Rozporządzenie (UE) 2024/2895 - Co Producent może zrobić, aby wykazać spełnienie kryterium bezpieczeństwa żywności w odniesieniu do L. monocytogenes

W związku z opublikowaniem Rozporządzenia Komisji (UE) 2024/2895 z dnia 20 listopada 2024  zmieniającego Rozporządzenie (WE) 2073/2005 w zakresie przepisów regulujących występowanie Listeria monocytogenes w produktach RTE wprowadzone zostaje kryterium „nie wykryto” L. monocytogenes w produktach wprowadzanych do obrotu w ciągu okresu przydatności do spożycia. Nowelizacja przepisów dotyczy produktów zaliczanych do kategorii 1.2, co do których przedsiębiorstwo sektora spożywczego będące producentem nie było w stanie wykazać w sposób zadowalający dla właściwego organu, że poziom L. monocytogenes nie przekroczy limitu 100 jtk/g w całym okresie przydatności do spożycia żywności.

Istnieje kilka możliwości dostosowania się do nowych wytycznych, które określono w załączniku II Rozporządzenia 2073/2005 w sprawie kryteriów mikrobiologicznych dotyczących środków spożywczych aby efektywnie wykorzystać czas do 1 lipca 2026, daty rozpoczęcia stosowania nowelizacji przepisów.

ZMIANA DOTYCZY: produktów RTE zaliczanych do kategorii 1.2 i etapu stosowania kryterium 100 jtk/g dla L. monocytogenes

WYZWANIE: wykazanie „właściwemu organowi” że liczba L. monocytogenes nie wzrośnie powyżej kryterium 100 jtk/g do końca Terminu Przydatności do Spożycia (TPS)

NARZĘDZIA jakimi dysponuje Producent wg obowiązujących przepisów - Rozporządzenie 2073/2005, Art. 3 ust 2 oraz załącznik II, wg kolejności zapisu:

* Matematyczny Model Predyktywny / Prognostyczny

Pozwala na wyznaczenie długości trwania lagfazy i max tempa wzrostu. Jest opracowany według ściśle określonych wytycznych i bazuje na ponad 40-letniej historii nauki w tym zakresie. Jest opracowany na podstawie danych pochodzących z analiz rzeczywistego produktu przesłanego do laboratorium. Model predyktywny to wybrana i dopasowana, do wyników uzyskanych z analiz mikrobiologicznych produktu, funkcja matematyczna (na rysunku poniżej funkcja Gompertz’a). Model pozwala wyznaczyć parametry kinetyczne charakteryzujące populację: długość lagfazy, tempo wzrostu w fazie wykładniczej, czas pomiędzy podziałami komórek, max gęstość drobnoustrojów w fazie stacjonarnej.

W przykładowym produkcie kluczowe w ocenie ryzyka rozwoju Listeria monocytogenes jest tempo wzrostu czyli charakterystyka populacji mówiąca o ile jednostek (log jtk/g) wzrośnie populacja w jednostce czasu, najczęściej w ciągu godziny/doby (µ=0,072 log jtk/g/dzień). Po uwzględnieniu czasu trwania lagfazy (l=18,6 dnia) (czas potrzebny populacji drobnoustrojów do rozpoczęcia namnażania) można precyzyjne wyznaczyć czas do osiągnięcia ustanowionego w Rozporządzeniu Komisji (UE) 2024/2895 limitu 100 jtk/g (log 2 jtk/g).  Ponadto w sposób precyzyjny (wartość przedziału ufności, wartość błędu standardowego) scharakteryzować zachowanie populacji drobnoustrojów występujących w produkcie np. bakterii kwasu mlekowego lub pojedynczego gatunku np. L. monocytogenes.

Poprzez zastosowanie modelu drugorzędowego (Model Ratkowsky’ego lub Model Wartości Kardynalnych) możemy ocenić wpływ wybranego czynnika środowiska, ważnego dla Producenta (temperatura, pH, aw, dodatek konserwantu) na czas trwania lag fazy i oszacowane tempo wzrostu, co pozwala na optymalizację technologii, temperatury przechowywania i dystrybucji produktu jak również w przypadku L. monocytogenes, optymalizację czasu po jakim kryterium 100 jtk/g produktu zostanie osiągnięte.

Dzięki opracowanemu matematycznemu modelowi możliwe jest osiąganie innych celów jak: precyzyjne nadanie TPS, ograniczenie wykonywanych badań przechowalniczych, udokumentowanie utrzymania właściwej temperatury w łańcuchu dystrybucji produktu (górna wartość 95% przedziału ufności), wiarygodne uzasadnienie reklamacji, ograniczenie wycofań i utylizacji.

