《Food Control》：Modelling
Listeria monocytogenes contamination and application of the resilience concept in the soft cheese supply chain
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李斯特菌污染对软奶酪供应链韧性的影响研究。通过集成ABM与微生物生长模型，评估了每日清洁、巴氏杀菌和低温储存对抵御初始污染和温度升高的系统韧性。结果显示每日清洁显著降低各生产区菌量，三者协同作用实现100 CFU/g以下欧盟标准。
作者名单：Himani、M. Focker、J.A. Sadik、G. Samiotis、N.M.C. Hommels、L. Alteio、L. Jacxsens、P. Williams、M.H. Zwietering、H.J. van der Fels-Klerx
研究机构：瓦赫宁根食品安全研究所，瓦赫宁根大学及研究中心，地址：Akkermaalsbos 2，6708 WB，瓦赫宁根，荷兰
摘要
单核细胞增生李斯特菌仍然是对公共卫生构成威胁的主要食源性病原体之一，尤其是在即食产品中。本研究旨在评估选定控制措施对零售环节中单核细胞增生李斯特菌污染的影响，研究地点为一家虚拟的软质奶酪生产设施。研究采用了基于代理的建模（ABM）与微生物生长模型相结合的综合方法，并融入了韧性分析。软质奶酪供应链的韧性通过一个性能指标进行评估：即食储存结束时产品中单核细胞增生李斯特菌的数量是否低于欧盟规定的100 CFU/g的标准。该生产设施被划分为三个关键的后巴氏杀菌阶段：成型、腌制和成熟过程。基准情景假设每三天进行一次卫生消毒，这代表了欧洲软质奶酪加工设施的标准操作流程。研究考虑了两种潜在的干扰因素：原料奶中单核细胞增生李斯特菌的初始污染水平升高以及零售温度的升高。此外，还研究了三种控制措施：原料奶的巴氏杀菌处理、设施的每日卫生消毒以及降低零售温度。模型结果显示，每日卫生消毒能够有效降低各后巴氏杀菌阶段的单核细胞增生李斯特菌浓度，从而减少零售环节的污染水平。结合原料奶巴氏杀菌、设施每日消毒以及降低零售温度这三项措施，能够实现对单核细胞增生李斯特菌污染的全面防控。这些发现基于模拟的软质奶酪生产场景得出，应在所应用的建模假设和情景框架内进行解读。
引言
单核细胞增生李斯特菌是一种革兰氏阳性兼性病原体，可引发人类李斯特菌病。该病原体对全球公共卫生构成威胁，尤其是对新生儿、孕妇、老年人以及免疫系统受损的患者（Bergholz等人，2018年；Melo等人，2015年）。近年来，多起人类李斯特菌病暴发与即食产品（尤其是软质奶酪）的消费有关（美国儿科学会，2024年；疾病控制与预防中心，2024年；欧洲食品安全局，2024年）。为保护消费者，欧盟规定了即食产品中单核细胞增生李斯特菌的最大允许含量为100 CFU/g（欧盟，2024年）。
软质奶酪仍是单核细胞增生李斯特菌传播给人类的主要途径（D’amico等人，2008年）。虽然巴氏杀菌能有效灭活该病原体，但杀菌后的污染问题仍然存在（Latorre等人，2011年；Lovett等人，1990年）。该病原体能在奶酪加工环境中存活，并能在不同环境条件下存活，从而导致杀菌后的污染（Li等人，2024年；Zoellner等人，2019年）。这主要是因为该病原体能够形成耐久的生物膜，并在接触食品的表面、设备以及人类手上存活，尤其是在成型、腌制和成熟等关键生产阶段（Kousta等人，2010年；Latorre等人，2011年；Sauders & D’Amico，2016年）。由于软质奶酪在消费前不再经过额外的杀菌处理，且含水量较高，同时有利于病原体的生长（Kousta等人，2010年；Wemmenhove等人，2021年），因此控制其污染成为食品安全的挑战（Melo等人，2015年）。
传统的风险评估框架（如定量微生物风险评估QMRA）提供了评估食源性疾病可能性的结构化方法（Sampedro等人，2022年）。QMRA已被广泛用于奶酪供应链中单核细胞增生李斯特菌的风险评估（Basak等人，2024年；Campagnollo等人，2018年；Sanaa等人，2004年；Stefanou等人，2022年；Tiwari等人，2015年）。最近，通过结合社会科学信息对QMRA方法进行现代化改进，以提升食品安全决策能力（Hamilton等人，2024年）。例如，Hayashi等人（2019年）将行为理论与QMRA模型相结合，指出整合消费者行为与环境因素、微生物因素的信息有助于改进水传播疾病的干预措施。