《Journal of Dairy Science》：Statistical insights into biogenic amine accumulation in traditional cheeses based on microbial, physicochemical, proteolytic, and technological properties
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为解决传统干酪中生物胺（BA）累积的复杂性与食品安全风险问题，研究人员围绕牛奶来源、制作工艺与成熟条件对BA形成的影响展开研究，系统分析了33种传统干酪的理化、微生物、蛋白水解与BA谱，揭示了肠球菌丰度、氯化钠含量与腐胺/尸胺/酪胺的关联，以及组胺与成熟度/蛋白水解的紧密关系，强调了未来需要多组学技术以全面评估传统干酪的BA风险。
干酪，作为欧洲特别是意大利饮食文化中不可或缺的一部分，不仅是重要的蛋白质和矿物质来源，也承载着悠久的历史与传统。然而，在这些美味的背后，却潜藏着一个与微生物活动密切相关的食品安全问题——生物胺（Biogenic Amines, BA）。这些由微生物通过氨基酸脱羧作用产生的含氮化合物，虽然微量时对人体有益，但过量摄入却可能带来健康风险，例如众所周知的由酪胺（Tyramine, TYM）引发的“干酪反应”，可能导致高血压危象。尽管在水产品中对组胺（Histamine, HIM）已有法定限量，但对于干酪中的各类BA，全球范围内尚未建立统一的监管标准。更复杂的是，不同种类、不同工艺、不同成熟期的干酪，其BA含量差异巨大，从几乎检测不到到高达2000 mg/kg不等。这种差异背后，是牛奶来源（牛、羊、山羊）、热处理方式（生乳、热加工、巴氏杀菌）、发酵剂种类、成熟环境与时间等多种因素的复杂交织。目前的研究多集中于单一类型的干酪，缺乏一个能够整合所有关键变量、系统揭示BA累积驱动机制的综合框架。因此，意大利巴里大学的研究团队在《Journal of Dairy Science》上发表了一项观察性研究，旨在填补这一空白，为科学评估传统干酪的BA风险、优化生产工艺提供关键见解。
为了系统地揭示传统干酪中BA累积的奥秘，研究人员采用了多学科交叉的技术方法。他们首先从意大利和法国（仅卡芒贝尔干酪）的中小型乳品厂收集了33种具有代表性的传统干酪样本，并根据牛奶来源和制作技术将其分为四大类：牛乳硬质干酪（HC）、牛乳软质干酪（SC）、牛乳纺丝干酪（PF）以及非牛乳干酪（NB）。研究围绕一个核心思路展开：将干酪视为一个复杂的生态系统，同时测量其多维度特征。关键方法包括：1）理化与组分分析：测定水分、pH、氯化钠含量、水活度（aw）以及总氮（TN）、蛋白氮（PN）、可溶性氮（SN）等蛋白水解指标。2）微生物培养计数：利用选择性培养基对嗜温/嗜热乳杆菌、乳球菌、肠球菌、葡萄球菌和肠杆菌科等关键微生物类群进行定量。3）游离氨基酸（FAA）谱分析：使用氨基酸自动分析仪测定包括BA前体（如酪氨酸、组氨酸、赖氨酸、鸟氨酸）在内的多种FAA含量。4）生物胺（BA）定量：通过高效液相色谱（HPLC）结合柱前衍生化技术，精确定量8种主要BA（组胺HIM、酪胺TYM、苯乙胺PHE、色胺TRM、腐胺PUT、尸胺CAD、亚精胺SPD、精胺SPM）。5）高级统计分析：运用斯皮尔曼相关性分析和两种多元统计模型——偏最小二乘冗余分析（PLS-RDA）和偏最小二乘判别分析（PLS-DA），来探究BA含量与理化、微生物、FAA等变量之间的复杂关系，并识别区分不同干酪类别的关键特征。
干酪样品基本组成与微生物种群结果
