Teorie překážek, prediktivní mikrobiologie

Teorie překážek

Teorie překážek byla popsána jako významný koncept v produkci bezpečných, trvanlivých, nutričně bohatých, chutných a současně ekonomicky vyráběných potravin. Tato teorie je založena na inteligentním používání jednotlivých vnitřních a vnějších faktorů za účelem spolehlivé konzervace potravin.

Základní myšlenkou teorie je, že ačkoliv samostatné působení jednotlivých faktorů není dostačující k zabránění růstu a množení mikroorganismů, které zhoršují kvalitu a bezpečnost potravin, kombinace většího počtu i méně intenzivních faktorů může potravinu konzervovat. Tuto kombinaci faktorů graficky znázornil autor Teorie překážek – tzv. překážkového efektu (Hurdle Effect) německý profesor Lothar Leistner. Trvanlivost a bezpečnost potravin by šla zajistit působením pouze jediného faktoru. Nevýhodou ovšem je skutečnost, že takovým postupem mohou být významně zhoršené senzorické, biologické a nutriční vlastnosti potraviny. Využívání chemických konzervantů může navíc negativně ovlivnit zdraví konzumentů.

Potenciálních překážek bylo identifikováno více než šedesát. Nejběžnějšími jsou: tepelné opracování, nízká teplota skladování, nízká aktivita vody (a_w), acidita (pH), nízký redox potenciál (E_h), kompetitivní mikroflóra (bakterie mléčného kvašení) a konzervační látky včetně NaCl a koření. Celá řada překážek je objevována a nově u mnoha potravin zkoušena, např. využití vysokého tlaku, balení v modifikované atmosféře, využití bakteriocinů a aktivní obaly.

Příklady praktického využití

Více inhibičních faktorů současně působí v mnoha potravinách. Použití teorie překážek lze názorně vysvětlit na příkladu výroby fermentovaného masného výrobku. Významnými překážkami v počátečních fázích zracího procesu jsou sůl a nitráty, které inhibují celou řadu bakterií přítomných v díle. Přesto se mnohé mikroorganismy mohou dále množit, spotřebovávat kyslík a snižovat tak redox potenciál ve výrobku. Tím dochází k potlačení aerobní mikroflóry a vytvoření podmínek, které vyhovují bakteriím mléčného kvašení. Jejich množením dochází v produktu k acidifikaci a snížení pH. U déle zrajících výrobků je pak zásadní překážkou snižující se aktivita vody. Všechny tyto konzervační faktory mají nižší hodnotu, než by bylo potřebné, kdyby působily pouze jednotlivě. Dostatečná trvanlivost fermentovaných masných výrobků se však kombinací těchto nižších účinků jednotlivých překážek dá zajistit.

Jiným příkladem je aplikace teorie překážek při výrobě italského těstovinového pokrmu – tortelliny. Zde jsou během výroby hlavními překážkami snížení aktivity vody a a šetrné zahřátí, následuje využití modifikované atmosféry nebo využití etanolu v procesu balení a chlazení produktu v průběhu skladování.

Přidání konzervačních látek se nezbytné tam, kde na zajištění bezpečnosti a kvality potravin nestačí použité překážky. Takto byl např. úspěšně použit bakteriocin nisin u konzervovaných broskví, kde sterilizace a nízká hodnota pH nezabraňovaly množení přeživších acidotolerantních sporoformních klostridií.

Teorie překážek - schéma

Obrázek pod textem ilustruje situaci, kdy soubor překážek nemůže nebo může být překonán („přeskočen“) patogenními bakteriemi nebo bakteriemi způsobujícími kažení potravin. Na obrázku 1a je znázorněna situace v potravině obsahující šest překážek: vyšší tepelné opracování, nižší teplotu skladování, nižší aktivitu vody,  pH a redox potenciál a dále obsah konzervačních látek. Některé mikroorganismy mohou určité překážky překonat, ale žádné z nich nepřekonají všechny překážky použité společně. Taková potravina je stabilní a bezpečná. Příklad 1a je pouze teorií, protože u všech překážek je znázorněna stejná intenzita, což by v praxi bylo raritou. Překážky zpravidla působí různou intenzitou, jak je znázorněno na obrázku 1b. Zde jsou v potravině hlavními překážkami aw a konzervanty. Ostatní překážky – teplota skladování, pH a redox potenciál jsou minoritní. Pokud se v potravině nachází nižší počty mikroorganismů (obrázek 1c), může pak méně překážek nebo jejich nižší intenzita zajistit bezpečnost a stabilitu potraviny. V opačném případě, při výchozích vyšších počtech mikroorganismů (např. v důsledku zhoršených hygienických podmínek při zpracování potraviny), nemusí obvyklý soubor překážek bezpečnost a jakost potraviny zajistit (obrázek 1d). Příklad uvedený na obrázku 1e ukazuje situaci v potravině bohaté na nutrienty a vitamíny. Ty mají tzv. posilovací efekt a umožní rychlý nárůst počtu mikroorganismů v potravině. V případě obrázků 1d, 1e je v potravině nutností přidat další překážku, případně zvýšit jejich intenzitu.

