예측식품미생물학(PFM)은 1980년대 후반 이후 식품미생물학 분야에서 새롭게 발생한 신학문 분야이다. PFM은 특별한 환경적 요인에 따른 미생물 특히, 병원성미생물의 반응(사멸과 생존)을 예측하기 위하여 수학적인 모델을 이용한 것이다. 현재까지 개발된 PFM모델 중 완전한 것은 없지만, 어떤 특정 조건하에서는 신속하고 객관적으로 미생물의 반응을 예측하는데 이용될 수 있다는 장점 때문에, HACCP시스템, Risk Assessment 등에서 응용 가능성이 커지고 있다. 본 연구는 PFM모델중 PMPwin5.1을 이용하여, 우유 저장에 대한 HACCP시스템 중 미생물학적 위해요소 분석, CCP 및 CL설정에 대한 방법론적 예를 제시하였다. 모델에 대한 초기조건으로 우유와 동일한 물리화학적 조건인 pH6.7, Aw 0.993, NaCl 1.3%을 고정변수로 하고, 저장온도(4~15℃)를 변이변수로 선정하여, 온도에 따른 주요 병원성미생물의 generation time, lag phase duration, infective dose에 도달하는데 걸리는 시간을 산출하였다. 이 결과를 바탕으로 온도의 변화에 따른 각 병원성미생물의 성장을 안전정도에 따라 “안전온도범위(Safe temperature zone)`, `주위온도범위(Caution temperature zone)`, `위험온도범위(Danger temperature zone)`로 분류하였으며, 이들 분류는 우유의 유통기간인 5일을 기준으로 각 병원성미생물의 lag phase duration, infective dose에 도달하는 시간에 따라 결정하였다. 이러한 결과는 우유의 HACCP시스템에 있어, 위해요인 분석시 위해요소의 분류 및 위해요소간의 위해 정도의 우선순위 부여에 보조적인 수단으로 이용될 수 있다. 또한 유통․저장단계에서 병원성미생물의 성장에 대한 온도수준을 나타내므로, 이 단계를 CCP로 설정할 수 있고, CCp에 대한 CL은 주위온도범위내에서 설정할 수 있다. 그리고 허용수준에 대한 온도의 범위를 제시하므로 모니터링이나 검증에서도 이용할 수 있다. 한편, 우유에서 발생하기 쉬운 대부분의 병원성미생물은 현재의 10℃에서 5일간의 유통기간 내에 infective dose에 쉽게 도달하므로 우유 저장온도를 7℃이하로 낮추는 것이 더 안전하다는 결과를 보여주었다. 이상과 같이 PFM모델은 HACCP시스템에서 신속하고 객관적으로 그리고 실제 미생물실험을 대신하여 저렴하게 이용 가능할 수 있다. 지금까지 개발된 PFM모델에는 여러 가지 한계를 내포하고 있어 현재까지는 본 연구에서와 같이 보조적인 도구로만 이용 할 수 있지만, 앞으로 PFM모델의 발달 및 활용 가능성은 크게 중대될 것이다.
Predictive food microbiology(PFM) is an emerging area of food microbiology since the later 1980`s. It does apply mathematical models to predict the responses of microorganism to specified environmental variables. Although, at present, PFM models do not completely developed, models can provide very useful information for microbiological responses in HACCP(Hazard Analysis Critical Control Point) system and Risk Assessment. This study illustrates the possible use of PFM models(PMP: Pathogen Modeling Program win5.1) with milk in several elements in the HACCP system, such as conduction of hazard analysis and determination of CCP(Critical Control Points) and CL(Critical Limits). The factors likely to affect the growth of the pathogens in milk involved storage temperature, pH, Aw and NaCl content. The variable factor was storage temperature at the range of 4-15℃ and the fixed factors were pH 6.7, Aw 0.993 and NaCl 1.3%. PMPwin5.1 calculated generation time, lag phase duration, time to level of infective dose for pathogens across a range of storage temperature. The levels of safety associated with milk which were defined based on various storage temperature as affecting microbial growth according to PMPwin5.1 were classified in “safe temperature zone”, “caution temperature zone” and “danger temperature zone” respectively. These zone ranges were determined by the lag phase duration and time to level of infective dose based on shelf life of milk, which is required 5 days in domestic legal. These results can be used to conduct a hazard analysis and set the criteria for CCP or CL. Though PFM contains limitation in the use, PFM models can be useful instrument to support of guarantee of food safety.
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