Ученые из Воронежа использовали высокопроизводительное секвенирование для определения микробного состава в сливочном масле разных марок и впервые показали присутствие ряда патогенных видов, в том числе опасных для детей. Исследование подчеркивает необходимость строгого контроля качества молочных продуктов с высоким содержанием жира и демонстрирует преимущества современных методов для достижения этих целей. Работа была опубликована в журнале Foods при поддержке Президентской программы исследовательских проектов Российского научного фонда (РНФ).
Ежегодно от пищевых отравлений страдают более 600 млн человек и погибают 125 тыс. детей до пяти лет. Молочные продукты, являясь отличной средой для роста бактерий, зачастую заселяются видами вроде сальмонеллы: у невнимательных потребителей может начаться тошнота, рвота, диарея или даже лихорадка. В России производится контроль качества продукции по установленным ГОСТам, но, даже при соблюдении всех норм производства, гарантировать отсутствие микробного загрязнения нельзя. Исследований видов бактерий, живущих в сливочном масле, очень мало: оно имеет большое количество жира, что ошибочно принимают за фактор, препятствующий быстрому росту микробов. Кроме того, идентификация микроорганизмов в масле требует, в отличие от обычного молока, дополнительной подготовки образца, что несколько усложняет его анализ. И, несмотря на колоссальные успехи современных молекулярных методов изучения бактериальных сообществ, в немногочисленных работах по определению видов из сливочного масла, преимущественно используются классические подходы, например, культивирование на специальной питательной среде, в составе которой есть меняющий цвет индикатор.
Авторы статьи предложили высокопроизводительное секвенирование в качестве нового подхода к контролю качества пищевых продуктов и выявлению опасных для организма человека видов бактерий. Секвенирование нового поколения — это набор методов для определения последовательностей ДНК или РНК, но, в отличие от ранних способов, оно позволяет установить сразу несколько участков одного или нескольких геномов за один запуск прибора. Ученые из Воронежского государственного университета и Воронежского государственного университета инженерных технологий проанализировали 21 образец разных марок сливочного масла: брали по одному грамму продукта, мелко нарезали его и добавляли к специальной питательной среде на чашках Петри, после инкубации выросшие колонии бактериальных клеток секвенировали. В общей сложности авторы идентифицировали 94 рода бактерий, что соcтавляет примерно 11% от всех достоверно известных родов.
Наиболее распространенными молочнокислыми бактериями в масле были Lactobacillus kefiri, Lactobacillus parakefiri, Lactococcus taiwanensis и Lactococcus raffinolactis. С одной стороны, они входят в состав некоторых заквасок, улучшающих свойства продукта, с другой — могут быть причиной излишне кислого вкуса. Интересно, что представители этой группы превалировали только в четверти образцов. В большинстве анализируемых проб были обнаружены условно-патогенные микроорганизмы, то есть те, которые могут стать патогенными при дополнительных факторах, например, при несбалансированной диете или слабом иммунитете. Масло оказалось сильнее всего загрязнено бактериями вида Bacillus cereus, способными продуцировать токсины и вызывать диарейный синдром. Для исследователей стало сюрпризом присутствие Cronobacter sakazakii в масле — ранее эта бактерия послужила причиной пересмотра микробиологических спецификаций на сухую детскую смесь. Из-за C. sakazakii у детей до года может развиться сепсис, менингит или энтероколит с тяжелыми осложнениями и даже летальным исходом.
«Идентификация условно-патогенных микроорганизмов с использованием высокопроизводительного секвенирования показала необходимость оптимизации методологии для обнаружения опасных бактерий в пище. Мы впервые продемонстрировали, что масло является хорошей средой для роста условно-патогенных видов», — говорит руководитель научного коллектива Евгений Попов, доктор технических наук, профессор кафедры сервиса и ресторанного бизнеса Воронежского государственного университета инженерных технологий.