趙 格，趙建梅，王 琳，王君瑋，劉 娜，劉俊輝，曲志娜，王 娟，張喜悅

（中國動物衛(wèi)生與流行病學中心致病微生物檢測室，農業(yè)農村部畜禽產品質量安全風險評估實驗室（青島），山東青島 266032）

由畜禽產品中致病微生物引起的食源性疾病非常普遍，已成為世界范圍內日益嚴重的公共衛(wèi)生問題[1-2]。畜禽源性致病微生物可以通過直接接觸、間接接觸以及相關的食物消費而在人與動物之間傳播[3]。生產過程中實施干預或控制微生物措施可以有效減少終端產品中的微生物污染，以確保畜禽產品質量與安全[4]。畜禽產品生產過程中微生物風險管理已被國際權威組織納入整個生產鏈衛(wèi)生控制系統(tǒng)的一部分[5]。因此，開展畜禽養(yǎng)殖和屠宰過程中重要食源性致病微生物風險評估和預警研究，將為畜禽產品致病微生物限量標準制定、安全控制體系建立和預警機制形成提供重要的科技支撐，具有十分重要的現(xiàn)實意義。

從農場到餐桌的微生物風險監(jiān)測是實時掌握微生物污染狀況的重要手段，它也可以闡明可能導致食源性疾病的風險因素，從而為公共衛(wèi)生政策和干預措施制定提供依據[6]。以微生物監(jiān)測數(shù)據為基礎的風險評估和預警可以及時有效地預防、減少和應對源自這些產品的食品安全事件[7-8]，這也是改善公共衛(wèi)生系統(tǒng)的當務之急。鑒于微生物風險監(jiān)測、評估和預警的重要性，國內外相關機構陸續(xù)構建了一系列評估預警軟件或在線工具，例如用于定量和定性風險評估的sQMRA 和iRisk，以及用于風險預警的RASFF 等，并將它們應用于實際生產和消費中[9-11]。在國內，一些實驗室初步開展了畜禽產品中的微生物風險監(jiān)測和評估，但目前尚沒有相關軟件或工具來對全生產鏈畜禽產品中微生物進行風險評估預警。

本研究以畜禽養(yǎng)殖和屠宰過程為切入點，以肉蛋奶中主要食源菌為對象，以監(jiān)測數(shù)據為基礎，通過風險評估和相關性分析等數(shù)學方法，構建了一套對畜禽養(yǎng)殖、屠宰過程微生物監(jiān)測數(shù)據進行實時或系統(tǒng)風險評估和預警的體系，最終創(chuàng)建形成可視化軟件操作平臺，以期提升我國畜禽全生產鏈中微生物的風險管理，完善畜禽源性致病微生物的風險預警能力建設，保障畜禽產品質量安全。

1 數(shù)據

1.1 監(jiān)測數(shù)據采集

1.1.1 監(jiān)測地區(qū) 包括全國所有省級行政區(qū)不同市、縣轄區(qū)內的畜禽養(yǎng)殖場、屠宰場和畜禽產品銷售場所。

1.1.2 監(jiān)測環(huán)節(jié) 涉及從農場到餐桌全過程，覆蓋畜禽養(yǎng)殖、屠宰加工、流通存貯以及銷售消費全鏈條4 個環(huán)節(jié)。

1.1.3 監(jiān)測對象 包括豬、禽（雞、鴨、鵪鶉等）、牛（肉牛、奶牛等）、羊等主流食品生產畜禽及其產品，如雞蛋、牛奶等。

1.1.4 監(jiān)測參數(shù) 包括常見的重要人獸共患食源性致病微生物，如沙門氏菌、致病性大腸桿菌、彎曲桿菌、金黃色葡萄球菌、產氣莢膜梭菌等的污染率和污染量數(shù)據，以及衛(wèi)生指標菌——大腸桿菌和菌落總數(shù)的定量數(shù)據。

1.1.5 監(jiān)測其他數(shù)據資料 除了畜禽及其產品中微生物污染數(shù)據，還需要對畜禽及其產品生產規(guī)模、生產環(huán)境（如溫濕度）、生產存貯方式（如是否冷鏈）、產品接觸環(huán)境中微生物污染狀況等數(shù)據和資料進行采集。

