, trasporto, stoccaggio e consumo di pasti e 4 prodotti pronti. 5 6 I patogeni che contaminano gli alimenti sono fonte di preoccupazione sia per le industrie 7 alimentari che per i governi. Entrambi cercano quindi di disegnare strategie di riduzione e/o 8 eliminazione del rischio. L’analisi quantitativa del rischio microbiologico (QMRA) è una 9 metodologia per valutare ed integrare dati relative all’origine ed all’evoluzione di un patogeno 10 lungo una catena alimentare e per determinare il rischio per la salute umana legato alla 11 presenza del patogeno stesso. La microbiologia predittiva può aiutare chi fa valutazione del 12 rischio e chi gestisce il rischio a prendere decisioni corrette in relazione alla riduzione di tale 13 rischio nei prodotti alimentari in base alla previsione dell’impatto di alcune variabili intrinseche 14 ed estrinseche sulla sopravvivenza o inattivazione dei patogeni. 15 Il principale obiettivo di questo progetto è sviluppare modelli probabilistici per una selezione di 16 parametri qualitativi e quantitativi da inserire in un software in relazione ad una gamma di 17 prodotti pronti al consumo (Ready to Eat RTE). 18 Piano di Attività 19 1. Revisione e mappatura dei fattori che impattano sicurezza e qualità dei prodotti 20 RTE da includere nei modelli, M1- M4. Una revisione della letteratura verrà effettuata. 21 Inoltre verrà svolta la valutazione dell’esposizione al rischio in funzione dei prodotti RTE 22 selezionati. 23 2. Selezione dei punti della catena alimentare che influenzano i parametri qualitativi 24 e di sicurezza per lo sviluppo dei modelli, M3- M8. Ad ogni fase della catena 25 produttiva saranno applicati modelli quantitativi o predittivi per stimare il cambiamento 26 quantitativo o di prevalenza dei microrganismi selezionati (Lindqvist et al. 2002; Nauta 27 2003; Tromp et al. 2010). L’output della modellazione di una fase rappresenterà l’input 28 per la fase successiva fino alla fine del processo produttivo quando verrà stimata 29 l’esposizione al patogeno in esame legata al consumo del prodotto RTE. Per stimare 30 l’effetto della miscelazione di ingredienti diversi durante la preparazione di un prodotto 31 RTE, il Modular Process Risk Model (MPRM) (Nauta 2001; Nauta 2003; Nauta 2005) 32 sarà considerato. Infine, saranno valutati gli effetti di differenti scenari di conservazione 33 e preparazione dei prodotti RTE sui parametri di sicurezza e qualitativi considerati. 34 2.2.1 Combinazione dei dati sperimentali e dei dati di modellazione ottenuti per i 35 parametri qualitativi e di sicurezza in relazione alle variabili legate ad 36 ingredienti, processi produttivi e distribuzione. 37 2.2.2 Validazione dei modelli. La validazione verrà effettuata sia utilizzando dati 38 ottenuti nel progetto che dati di letteratura e di banche dati. Verranno valutati gli 39 errori statistici e gli indici Goodness-of-Fit. 40 3. Stima dei criteri di sicurezza alimentare (Obiettivi di Performance (PO) e criteri di 41 processo (PC)) per i prodotti RTE ed i rischi microbiologici selezionati, M6-M9. I 42 risultati ottenuti nella prima fase del progetto saranno incorporati in modelli di analisi 43 quantitativa del rischio disponibili. I risultati dei modelli di analisi del rischio e predittivi 44 saranno utilizzati per definire PO quantitativi (es. Unità Formanti Colonia per g) per i 45 rischi studiati. Il raggiungimento di tali PO è legato al raggiungimento degli obiettivi di 46 sicurezza alimentare (FSO). 47 Per determinare i criteri di sicurezza alimentare si può applicare l’equazione proposta 48 dall’ICMSF (2002). Tale equazione considera l’effetto di differenti fasi del processo 49 produttivo in termini di crescita, inattivazione, contaminazione crociata, etc per il 50 raggiungimento di un FSO: 51 H0 I R FSO 52 (1) 53 H0 è la popolazione iniziale di microrganismo, I è un fattore che tiene conto dello 54 sviluppo, mentre R è il fattore di riduzione. I termini sono espressi in valore logaritmico. 55 Inoltre, specifici criteri di processo saranno elencati per ogni prodotto RTE in termini di 56 pH, 57 ottenere un appropriato standard qualitativo. Sia i PO che i PC saranno integrati nel 58 software che verrà sviluppato. aw, intervalli tempo/temperature, miscele di gas (MAP) e altri parametri per 59 60 4. Sviluppo di modelli probabilistici da incorporare nel software, M9-M12. Fonti di 61 variabilità ed incertezza nei modelli verranno identificate e valutate attraverso metodi 62 statistici e tecniche di simulazione. Saranno considerati approcci Bayesian basati sulla 63 conoscenza di una data variabile nel modello. Inoltre, il metodo dei momenti sarà 64 considerate per propagare informazioni relative all’incertezza e variabilità in funzione di 65 media e deviazione standard degli inputs. L’analisi Monte Carlo sarà impiegata come 66 metodo numerico perchè permette di propagare le distribuzioni di probabilità in studi di 67 analisi del rischio in funzione di analisi basate su processi di campionamento casuali. 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 Bibliografia - ICMSF (International Commission on the Microbiological Specifications of Foods) (2002) Microorganisms in Foods 7. Microbiological testing in food safety management. New York, KluwerAcademic / Plenum Publisher. - Lindqvist R, Sylvén S, Vågsholm I (2002) Quantitative microbial risk assessment exemplified by Staphylococcus aureus in unripened cheese made from raw milk. Int J Food Mic 78: 155-170. - Nauta M (2003) A retail and consumer phase model for exposure assessment of Bacillus cereus. Int J Food Microbiol 83: 205-218. 79 80 81 82 83 84 85 86 87 - Nauta MJ (2001) Modular process risk model structure for quantitative microbiological risk assessment and its application in an exposure assessment of Bacillus cereus in REPFED. Bilthoven, the Netherlands. - Nauta MJ (2005) Microbiological risk assessment models for partitioning and mixing during food handling. Int J Food Microbiol 100:311-22. - Tromp SO, Rijgersberg H, Franz E (2010) Quantitative microbial risk assessment for Escherichia coli O157:H7, Salmonella enterica, and Listeria monocytogenes in leafy green vegetables consumed at salad bars, based on modeling supply chain logistics. J Food Prot 73: 1830-1840.