Mokhtari和Van Doren（2019年）开发了一个基于代理的建模（ABM）框架，用于研究假设的食品加工设施（包括加工区、公共区域、洗手间和装卸区）中单核细胞增生李斯特菌的持续存在情况及食品处理人员的行为动态。Zoellner等人（2019年）也利用ABM建立了环境监测模型，以控制冷熏三文鱼生产设施中的单核细胞增生李斯特菌》，特别是最终产品切片和包装区域的高卫生要求。这类模型有助于识别在没有后续杀菌步骤的情况下食品加工设施中的潜在问题（Zoellner等人，2019年）。ABM也可应用于软质奶酪供应链，以更好地理解杀菌后可能发生的环境污染和人为传播情况，从而为设计新的预防策略提供支持。此外，它还能帮助比较现有卫生程序与标准操作程序的合规性，为风险管理提供更多依据（Zoellner等人，2019年）。
此外，越来越多的研究将ABM和微生物生长模型纳入更广泛的系统思维框架中，这些框架不仅评估风险，还评估供应链的韧性。Mu等人（2021年）提出的概念性韧性框架将供应链韧性定义为动态系统属性：即供应链识别和吸收食品安全冲击、减少其影响并随时间恢复的能力。他们在猪肉供应链中应用该框架研究沙门氏菌时，展示了如何定量评估脆弱性和恢复能力，为更明智的干预措施和长期改进提供依据。传统的QMRA侧重于在特定条件下估计消费者暴露的概率和程度，而韧性概念的引入则允许评估食品系统对干扰的响应、吸收和恢复过程。因此，基于韧性的分析扩展了QMRA的评估范围，从静态结果延伸到动态系统行为。
本研究旨在开发一个建模框架，以评估采用选定控制措施后软质奶酪供应链对单核细胞增生李斯特菌污染的韧性。研究考虑了加工设施外部两种类型的干扰因素：进入奶酪生产阶段的单核细胞增生李斯特菌污染水平升高以及奶酪处理过程中的零售温度升高。这些干扰因素反映了软质奶酪生产和分销中的关键脆弱性。选择原料奶中初始污染水平升高作为代表生产设施前故障的干扰因素，而零售温度升高则代表超出加工设施控制范围的下游处理问题。
在整个供应链中控制单核细胞增生李斯特菌的污染至关重要。研究了两种提升设施层韧性的控制措施（适当的奶巴氏杀菌和每日卫生消毒）以及一种提升零售层韧性的控制措施（降低零售温度）。选择措施1和措施3是因为它们有助于改善对上述干扰因素的控制效果；措施2则用于应对环境污染问题。这些措施增强了供应链的韧性，而不仅仅是解决问题的根本方法。本研究未将环境中的病原体持续存在和杀菌后由生物膜引起的污染视为独立的干扰因素，而是通过调整清洁间隔来间接体现——清洁间隔较长会导致污染在各个生产区域累积。消费者意识和处理行为在管理即食食品风险中也起着重要作用。对细菌病原体的不了解可能导致消费者错误处理食品，从而促进病原体生长（Menini等人，2022年）。然而，控制消费者行为或对其进行教育仍然具有挑战性。本研究主要关注上游供应链的干预措施。
材料与方法
为研究系统的韧性，我们考虑了两种潜在的干扰因素和三种可能提升韧性的控制措施。在实施控制措施之前，首先验证了软质奶酪供应链对单核细胞增生李斯特菌污染的脆弱性。脆弱性研究使用了基于代理的建模（ABM）来分析单核细胞增生李斯特菌在供应链中的传播动态，同时利用微生物生长模型来模拟其生长情况。
单核细胞增生李斯特菌的污染、生长和传播
在基准情景（每三天进行一次卫生消毒）下，三种生产区域的污染模式有所不同（见图2、图3、图4）。成型区和腌制区的污染幅度在清洁周期间逐渐增加，表明间歇性卫生消毒起到了降低污染的作用；而成熟区由于整个30天成熟期内缺乏卫生处理，污染持续累积。
结论
本研究将基于代理的建模（ABM）与定量微生物生长模型结合，用于评估常规和压力条件下的软质奶酪供应链的微生物动态和韧性。以每三天进行一次卫生消毒为基准，同时评估了不同控制措施的效果和韧性，揭示了干预措施不仅影响平均合规性，还影响系统的整体表现。
CRediT作者贡献声明
Himani：撰写初稿、可视化处理、软件开发、方法论设计、数据分析。
M. Focker：撰写内容审查与编辑、撰写初稿、监督工作、方法论制定、概念构思。
G. Samiotis：方法论设计、数据收集与分析、数据分析。
J. A. Sadik：撰写内容审查与编辑、撰写初稿、监督工作。
L. Alteio：撰写内容审查与编辑、方法论设计、数据管理、概念构思。
N. M. C. Hommels：撰写内容审查与编辑、方法论设计。
未引用的参考文献
Barnett-Neefs等人，2022年；CDC，2024年；Sauders和D’Amico，2016年。
利益冲突声明
我们没有任何需要声明的利益冲突。
资助信息
本研究得到了欧盟“Horizon Europe”研究与创新计划的资助（项目编号：101060698）。同时感谢荷兰农业、自然与食品质量部通过项目KB-37-002-023和WOT-Food Safety Enforcement（002）提供的额外支持。