1.2 當前數(shù)據資料來源

采用2019 年以來實驗室通過文獻或現(xiàn)場調研收集的，或者本實驗室歷年來實際監(jiān)測的畜禽產品中常見致病微生物污染數(shù)據，作為微生物污染統(tǒng)計分析或風險評估和預警演示的基礎數(shù)據。

2 評估預警方法

2.1 整體技術路線

畜禽養(yǎng)殖和屠宰環(huán)節(jié)主要食源性致病微生物風險評估預警系統(tǒng)設計構建的整體技術路線見圖1。

圖1 畜禽養(yǎng)殖和屠宰環(huán)節(jié)微生物風險評估預警系統(tǒng)構建的技術路線

2.2 風險評估方法

2.2.1 畜禽產品中微生物暴露評估模型構建

2.2.1.1 生產后畜禽產品中微生物暴露評估 選擇某地區(qū)或者具體到某生產場所，將特定時間系統(tǒng)中錄入的某種畜禽產品中某種微生物的污染率（p，Pert 分布函數(shù)擬合）與單位質量或面積的污染量（M，poisson 分布函數(shù)擬合）相乘，同時乘以這種畜禽產品這段時間的產量（n）獲得該批畜禽產品中微生物的污染量。如果考慮畜禽產品生產后存放的溫度（T）和持續(xù)的時間（t），則加入預測微生物生長動力學模型中預測增長的微生物量。系統(tǒng)中嵌入了從Combase 數(shù)據庫和cb-premium 數(shù)據庫中查詢獲得的20 種畜禽產品中常見致病微生物組合的一級預測生長動力學模型，并根據相關參數(shù)整理獲得了二級模型，可以直接對不同溫度和時間下產品中微生物的生長進行預測。多數(shù)情況下，畜禽產品中某些致病微生物含量很少，因此難以直接獲得污染量數(shù)據。此時，可采用公式將定性數(shù)據轉化為定量數(shù)據，進行模型構建。轉換公式：M=-（2.303/V）×lg（Nneg/Ntotal）。其中V為樣品的稀釋倍數(shù)，Nneg 為陰性樣品數(shù)，Ntotal 為樣品總數(shù)[12]。

2.2.1.2 生產過程畜禽產品微生物污染風險關鍵控制點評估 將畜禽產品生產過程的不同環(huán)節(jié)分解，以生豬屠宰為例，按屠宰工藝流程可分解為燙煺毛、凈膛、去頭蹄修整、沖淋預冷等4 個環(huán)節(jié)。以燙煺毛后胴體直接暴露于空氣中為評估起點，取后續(xù)各環(huán)節(jié)豬胴體或相關風險貢獻因素（如設備、器具或工人接觸部位等）的微生物監(jiān)測數(shù)據和信息資料，經過數(shù)據擬合和數(shù)學邏輯運算，構建關鍵控制點評估模型。通過模擬抽樣獲得終端產品中微生物污染量分布，同時通過相關系數(shù)對不同環(huán)節(jié)各參數(shù)進行敏感性分析，獲得微生物污染的關鍵控制點。

2.2.2 產品安全性評估模型 通過上述可以獲得某批次畜禽產品中微生物總的污染量，結合致病微生物的劑量-反應關系，以及烹飪過程不完全加熱的可能占比，構建產品中致病微生物的風險評估模型。通過隨機抽樣模擬，計算獲得本批次畜禽產品中某致病微生物的致病概率分布，從而評估產品的安全性。本系統(tǒng)嵌入了沙門氏菌、致病性大腸桿菌、金黃色葡萄球菌、單核細胞增生李斯特菌、彎曲桿菌和產氣莢膜梭菌等6 種致病微生物的劑量-反應關系模型[13]。

2.3 風險預警方法

2.3.1 微生物危害可能性定性和定量預警閾值的初步設定 通過對畜禽產品中致病微生物的污染率/量以及相應的風險進行廣泛的國內外文獻調研，擬定了5 種主要畜禽產品（豬肉、雞肉、雞蛋、牛奶、牛羊肉等）中7 種致病微生物（沙門氏菌、致病性大腸桿菌、彎曲桿菌、金黃色葡萄球菌、單核細胞增生李斯特菌、產氣莢膜梭菌和小腸結腸炎耶爾森菌）的污染率和污染量不同級別數(shù)值，然后通過征求16 位相關領域權威專家意見，采用德爾菲法（Delphi Method），初步設定了188 個畜禽產品-致病微生物組合不同級別（共5 級）危害可能性的定性和定量數(shù)據作為預警閾值。

