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活用事例
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製品: @RISK Developer Kit
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製品: @RISK
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製品: @RISK
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製品: @RISK
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製品: @RISK
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製品: @RISK
アプリケーション: 災害対応計画
キユーピー株式会社
東京大学大学院農学生命科学研究科 食の安全研究センター

製品: @RISK
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製品: DecisionTools Suite
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製品: @RISK Developer Kit
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製品: @RISK
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製品: @RISK
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製品: @RISK
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製品: DecisionTools Suite
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製品: @RISK
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製品: DecisionTools Suite
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World Conservation Union
製品: DecisionTools Suite
Application: 絶滅危ぐ種保護

予測微生物学に@RISK日本語版を応用したキユーピー株式会社と東京大学 食の安全研究センターによる共同研究

食品安全への責任感から生まれた共同研究

食中毒の原因菌のひとつであるリステリア菌は、妊婦では早産流産、時に髄膜炎等にもつながる危険なものです。一般にナチュラルチーズ(非加熱)、ハム類、野菜や果物が食中毒の原因食品として報告されています。またフランスにおいて、殺菌液卵からリステリア菌が検出された事例報告があることから、そのリスクの有無を確認することが必要となっております。そこで、殺菌液卵中のリステリア菌増殖モデルがキユーピー株式会社東京大学大学院農学生命科学研究科 食の安全研究センターの共同研究により開発されました。

キユーピー株式会社では創業時から「良い商品は良い原料からしか生まれない」という精神が引き継がれており、食品安全にはできる限りの努力を傾ける必要があると考えています。と語るキユーピー株式会社 研究開発本部 技術研究所 食品安全技術部 微生物研究室の大河内 美穂氏にお話を伺いました。

低温殺菌後でも検出されたリステリア菌

私の所属する微生物研究室では、商品開発において必要になる微生物制御の技術開発や、製品を腐敗させる可能性のある微生物の調査等を主に行っています。

鶏卵における汚染率調査例が多くはなかったため、以前に未殺菌の液卵でのリステリアの汚染率を調査を行いました。その結果、他の畜肉製品と比べて、低い汚染率で汚染菌数も低いものでした。そのため、通常行われる液卵の殺菌でリステリアは十分殺菌できると考えられました。ところが、フランスでの調査で殺菌後の液卵からリステリアが分離されることが報告されました。確かにリステリアは環境中に生残しやすく殺菌後に汚染される可能性があります。

「そこで、液卵中でのリステリアの増殖速度を調べようと思いました。保存温度、時間が変化した場合のリステリア菌数について、液卵中での増殖モデルを作ることができれば、液卵の保存条件に応じて、どのような条件でリステリアが増殖する危険性が高まるのかを知ることができるからです。」 以前から食中毒菌の増殖モデルを作成したいと考えていましたが、一企業の研究者のみで取り組むことは難しいテーマでした。さらに増殖速度モデルは食品微生物のリスク評価に用いられる重要なツールなので、研究範囲が食品のリスク評価全体にわたるため、食品のリスク評価科学を研究分野として掲げている数少ない大学の機関である東京大学の食の安全研究センターとの共同研究に至りました。

「液卵中でのリステリアの増殖速度のばらつき幅を推測するために@RISKを利用しました。」

同じ食品に同じ菌を接種しても、菌がどのくらい増えるのかはある程度ばらつくのが普通です。実験データを実際の食品安全に役立てようとした場合には、菌の増殖速度について、幅も含めて知る必要があります。到達する菌数について平均値の他に標準偏差等を出すようには、時間に応じて変化する増殖速度について数学的に幅を推測するのは難しいことでしたが、@RISKを利用し増殖速度を示すモデル式の係数にモンテカルロシミュレーションを用いて増殖速度を示すモデル式の係数の幅からばらつきの幅を推定することができました。

@RISKは、食品衛生の研究をしている大学の先生からの紹介がきっかけでした。食品微生物のリスク評価にも使われ、日本でも使用が広がりつつあることから導入が決まりました。様々な分野で導入されている@RISKは表計算ソフトウェアMicrosoft Excel上で動くソフトウエアなのでPCで一般的な利用環境であることや、@RISKを使用していないPCでもスプレッドシートを確認しやすい等が大きな利点です。さらに食品安全分野でも使用者が多いことや日本語でトレーニングが受けられることも安心できる要因です。

実験データをBaranyiモデルにあてはめて推定した結果、12.2℃以下では液卵が腐敗しないうちにリステリアの菌数が高くなりうることが確認されたため、温度を12.2℃以下に限定し、温度変化に対応した増殖モデルが作成されました。

予測菌数の幅はμmax、Nmaxとパラメータho=μmax×λの正規分布を定義し、@RISKを用いたモンテカルロシミュレーションにより推定しました。変動する温度条件と一定の温度条件下で予測精度を確認したところ十分な精度が得られたので、この共同研究で開発したモデルは、冷蔵温度下での殺菌液卵中のリステリア菌の菌数と範囲の予測に使用できることが確認されました。

様々な分野で活用される@RISK

@RISKの特筆すべき点は、数学的に解くのが困難な事例や、解析者の数学的能力に不安がある場合でも、シミュレーションを実行することは可能である場合が多く、現在わかっていることから全体像を推察するのに@RISKを使用したシミュレーションが役立つと感じました。また@RISKでは簡単に視覚的にシミュレーション結果を確認できるので、結果を理解しやすくシミュレーションの組み立てに間違いがないか確認する作業にも非常に便利なソフトと言えます。

東京大学大学院 杉浦 勝明 教授(農学生命科学研究科 農学国際専攻国際動物資源科学研究室 獣医学博士)はこの共同研究の成果と@RISKの有用性について次のように話して下さいました。

「大河内さんの研究では、液卵中でのリステリア増殖モデルの開発という、先行研究の少ない分野で貴重な成果を上げることができました。今後も予測微生物学分野での研究に@RISKは大きな力を発揮することでしょう。また、@RISKは食品安全以外の分野でも利用可能と考え、私は2013年から情報処理実習の一環として他の分野の学生に@RISKを使ったリスクアナリシスを教えています。@RISKの利点は、何といっても表計算ソフトウェアMicrosoft Excelのアドインとして使用でき、複雑なプログラム言語を必要としないことです。今後は食品安全以外の分野でも@RISKを使った研究成果が増加することを期待しています。」

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