指纹识别安全食品

　　无论是意大利硬奶酪还是希腊的橄榄油，都存在被伪劣产品假冒的风险。揭开这些假冒伪劣产品的面纱、能够使商品流动更加安全和透明，这正是现代研究项目追求的目标之一。本文研究的重点：非目标指纹分析方法。

　　从腐烂变质的肉类到婴儿食品中的三聚氰胺，食品丑闻动摇了消费者对企业、公司及其产品可持续发展的信心。食品原产地、生产制造过程、质量和组成成分的信息日益受到消费者和业内利益相关者的关注。根据柏林工业大学对“食品物流未来趋势”的研究，除质量、原产地和可持续性发展等问题外，客户还希望提高物流链的透明度。法律法规的制定者正在通过欧盟指令和法规促进该种发展，例如，食品的可追溯性和安全性，但是，货物到底从哪来?是否为正品?食品是否符合其标签?仍然是全球物资供应链中最棘手的问题。

图1 假冒伪劣意大利硬奶酪、食用油和烈酒是食品认证合作联盟研发项目的重点

　　发现未知的伪造

　　传统的质量控制方法远不能满足对于食品真伪(可靠性)的检测需求。目前，需要在全球范围内使用现代化检测技术;一方面，能够快速准确检测到已知的假冒伪劣产品;另一方面，能够发现从前未知的造假，证明食品是假冒伪劣产品的难点之一是：假冒伪劣产品通常只能通过具有针对性的方法进行单独、已知的造假方法进行真伪检验;显而易见：从前未知的添加成分和造假行为通常无法察觉;最新研究工作的目标是进行非目标性检验方法：能够揭示未知造假方法和未知添加成分检验分析方法。

　　该项研究项目起始于2016年联邦粮食和农业部(BMEL)启用的“食品原产地”研发项目。参与该研发项目的共有来自食品分析、食品贸易、软件开发、数据处理和标准化等六个领域的合作伙伴;除BfR联邦风险评估研究所之外，Konstanz大学、Benelog公司、Eurofins Analytik公司和Lablicate公司均是研发联盟成员。德国标准化组织中的GS1 Germany公司担任项目协调员。项目持续近三年，到2019年9月结束。

　　食品的化学指纹

　　合作开发该项目的目标是：需要首次在食品控制、保护和监测过程中建立起“指纹分析”方法的框架条件并使用该方法进行激励。该种非目标性检测分析法能够通过光谱学和多变数据分析法相互结合的综合方法描述食品样本成分的光谱特征，也就是食品成分的“化学指纹”。下一步工作就是将这些化学指纹光谱与参考数据库中没有掺杂其它成分的自然变体光谱进行比较。这样，就可以确定从前未知的偏差，例如，添加了化学成分的假冒伪劣能够被识别出来;原则上，利用正品光谱比较法能够检测与判断其它指标，例如，原产地以及产品类别。

图2 食品认证合作联盟计划打造的云系统

　　常规应用条件

　　目前，非目标指纹分析法在实际工作中应用有限，缺少不同领域(例如，食品部门)常规使用的重要前提条件;譬如，用于样本分析的标准化检验方法与经过验证的统计数据分析程序，同一数据交换格式、跨领域、跨行业的参考指标数据库和伴随产品元数据以及与目标组相关的评估平台和技术服务等都是全面、高效、应用所必须，但是，目前仍不具备这些条件。、

图3 400MHz的核磁共振光谱仪

　　基于云技术的合作项目

　　食品认证合作联盟的合作伙伴计划开发需要创造必要条件系统，包括：开发合作使用的云技术食品指纹数据平台、开放的数据标准、标准样本识别方法和数据分析方法以及与企业私有制相关的产品信息系统接口。合作项目中宣布的系统方案奠定了与食品产品相关的检测分析数据自动获取与食品行业生产批次数据相互对接比较的基础，该解决方案目前正在利用意大利硬奶酪、食用油和烈酒进行测试。(见图2)

　　防止欺诈行为，巩固消费者信心

　　研发项目的合作伙伴打算将研发出的科学与技术成果作为免费的共享资源提供给公众，例如，供企业、公司、实验室和政府机构等食品行业利益相关者使用。项目的最高目标是：提高整个供应链直至最终消费者透明度;除此之外，还必须防止食品欺诈行为。对于橄榄油、马肉、千层面等食品，有可能到此为止，但是，对于食品生产企业来讲这将是巩固消费者信心、提高企业竞争力的商机。

来源：实验与分析