2.3.2 風險預警級別和相應決策措施的確定 根據風險監(jiān)測和暴露評估的數(shù)據獲得某地區(qū)（場所）某時間內某種畜禽產品中某種致病微生物危害可能性分值，與國際食品微生物標準委員會（ICMSF）中規(guī)定的此致病微生物危害嚴重度分值相乘[13]，獲得風險系數(shù)。將風險系數(shù)帶入風險矩陣[13]，可以得出當前的風險級別。根據風險等級設定預警，預警也分為5 個級別，分別是“極低（可忽略）風險”（用綠色表示）、“低風險”（用藍色顯示）、“中風險”（用黃色表示）、“高風險”（用橙色表示）、“極高風險”（用紅色表示）。根據前期評估的畜禽產品中微生物不同的預警級別，系統(tǒng)還列出了不同環(huán)節(jié)精準控制微生物風險的技術手段和措施等。

2.4 BP 神經網絡算法

整個風險評估預警系統(tǒng)的構建采用BP 神經網絡算法，即畜禽產品中微生物污染監(jiān)測數(shù)據或資料性數(shù)據是在輸入層直接輸入或者從數(shù)據庫中調取輸入。然后數(shù)據進入隱含層，按照風險評估預警原理流程并結合嵌入到系統(tǒng)的模型資料，如預測微生物學模型和劑量-反應關系模型等，進行逐級數(shù)學運算和訓練，最后在輸出層顯示風險級別或是預警決策。

3 結果展示

3.1 畜禽產品微生物風險評估預警系統(tǒng)的整體呈現(xiàn)

所構建系統(tǒng)的全稱為“國家畜禽養(yǎng)殖和屠宰過程中人畜共患食源性病原微生物風險評估預警系統(tǒng)”，簡稱PRAWS 系統(tǒng)。目前可通過https://praws.cahec.cn 網址登錄使用，登錄界面見圖2。登錄后可見系統(tǒng)設置為3 個模塊，分別是基礎數(shù)據庫、風險評估模型和風險預警決策（圖3）。

圖2 畜禽產品微生物風險評估預警系統(tǒng)登錄界面

圖3 畜禽產品微生物風險評估預警系統(tǒng)模塊設置

基礎數(shù)據庫模塊有4個環(huán)節(jié)（養(yǎng)殖、屠宰/生產、儲存、流通消費）的不同畜禽或其產品不同微生物監(jiān)測數(shù)據的單條錄入或批量導入以及查詢功能，還有對選擇數(shù)據的統(tǒng)計分析功能（圖4）。風險評估模型模塊設置了產品安全性評估、關鍵控制點評估、產品病原微生物風險分級評估、模型庫和評估方法，以及歷史評估結果查詢幾個部分（圖5）。風險預警決策模塊設置了風險評估預警、風險預警記錄、微生物危害嚴重度賦值、微生物危害可能性閾值、風險矩陣幾個部分。用戶可以通過鎖定地區(qū)（點）、時間、環(huán)節(jié)、畜禽/產品種類以及微生物種類等選項，調入前面的風險監(jiān)測評估數(shù)據，即可顯示當前數(shù)據對應的風險預警級別。系統(tǒng)包含地區(qū)（地圖）、時間（折線圖）和環(huán)節(jié)（柱狀圖）3 種展示形式。不同顏色對應不同預警級別（圖6）。鼠標點擊某個位置，即可顯示當前的風險系數(shù)和對應的決策支持提示。

