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予測微生物学
入門
Predictive Microbiology
2予測微生物学の定義
食品中における病原菌や腐敗菌などの有害微生物の反応、 すなわち増殖、生残、あるいは死滅の時間的経過と、 対象とする微生物の存在する環境の要因、 すなわち温度、水分活性または食塩濃度、ｐHなどとの関係を 実測してデータベースとし、 コンピュータを利用して最も適切なモデルの数式を作成する。 さらに他の文献値や新たにデータセットを作り モデル式で与えられる値と比較して数式の実用性を確認し、 このモデル式によって 食品の品質と安全性についての保証期間 いわゆる“shelf-life”を予測できるようにすることを目的 とする学際的な研究分野3
予測微生物学研究の背景
① 食の様式の変化
② 新たな食品媒介病原菌危害の出現
③ 食品の国際化および食品の安全性確保と
品質保持のためのHACCPシステムの開発
④ コンピュータおよび情報科学の発達
予測微生物学と迅速微生物測定法 ① 予測微生物学 ・ 食品中での微生物の挙動を定量化し数学モデルで予測 → HACCPツールからリスクアセスメントの要素の一つへ展開 ② 迅速微生物測定法 ・ 従来の培養検査法ではHACCP のモニターに間に合わない →短時間/リアルタイムで食品製造 工程の衛生管理を行うツール として発展 出典：JAFIC HP/HACCP関連情報データベース 食総研『予測微生物学研究の最近の動向/小関成樹氏』 より5
生物における予測-predictionとは
Prediction
=観測、経験、あるいは科学的な根拠に基づいて
将来の事象を予報あるいは予言すること。
物理化学的領域：
系の単純化による法則性の把握が比較的容易 因果律ないしは確率論に基づく正確な予測が可能⇒
生物
：
複雑なシステムで構成されているので
予測が難しい
点が多い。
6生物における予測の例-
ロジスティック式
ロジスティック式 ＝個体群生態学において、個体群成長のモデルとして考案された。 現在では、生態学のみならず、多くの分野で応用が行われている。 個体群増加のモデル（連続的増殖モデル）7
生物における予測の例-
ゴンペルツ式
ゴンペルツ式（ゴンペルツ関数） ロジスティック式と同様、生物の成長過程を示すモデル式の基礎として 用いられることが多い。 dy/dx ＝ Ａｙ×ｅ－Ｂｘ ・・・微分方程式 から得られたもの。 dy/dx は、ｙの増加率を示す。 すなわち、ｙの増加率は、 直前のｙに比例して増加する要因 時間ｘに伴い指数的に減少する要因 に関係することを表す。 81980年代後半以降,欧米
食品中での微生物の増殖, 死滅などの
挙動を数学モデルを用いて予測しようと
する研究
目的：
食品の製造から流通、消費までの全過程で病原お
よび腐敗微生物の挙動を定量的に解析し,さらに予
測することによって,製品中の微生物を制御すること
また,予測微生物学では理論よりもいかに実際の微生物の 挙動を数学モデルによってフィットするかが鍵となる. 要するに,予測微生物学では基礎的研究も重要視されてい るが,実用面が優先している研究分野であり,1つの技術とし て考えられるべき.予測微生物モデル-
研究･目的9 WhitingとBuchanan 3つのモデル群に分類 第1段階 直接菌数の時問的変化を表す基本的な増殖 あるいは死滅モデル 第2段階 各種の環境条件によって 基本モデルの各パラメーターがどのように変化するの か、を表すモデル, 第3段階 第1,第2段階モデルを統合したモデル, すなわちエキスパートモデル
予測微生物モデル-
3つのモデル群 10 エキスパートモデルは 専門家以外の一般ユーザーを考えた最終的なプログラム ユーザーは対象とする食品の種類,微生物の種類とその初期菌数, 各種環境要因の初期値,観測時間,また得ようとする出力項目など を入力すれば,グラフや数値の形で微生物挙動に関する予測値が 得られる. 現在,入手できる代表的なもの アメリカ農務省東部研究所の病原菌モデルプログラム Pathogen Modeling Program (PMP)(http://pmp.arserrc.gov/PMPHome.aspx) 以前は,イギリスのフードマイクロモデルFoodMicromodeｌ(FMM)も 入手できた. また,両者を統合した国際的なデータベースとして現在 Combase(http://wyndmoor.arserrc.gov/com-base/)がある.