研究首先描绘了这33种干酪的“身份档案”。结果显示，干酪的基本成分（如水分、aw）和蛋白水解程度（SN/TN比值）与其制作技术和成熟时间密切相关。例如，软质干酪（如卡芒贝尔）水分和pH值最高，蛋白水解也最为强烈；而经过长期成熟（如60个月的帕马森-雷加诺干酪）的硬质干酪则水分最低，但积累了极高浓度的总游离氨基酸（FAA，高达35,923.5 mg/kg）。微生物分析显示，各类干酪中的菌群密度和组成存在显著差异。在较年轻的硬质干酪（如3个月的卡乔塔干酪）中，乳酸菌和肠球菌的密度最高。随着成熟时间延长，这些菌群数量普遍下降，但在一些超长期成熟的绵羊乳干酪（如48个月的佩科里诺干酪）中，仍能检测到较高的菌群计数。软质干酪表面菌群活跃，含有较高水平的葡萄球菌和肠杆菌科细菌。
游离氨基酸（FAA）谱分析
FAA是BA形成的直接前体。研究发现，总FAA含量与成熟时间大体呈正相关，长期成熟的硬质干酪（如帕马森-雷加诺）FAA总量最高。然而，BA前体氨基酸（如酪氨酸、组氨酸、赖氨酸、鸟氨酸）的可用性，在不同干酪类别和不同样本间存在巨大差异，这初步提示BA的形成并非简单地由前体浓度决定。
生物胺（BA）含量与分布
对8种BA的定量分析证实了其含量的高度变异性。总体而言，非牛乳干酪，特别是用生绵羊乳制成的硬质品种，BA水平最高。而在牛乳干酪中，即使是超长期成熟，其BA累积似乎也受到一定抑制。具体来看，腐胺（PUT）、尸胺（CAD）和酪胺（TYM） 在非牛乳干酪中含量突出，而组胺（HIM） 则在成熟的硬质干酪和纺丝干酪中更为特征。
相关性分析与多元统计揭示BA形成的驱动因素
这是本研究的核心发现。通过斯皮尔曼相关性分析发现，BA的累积受到多种因素的交互影响。例如，酪胺（TYM）与肠球菌计数呈正相关，而腐胺（PUT）和尸胺（CAD）则与氯化钠（NaCl）含量正相关。这颠覆了“前体氨基酸充足就必然产生BA”的简单认知，强调了环境调控的脱羧酶活性的关键作用。
更具洞察力的结论来自多元统计分析（PLS-RDA和PLS-DA）。模型清晰地揭示了不同BA的“偏好环境”：
- 1.
腐胺（PUT）、尸胺（CAD）和酪胺（TYM） 与高肠球菌计数和高氯化钠含量紧密关联，这一特征主要定义了非牛乳干酪（尤其是绵羊乳干酪）。
- 2.
组胺（HIM） 则主要与蛋白水解指标（如SN/TN）和成熟相关变量（成熟时间） 联系在一起，是陈年硬质干酪和纺丝干酪的典型特征。
- 3.
软质干酪（SC） 被高pH值、高水分、特定的氮组分以及总体较高的微生物密度所区分，凸显了其独特的组成和微生物生态环境如何影响BA的分布模式。
研究最终得出结论：传统干酪中生物胺的积累是一个由生化、微生物和环境因素复杂相互作用驱动的过程。牛奶来源（非牛乳 vs. 牛乳）、制作技术（硬质、软质、纺丝）和具体的工艺参数（盐含量、成熟时间、pH）共同塑造了干酪的微生态系统，进而决定了哪种BA会占主导地位。简单地依靠前体氨基酸的浓度无法预测BA风险，肠球菌等具有脱羧酶活性的微生物在适宜环境（如特定盐浓度）下的活性才是关键。
这项研究的意义重大。它首次采用如此全面的多参数框架和高级统计模型，系统性地解构了传统干酪中BA形成的“黑箱”，明确了不同类别干酪的BA特征及其关键驱动因子。这为生产者在源头控制BA风险（如筛选发酵剂、优化盐化和成熟条件）提供了精准的科学依据。同时，研究也指出了未来方向：需要结合培养非依赖性的多组学技术（如宏基因组学、代谢组学），以更深入地阐明BA生物合成的具体微生物驱动者及其调控网络。最终，这些知识将助力于建立更科学的食品安全风险评估体系，在保障传统干酪独特风味与文化价值的同时，守护消费者的健康。