圖4 基礎數(shù)據庫模塊的功能設置

圖5 風險評估模型模塊的功能設置

圖6 風險預警決策模塊的功能設置

3.2 不同類型用戶使用評估預警系統(tǒng)的操作模式

PRAWS 系統(tǒng)在設計時針對企業(yè)用戶、監(jiān)管機構用戶和技術機構用戶3 種類型的用戶實際需求，設置了相應的使用權限，后期通過分配的賬號實現(xiàn)分類。企業(yè)用戶登錄后可在基礎數(shù)據庫模塊直接單條錄入或批量導入、導出、查詢養(yǎng)殖屠宰等環(huán)節(jié)微生物監(jiān)測數(shù)據，也可以使用這一模塊的統(tǒng)計分析功能查看特定時間的微生物污染數(shù)據；還可以使用風險預警決策模塊查看特定時間微生物污染風險預警情況；當然所有數(shù)據操作僅限于各企業(yè)本身，不能針對其他企業(yè)。同樣，監(jiān)管機構用戶也可登錄基礎數(shù)據模塊，查詢轄區(qū)內特定環(huán)節(jié)、特定畜禽/產品、特定微生物的監(jiān)測數(shù)據，同時也可使用此模塊的統(tǒng)計分析功能對監(jiān)測數(shù)據進行統(tǒng)計分析；還可使用風險預警決策模塊查看轄區(qū)內特定地區(qū)/養(yǎng)殖（屠宰、收儲）場、特定時間、特定畜禽/產品、特定微生物污染風險預警情況。技術機構用戶可以使用3 個模塊中的所有功能，主要是利用基礎數(shù)據庫模塊里的監(jiān)測數(shù)據，然后在風險評估模型模塊中調用模型進行風險評估，最后在風險預警決策模塊中分析風險等級和預警及決策支持情況。圖7 顯示了不同權限用戶在使用該系統(tǒng)時的操作模式。

圖7 不同權限用戶使用系統(tǒng)的操作模式

3.3 畜禽產品微生物風險評估預警系統(tǒng)的使用流程

畜禽或其產品中微生物攜帶污染數(shù)據在基礎數(shù)據庫模塊輸入后，可以在此模塊直接查詢特定時間、地區(qū)或養(yǎng)殖（屠宰、收儲）場、環(huán)節(jié)、畜禽/產品種類中某微生物的污染攜帶數(shù)據列表，也可以利用此模塊的統(tǒng)計分析功能直接分析相應污染狀況。風險評估研究者可以在風險評估模型模塊選擇擬開展的評估類型，按照評估需要逐條輸入相應參數(shù)，并可直接調用基礎數(shù)據庫中的相應監(jiān)測數(shù)據，提交后，后臺調用系統(tǒng)嵌入的預測微生物模型和劑量-反應模型等，同時按模型參數(shù)間數(shù)學邏輯關系運算，在輸出界面獲得微生物的污染率/量分布、致病概率分布、風險等級、關鍵控制點等信息，評估結果會自動保存。最后在風險預警決策模塊可以輸入擬評估預警的時間、地區(qū)或場、環(huán)節(jié)等信息，直接調用前期監(jiān)測數(shù)據，對特定畜禽/產品中微生物的風險進行評估。系統(tǒng)在后臺根據擬定的微生物危害嚴重度賦值和危害可能性閾值進行數(shù)學運算，輸出風險系數(shù)，然后對應風險矩陣獲得風險等級和預警提示。系統(tǒng)的使用操作流程如圖8 所示。

圖8 畜禽產品微生物風險評估預警系統(tǒng)使用流程

3.4 畜禽產品微生物風險評估預警系統(tǒng)的應用實例

3.4.1 屠宰豬肉產品安全性評估 利用系統(tǒng)中風險評估模型的產品安全性評估功能評估A 省6 月份和B 省7 月份屠宰豬肉中沙門氏菌污染對產品安全性的影響。按照提示選擇評估對象和時間、溫度等參數(shù)信息，然后通過檢索歷史數(shù)據鎖定這段時間此省屠宰豬肉中沙門氏菌的污染率等眾數(shù)值，通過后臺的定量轉換公式獲得定量數(shù)據。提交后，后臺先結合預測微生物學模型獲得消費時的暴露量，然后考慮烹飪時可能由于不完全加熱導致微生物的殘留率（假定0.1%），并結合劑量-反應關系模型，最終獲得產品中沙門氏菌的致病概率。A 省眾數(shù)值為1.5×10-9，風險分級為“極低風險”（圖9-A）；B 省眾數(shù)值為3.8×10-4，風險分級為“極高風險”（圖9-B）。