予測微生物モデル-
エキスパートモデル【予測微生物データベース】
①Combase：Combined Database for Predictive Microbiology / 英 →http://www.combase.cc/default.html
→多くの細菌(群)の各所環境下での増殖･死滅挙動に関する論文検索 ②Growth Predictor：Growth Predictor & Perfringens Predictor / 英
→http://www.ifr.ac.uk/Safety/GrowthPredictor/ →多くの細菌(群)の各所環境下での増殖モデルを予測 ③PMP：Pathogen Modeling Program / USDA（米農業省）
→http://ars.usda.gov/Services/docs.htm?docid=6786 →多くの細菌(群)の各所環境下での増殖モデルを予測 出典：JAFIC HP/HACCP関連情報データベースより 12
予測微生物モデル-
エキスパートモデル使用について エキスパートモデルを使用に当たり注意点 さまざまな条件下での微生物の挙動が シミュレーションできるが,これはあくまでも推定値である。 予測値がユーザーの対象とする食品の微生物に対して正 確にその挙動を予測できる保証はない。 ただし,実際に測定を行う場合でも,予測モデルによる推定 値によっておおよその測定条件が設定できるため時間,労力, 資金が節約できる。 また,対象とする菌種の数が多くなく,保存温度も一定で、 変動する温度には適用できない。温度,食塩濃度などの環境 要因には上限,下限があり,それを超えた予測はできない.食品産業センター
HACCP関連情報データベース•
HACCPとは
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食品安全のための施策
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予測微生物モデル
エクセルマクロプログラム（大腸菌、黄色ブドウ球菌、腸炎ビブリオ版：温度） エクセルマクロプログラム（腸炎ビブリオ版：温度、塩分濃度、ｐH） エクセルマクロプログラム（サルモネラ版（鶏肉、液卵）：温度） エクセルマクロプログラム（サルモネラ版（牛肉）：温度）•
微生物増殖解析プログラム
微生物増殖解析エクセルマクロプログラム 13 【新ロジスティックモデルプログラム】 ・東京農工大学農学部 藤川浩 教授 作成 ・新ロジスティックモデル エクセルマクロプログラム（大腸菌、黄色ブドウ球菌 、 腸炎ビブリオ版：温度）→ new_logistic_model.xls ・新ロジスティックモデル エクセルマクロプログラム（腸炎ビブリオ版：温度、塩分濃度、 pH）→ new_logistic_model2.xls →温度,塩分濃度,pH等の環境因子、初期菌数および保存時間を入力 →増殖予測曲線，指定時間の予測菌数，指定菌数までの予測時間を表示 →予測値は客観的だが参考値，食品を用いた実証試験の省力化が可能 出典：JAFIC HP/HACCP関連情報データベースより http://www.shokusan.or.jp/haccp/yosoku/1_1_yosoku2.html 予測微生物モデル【新ロジスティックモデルプログラム/new_logistic_model2.xls】
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USDA Pathogen Modeling Programへようこそ。 このソフトウェアは食品由来 の病原菌の増殖，生残及び 不活化を予測する調査・教育 用ツールとして設計されまし た。モデルの多く は液体培地 中での微生物の挙動に関す る広範囲の実験データに基 づいています。
PMP：Pathogen Modeling Program
アメリカ農務省東部研究所の病原菌モデルプログラム (http://pmp.arserrc.gov/PMPHome.aspx)
17 使用上の注意：(概要) この予測モデルによる予測 値が特定の食品のシステ ムにおける予測値に合うと いう保証はありません。 ユーザはそれぞれの特定 の食品のためにモデルを 使用するためには，該当す る食品に対する適用モデ ルの妥当性の確認をする 必要があります。
海外における予測微生物学ツール
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1. 予測微生物学データベース
（Predictive Microbiology software） 1）ComBase (http://www.combase.cc/)2）Microbial Responses Viewer, MRV (http://mrviewer.info)
3）Food Spoilage and Safety Predictor (FSSP, http://fssp.food.dtu.dk) 4）Sym'Previus (www.symprevius.org)
5）GroPIN (www.aua.gr/psomas/gropin)
2．増殖／死滅曲線フィッティングツール
1）ComBase DMFit(http://www.combase.cc/)
2）Integrated Pathogen Modeling Program (IPMP 2013) 3）Sym'Previus (www.symprevius.org)
4）GInaFiT（http://cit.kuleuven.be/biotec/ginafit.php）