Więcej merytorycznych informacji na temat zastosowania prognozowania w mikrobiologii żywności: projekt EN/DIS 23691 Microbiology of the food chain — Determination and use of cardinal values; https://sciendo.com/pl/article/10.21307/PM-2018.57.3.229

Dostępne w Internecie niekomercyjnie programy: Dairy Science, Pathogen Modelling Program, Food Spoilage and Safety Predictor, (FSSP), GlnAFitit, Microbial Responses Viewer (MRV), MicroHibro oraz Bazy Danych (największa to ComBase https://combasebrowser.errc.ars.usda.gov) gromadzące opracowane dotychczas przez różnych autorów, w różnych matrycach żywnościowych i nieżywnościowych (układ modelowy=płynna pożywka mikrobiologiczna adjustowana do odwzorowania cech produktu) stanowią narzędzie poglądowe i szkoleniowe i najczęściej nie mogą być bezpośrednio zastosowane do oceny długości lagfazy i max tempa wzrostu rozważanego produktu ze względu na brak walidacji. Walidacja wymaga przeprowadzenia analiz mikrobiologicznych własnego produktu i sprawdzenie czy dane uzyskane w laboratorium potwierdzają prognozowane przez model. Walidacja jest ostatnim (po zebraniu danych i opracowaniu modelu), najważniejszym etapem opracowywania modelu.

Symulacje wykonane w ComBase (rys. poniżej) obrazują jak patogeny Listeria monocytogenes/innocua i Salmonella spp. o tej samej koncentracji inokulum odpowiadają na te same warunki środowiska: temperatura 20°C, pH=7, a_w=0,997. Bakterie Salmonella spp. wykazują krótszą lagfazę (5,58 h) i wyższe tempo wzrostu (0,257 log jtk/h) niż Listeria monocytogenes/innocua, odpowiednio 7,66 h i 0,221 log jtk/h. Są to jednak informacje tylko poglądowe i o znaczeniu edukacyjnym. Wynika to z faktu, że modele został opracowane w oparciu o dane pochodzące z doświadczenia prowadzonego na płynnej pożywce mikrobiologicznej i najprawdopodobniej nie walidowane dla konkretnego produktu żywnościowego. Nie wiemy też jakie konkretnie gatunki i szczepy patogenów wykorzystano w badaniu.

Twórcy bazy ComBase zamieszczają razem z wynikami modelu (rys. poniżej: czerwona elipsa) informacje na temat „wyłączenia odpowiedzialności”. Mianowicie „ComBase jest narzędziem wspomagającym podejmowanie decyzji, które pomaga jedynie w ocenie decyzji dotyczących bezpieczeństwa żywności. Modele predykcyjne żywności mogą tworzyć prognozy, które różnią się od rzeczywistego zachowania mikroorganizmów występujących w żywności. W związku z tym użytkownik ComBase przyjmuje do wiadomości, że modele ComBase są przeznaczone wyłącznie do wspierania procesu podejmowania decyzji. Do najbardziej odpowiedniego i bezpiecznego zastosowania modeli ComBase wymagana jest interpretacja ekspercka. Użytkownicy ComBase muszą sami określić, czy posiadają niezbędne umiejętności” do oceny uzyskiwanych wyników prognoz mikrobiologicznych.

UWAGA: korzystanie z niekomercyjnych narzędzi do Prognozowania mikrobiologicznego oznacza zaakceptowanie ryzyka związanego z korzystaniem z wyników generowanych przez niezwalidowane modele. O braku walidacji modelu lub/i skutkach dla użytkownika w przypadku korzystania z modeli dostępnych w Internecie użytkownik jest informowany. Poniżej ww. informacje deklarowane w Pathogen Modeling Program oraz bazie danych ComBase.

** Challenge Test - to eksperymentalne metody badające zachowanie mikroorganizmów dodanych do produktu w postaci inokulum (znana liczba drobnoustrojów w zawiesinie). Protokół przeprowadzania tego testu przewiduje sztuczne zanieczyszczenie produktu znaną liczbą patogenu (zwykle 2 log jtk/g). W przypadku challenge test z oceną potencjału wzrostu, w okresie przydatności produktu do spożycia obserwuje się rozwój np. L. monocytogenes (min. 5 obserwacji w tym 1 na początku i 1 na końcu TPS). Następnie obliczana jest różnica pomiędzy najwyższą oznaczoną w teście liczbą patogenu a liczbą początkową. Obliczona różnica to potencjał wzrostu - Δ. Najczęściej przyjmowana interpretacja mówi, że jeśli wynik odejmowania wynosi powyżej 0,5 log jtk/g to potencjał wzrostu jest dodatni (+Δ), i produkt kwalifikowany jest do kategorii 1.2, natomiast jeśli  wynik odejmowania wynosi poniżej 0,5 log jtk/g potencjał jest ujemny (-Δ) i produkt otrzymuje kategorię 1.3.

Natomiast w przypadku challenge test z wyznaczeniem długości lag fazy i tempa wzrostu eksperyment umożliwia zebranie odpowiednich danych do opracowania Matematycznego Modelu Predyktywnego, ponieważ w przypadku bakterii patogennych, nie zawsze występują one w produkcie naturalnie lub nie występują w liczbie umożliwiającej wyznaczenie tempa wzrostu. Protokół prowadzenia doświadczenia wymaga inokulacji jednym szczepem patogenu, przechowywania produktu w jednej stałej temperaturze oraz wykonania większej liczby pomiarów opisujących kompletna krzywą wzrostu zwykle 10-15 punktów obserwacyjnych.