Schéma: Pět příkladů překážkového efektu při zajištění údržnosti potravin.  Kumulativní inhibiční účinek většího počtu mikrobiálních překážek v potravině (F – tepelné opracování; t – chlazení; aw – snížení aktivity vody; snížení hodnoty pH; Eh – snížení oxidoredukčního potenciálu; pres - konzervační látky; V – vitamíny; N - nutrienty) (Leistner, 1995)

Prediktivní mikrobiologie

Bakteriální vyšetření potravin je poměrně zdlouhavé. Snahou je hledat takové systémy, které by značně omezily potřebu mikrobiologického zkoušení a umožňovaly na základě hodnot určitých parametrů předvídat pravděpodobnost růstu mikroorganismů v dané potravině. Proto jsou vyvíjeny matematicky modelované programy schopné předpovídat odpověď mikroorganismů na výrobní a skladovací podmínky. Jedná se o tzv. prediktivní mikrobiologii. V matematickém modelovacím postupu jsou vytvořeny určité regresní rovnice, které umožňují předpovídat možnost nebo pravděpodobnost mikrobiálního růstu nebo produkce toxinu v určitých potravinových produktech.

Vychází se ze znalostí vnitřních a vnějších faktorů. Každý mikroorganismus má své přesně definované nároky a pomnožuje se jen při určitých hodnotách vnitřních a vnějších faktorů. Interpretací těchto dat lze úspěšně předpovídat, zda dojde k rozvoji určitého mikroorganismu nebo k jeho inhibici. Modely jsou vytvořeny pro řadu patogenních mikroorganismů (S. aureus, L. monocytogenes, Salmonella spp., C. botulinum).

Rozlišují se 3 možné pracovní postupy: 1) predikce růstu mikroorganismu – základní prvek, informuje, zda v dané potravině je možnost nárůstu určitého mikroorganismu; 2) pravděpodobnostní modelování – studium možné produkce toxinů nebo nárůstu těch mikroorganismů, které jsou nebezpečné pro potravinu nebo konzumenta; 3) kinetické modelování podává informace o kvantitativním nárůstu a predikuje kdy a za jakých podmínek k růstu dojde, kdy např. dojde ke zkažení potraviny nebo ke vzniku zdravotní závadnosti a tvorby toxinů. Modelování je nejčastěji prováděno ve vztahu k aw, teplotě, pH a koncentraci soli.

Počet bakterií v potravině je kontrolován různými faktory – počáteční kontaminace, množství nutrientů, teplota, pH, aw, aditivní látky, konkurenční mikroflóra, atd. Bakterie mohou v potravině zvyšovat svůj počet (růst), snižovat svůj počet (odumírat) nebo jejich počet zůstává zachován (přežívání). Prediktivní modely mohou být vytvořeny pro každou z těchto situací. Převažují modely znázorňující růst mikroorganismů, z hlediska matrice potom růst v bujónu, v konkrétních potravinách málo.

Prediktivní mikrobiologie - praktické využití (1)

Modely popisující chování mikroorganismů je možné rozdělit do tří skupin na primární (popisují růstové nebo inaktivační diagramy), sekundární (do kinetiky růstu, odumírání, přežívání, tvorby zákalu nebo toxinu zahrnují i další vlastnosti okolního prostředí – pH, aw, koncentrace látek) a terciální (zahrnují vlastnosti obou předchozích modelů do uživatelsky příjemného prediktivního software – FoodMicroModel, Pathogen Modeling Program).

Postupy prediktivní mikrobiologie dále umožňují: 1) předpovídat následky změny prostředí na trvanlivost a hygienickou bezpečnost potravin, jejich pomocí je možné navrhnout vhodnou úpravu podmínek prostředí vzhledem k zabezpečení trvanlivosti a hygienické nezávadnosti nově vyvíjených výrobků. 2) Objektivně odhadnout a stanovit podmínky technologických operací při výrobě určitého produktu s ohledem na mikrobiologické požadavky systému HACCP. 3) Objektivně odhadnout následky možné odchylky parametrů technologické operace v procesu zpracování a uskladnění mikrobiologicky rizikových produktů.

Prediktivní mikrobiologie - praktické využití (2)

Níže zobrazené grafy ukazují na konkrétním případě predikci růstu bakterie Listeria monocytogenes u potraviny určené k přímé spotřebě - např. zákusku. U obou grafů je stejná výchozí situace v případě počátečního počtu L. monocytogenes (10⁴ KTJ/g), hodnoty pH potraviny (pH = 7) a aw (aw = 0,997). Na výše umístěném grafu je modelována situace, kdy je zákusek skladován při teplotě 10 °C, u níže položeného grafu při 20 °C. Významné je v tomto případě porovnání doby, za jakou je dosaženo počtu 10⁸ KTJ/g - v případě skladování potraviny při teplotě 20 °C je to do 1 dne, pokud je skladovací teplota 10 °C, je počtů 10⁸ KTJ/g dosaženo až po 3 dnech.

Grafy: Růstové křivky L. monocytogenes v potravině uchovávané při 10 °C (graf nahoře) a 20 °C (graf dole)

Programy prediktivní mikrobiologie

Volně přístupný program prediktivní mikrobiologie Pathogen Modeling Program (PMP) (http://pmp.errc.ars.usda.gov/) byl vyvinutý americkou organizací U.S. Department of Agriculture – Agricultural Research Service (USDA-ARC). Nabízí možnost modelovat růstovou křivku na základě zadaných vybraných vnitřních a vnějších faktorů pro různé patogenní mikroorganismy. Modely znázorňující růst (odumírání, přežívání) mikroorganismů jsou zpravidla z hlediska matrice vytvořeny pro bujon, ale někdy bývají aplikovány i na konkrétní potravinu. Tak je tomu i v případě PMP programu. Např. růst L. monocytogenes je možné modelovat jak v bujonu, tak v konkrétních potravinách jako šunka, krevetový a krabí salát, uzený losos, fermentované masné výrobky, apod. Dalším z možných volně přístupných programů prediktivní mikrobiologie je program ComBase Predictor (http://modelling.combase.cc/ComBase_Predictor.aspx), vyvinutý organizací Institute of Food Research v Nowrichu (UK).