海外における予測微生物学ツール-2
3．増殖／死滅予測シミュレーションツール
1）ComBase Predictor (http://www.combase.cc/)
2）Prediction of Microbial Safety in Meat Products (http://dmripredict.dk) 3）Food Spoilage and Safety Predictor (FSSP, http://fssp.food.dtu.dk) 4）GroPIN (www.aua.gr/psomas/gropin)
5）Integrated Pathogen Modeling Program (IPMP 2013) 6）MicroHibro (www.microhibro.com)
7）Pathogen Modeling Program(http://www.ars.usda.gov/Services/docs.htm?docid=11550)
8）Sym'Previus (www.symprevius.org)
4．定量的微生物学的リスク評価ツール
1）FDA iRisk (https://irisk.foodrisk.org) 2）Risk Ranger
(http://www.utas.edu.au/tia/centres/food-systems/fact-sheets-and-tools/fact-sheets-and-tools/risk-assessment/risk-ranger)
3）Baseline (www.baselineapp.com) 4）TriMiCri (DTU, )
5）sQMRA (RIVM, Netherland) 19
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予測微生物学モデルはHACCPシステムに活用できる。
（１）重要(または必須)管理点Critical Control Point(CCP)の決定 （２）CCPにおける許容限界値Critical Limit(CL)の設定 （３）逸脱した製造条件の製品の処分 （４）HACCPシステムの同等性(等価性) の4点が考えられる。
予測微生物学の応用
1.HACCPシステムヘの応用21 予測プログラムを適用するに当たリ注意すること HACCPシステム開発者がCCPなど管理すべき工程でそ の微生物挙動に対して判断の基準値,すなわち工程水準 を持たなければならないこと 工程水準とはある工程での微生物学的な基準値 例えば,ある食品の加熱工程において その危害要因(例:サルモネラ)の菌数, あるいは菌濃度をどれだけ減少させるべきか (例:5桁以上の菌数減少), あるいは保存工程でどれだけの増殖に抑制するのか (例：11桁以下の菌数増加)などが 工程水準として考えられる。 このような基準値なしでは いくら予測モデルを使ってシミュレーション結果を出しても それを実際に役立てることができない.
予測微生物学の応用
1.HACCPシステムヘの応用 22 予測モデルはある食品製造工程においてCCPの決定に 適用できる CCPにおいてはその工程管理が非常に重要でありそこ でのパラメーターが設定した許容限界を超えるとその食 品の安全性が確保できなくなると考えられる. 一方,現在のHACCPシステムにおいてはこのCCPの決 定が必ずしも定量的ではない. このCCP決定の際に予測モデルを用いたシミュレーショ ンを行うことによって,その製造工程がどれほど微生物の 増殖または死滅に重要なポイントであるかが定量的に判 断できる.したがって,決定判断図のような定性性的な手法 と予測モデルを用いたシミュレーション結果を組み合わせ ることによって,CCPが決定できる.予測微生物学の応用
1.HACCPシステムヘの応用 1-1CCPの決定23 例） ある食品原材料の加熱工程(ブランチング) その工程がある病原性微生物をどの程度熱死滅させる かを予測モデルを用いて評価 ここで危害要因は大腸菌0157:H7 加熱条件は温度60℃,時間5分, 食品の条件としてはpH5.2,食塩濃度2.5% FMMを用いたシミュレーションの結果, この工程で菌数は1/102に減少することが分かる. もしこの工程以降に加熱工程があれば,この程度の菌数 減少率ではこの工程はCCPではないと考えられる. 逆に,この工程以降に加熱工程がなければこの工程が CCPと考えられ,さらに厳しい衛生的条件が必要になるか もしれない.
予測微生物学の応用
1.HACCPシステムヘの応用 1-1CCPの決定 24 製造工程中のあるCCPの許容限界値CLを設定 一般に加熱工程で製造者は製品の味,香り,栄養などを保つため,で きるだけ加熱処理を抑えようとする. しかし,食品の微生物学的安全性を確保するうえではある基準以上 の加熱殺菌処理が必要である したがって,両者の相反する要求を満たす適切な加熱条件を求める ことが重要となる ただし,食品の安全性が優先することは自明. そこである加熱工程(CCP)において殺菌の基準値(工程水準)を決 めておき,その値を達成するための加熱条件(温度,時間)あるいは 食品組成(食塩濃度など)を設定することが予測モデルで可能 また,ある殺菌加熱工程の工程水準を満たすCCPでのCLの組み 合わせ,例えば温度と時間は1種類ではなく,いろいろな組み合わせ がある.例：65Cで10分,62℃で25分など. この各パラメーターの組み合わせが予測モデルを活用しで設定可予測微生物学の応用
1.HACCPシステムヘの応用 1-2 許容限界値の設定25
