Photo: National Food Institute, Technical University of Denmark

Bedre data til risikovurderinger

Fødevaresikkerhed Bakterier og mikroorganismer Fødevarer, fisk og landbrug Matematisk modellering

Det er vanskeligt og dyrt at indsamle den type data, som fødevareproducenter og offentlige myndigheder baserer deres risikovurderinger af fødevarer på. Et ph.d.-projekt i DTU Fødevareinstituttet har udviklet nye metoder til at forudsige antallet af bakterier i fødevarer på baggrund af det påviste antal bakterier i laboratoriet.

Fødevarer kan indeholde bakterier som salmonella, listeria eller campylobacter, som kan forårsage sygdom hos mennesker. Det er derfor vigtig at udvikle metoder til så præcist som muligt at forudsige mængden af bakterier i fødevarer for at kunne forbedre fødevaresikkerheden.

Fødevareproducenter og offentlige myndigheder benytter redskabet QMRA til at vurdere antallet af sygdomstilfælde hos mennesker, der har spist mad med en specifik bakterie og til at vurdere effekten af kontrolforanstaltninger i fødevareproduktionen. QMRA, Kvantitativ Mikrobiologisk

Risikovurdering, består af matematiske modeller og data til risikovurderingen.

Mere præcise data til analyserne

De resultater, som QMRA viser, afhænger af mængden af data for bakterier i fødevarer. Ana Sofia Ribeiro Duarte har i sit ph.d.-projekt undersøgt, om man kan forbedre måden at analysere data på, og om man kan anvende de allerede tilgængelige data mere effektivt.

Data fra laboratoriet er egnede  

Projektet havde fokus på to specifikke problemer. Dels om man kunne udvikle en matematisk model, som bruger data fra laboratoriet, til at forudsige det faktiske antal bakterier i en fødevare fra en fødevarevirksomhed. Dels om data fra laboratorieforsøg er egnede til at validere matematiske modeller, der forudsiger antallet af bakterier i maden.  

Undersøgelserne har bidraget til at afdække betydningen af laboratorieanalyser og foreslår retningslinjer for validering af de matematiske modeller. På basis af laboratorieanalyserne har projektet udarbejdet nye metoder til at forudsige det faktiske antal bakterier i fødevarer.

Læs mere

Se Ana Sofia Ribeiro Duartes ph.d.-afhandling: The interpretation of quantitative microbiology data: meeting the demands of quantitative microbiological risk assessment (pdf).

Læs mere om DTU Fødevareinstituttets forskning i risikovurdering.