圖9 屠宰環(huán)節(jié)豬肉中沙門氏菌相關產品安全性評估模擬結果

3.4.2 某生豬屠宰場沙門氏菌污染關鍵控制點評估 利用系統(tǒng)風險評估模型模塊中關鍵控制點功能，選擇生豬屠宰模塊化模型。在輸入界面錄入評估所需的生豬屠宰過程各個環(huán)節(jié)相關因素中沙門氏菌的污染率和污染量數(shù)據，包括豬本底攜帶的以及屠宰過程可能接觸的器具、工人手部等環(huán)境中沙門氏菌的污染數(shù)據和交叉污染的傳遞率，以及屠宰過程的沖淋時間和消除率等數(shù)據。提交后，獲得屠宰過程每個環(huán)節(jié)沙門氏菌消長變化（圖10-A）。可見凈膛和劈半兩個環(huán)節(jié)沙門氏菌增加量最多。通過雷達圖明確關鍵控制環(huán)節(jié)是劈半環(huán)節(jié)，其次是凈膛環(huán)節(jié)（圖10-B）。

圖10 某生豬屠宰場屠宰過程沙門氏菌暴露評估結果

3.4.3 某地區(qū)屠宰豬肉中沙門氏菌風險評估預警測試 在風險預警決策模塊，點擊風險評估預警功能，即可繼續(xù)選擇要評估預警的省市（山東省濰坊市）、環(huán)節(jié)（屠宰生產）、微生物（沙門氏菌）、畜禽/產品（豬肉），以及時間（2021 年1 月1 日—6 月30 日）。提交后，系統(tǒng)自動顯示目標省份，鼠標放到目標區(qū)域，即自動顯示在這段時間屠宰豬肉中沙門氏菌的監(jiān)測數(shù)據。鼠標點擊后，新的窗口根據豬肉中沙門氏菌危害嚴重度賦分（2 分）和危害可能性閾值賦分（1分）的乘積獲得風險系數(shù)（2）。然后，根據風險矩陣提示獲得風險等級為“極低風險”。這種情況下預警防控措施顯示不預警（圖11）。實際從“低風險”開始，系統(tǒng)就會在預警防控措施里提示一級預警所需采取的措施，以此類推到“極高風險”的4 級預警防控措施。比如，通過輸入模擬數(shù)據對四川省某地區(qū)生豬屠宰環(huán)節(jié)沙門氏菌的風險進行研判，結果如圖12 所示。本測試以山東省濰坊市和四川省彝族自治州豬肉產品為例，為方便敘述，數(shù)據采用模擬數(shù)據，不代表真實情況。

圖11 山東省某區(qū)屠宰豬肉監(jiān)測沙門氏菌的風險評估預警模擬結果

圖12 四川省某區(qū)屠宰豬肉沙門氏菌風險評估預警模擬結果

4 討論

動物源性食品病原微生物引發(fā)的人類食物中毒和人獸共患疾病，危害范圍廣，經濟損失大。為有效預防和控制食源性病原微生物傳播和感染，增強對食源性疾病暴發(fā)的反應和預警能力，國際組織和發(fā)達國家紛紛開展了食源性致病菌的風險評估，不斷建立和完善食源性疾病的監(jiān)測和預警系統(tǒng)。國外對動物源性食品致病微生物風險評估和預警方面的研究主要集中在從農場到餐桌的食品安全生產體系（如HACCP 體系）探索和建立[14]，食品中主要致病性微生物污染的風險評估[15-19]，以及開發(fā)食品中致病微生物風險預警系統(tǒng)與實際應用。如美國疾病預防控制中心（CDC）開發(fā)的FoodNet 網絡，通過實驗室調查、醫(yī)生調查、人口調查和特殊研究4 種方式進行數(shù)據匯總和分析評估，確定通過食品傳播的致病菌感染的發(fā)生率，判斷各種可能的危害暴露和操作作為特定病原體引起疾病的可能性；歐盟創(chuàng)建的食品和飼料安全預警系統(tǒng)（Rapid Alert System for Food and Feed，RASFF）具有方便可查詢的官方網站、連續(xù)完整的年度報告、規(guī)范有效的通報方式和及時完善的政策法規(guī)，使其在風險預警和應對上的可操作性大大增強，極大程度地確保了歐盟消費者的食品安全和健康[20]。

我國動物源性食品（主要為豬、禽制品等）生產消費量居全球之首，但動物源性食品致病微生物風險評估和預警研究水平與國際先進水平還存在不小差距。雖然我國也越來越重視動物源性食品的質量安全問題，如原農業(yè)部在2001 年就建立了農產品質量安全例行監(jiān)測制度，但是尚未將畜禽產品中致病微生物納入。致病微生物風險評估由于系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)據的匱乏而導致開展成效不很顯著。原國家質檢總局于2007 年開發(fā)了“快速預警和快速反應系統(tǒng)（RARSFS）”[21]，構建了質檢部門動態(tài)監(jiān)測和趨勢預測網絡，但并未涉及致病微生物的預測生長和風險評估。國家食品安全風險評估中心于2021 年推出了“基于規(guī)則庫引擎構建食品安全風險評估及預警系統(tǒng)”[22]，通過使用結構化查詢語言，基于規(guī)則庫引擎的可視化方法，研究構建了可實現(xiàn)實時預警和定時預警的食品安全風險評估及預警系統(tǒng)。但是該系統(tǒng)重視的是食品中各種危害因子大數(shù)據的實時抓取，并未特別考慮微生物的增殖和交叉?zhèn)鞑サ忍禺悓傩?。目前我國畜禽產品中致病微生物的風險評估多集中在生產鏈關鍵控制點或終端產品對消費者危害的研究階段。為更好地指導生鮮畜禽產品的科學有效監(jiān)管、安全生產和安心消費，亟需構建畜禽產品全鏈條微生物風險評估預警體系。

本研究針對國內外研究背景以及我國的現(xiàn)實需求，以動物養(yǎng)殖和屠宰過程為切入點，以肉蛋奶中重要人畜共患食源性致病微生物為對象，以監(jiān)測的污染數(shù)據為基礎，通過微生物風險評估技術、相關數(shù)學運算法以及計算機軟件開發(fā)技術等，結合預測微生物學模型和劑量-反應關系，整合了一系列畜禽養(yǎng)殖屠宰過程重要致病微生物的風險評估模型，并結合BP 神經網絡法，構建了一套對畜禽養(yǎng)殖屠宰過程致病微生物風險進行實時預警的體系，最終創(chuàng)建形成了可視化軟件操作平臺。系統(tǒng)應用時，只需輸入實時監(jiān)測數(shù)據，后臺就可以調用模型或算法進行風險評估，然后根據評估結果對本批次產品的微生物風險進行實時預警。如果風險極低可忽略時，顯示不預警；如果有一定的風險，就顯示相應的預警，同時會顯示相應的風險防控措施。

本系統(tǒng)分了3 個模塊，包括基礎數(shù)據庫、風險評估模型和風險預警決策。系統(tǒng)還針對企業(yè)、監(jiān)管機構和技術機構的不同需求，設有3 種操作模式，對提升產業(yè)安全生產和產品質量安全具有重要指導意義。目前系統(tǒng)正推廣到不同企業(yè)和監(jiān)管技術機構試用，在試運行過程中應該還會發(fā)現(xiàn)一些需要改進的問題。本開發(fā)團隊將會對系統(tǒng)進行持續(xù)優(yōu)化完善，爭取早日使其在畜禽產品生產過程的衛(wèi)生控制和質量安全的有效監(jiān)管中發(fā)揮實際作用，提升我國畜禽產品全生產鏈致病微生物的風險管理能力，完善動物源性致病微生物的風險預警能力建設，保障畜禽產品的質量安全和民眾消費安全。

致謝：

中科軟科技股份有限公司負責該風險評估預警系統(tǒng)的計算機語言體系和軟件開發(fā)；中國動物衛(wèi)生與流行病學中心動物衛(wèi)生信息處鄭雪光副研究員、彭東副研究員在系統(tǒng)調試和試運行過程中給予網絡方面問題的指導；“十三五”重點研發(fā)專項項目組及本課題參與單位揚州大學、華南農業(yè)大學、中國獸醫(yī)藥品監(jiān)察所和中山大學在系統(tǒng)構建過程中給予建議和協(xié)助；農業(yè)農村部農產品質量安全監(jiān)管司畜禽產品病原危害風險評估項目和畜牧獸醫(yī)局屠宰環(huán)節(jié)微生物風險監(jiān)測項目給予持續(xù)支持。在此一并表示感謝。