乙型副伤寒沙门氏菌爪哇变

p 　　 strong 一、背景信息 /strong /p p 　　据外媒报道，美国疾病控制与预防中心(CDC)发布的报告显示，美国11个州近期爆发沙门氏菌感染，造成62人患病，而导致这次食源性疾病暴发的元凶可能是人们喜爱的金枪鱼寿司。美国CDC称，患者绝大多数都是在吃了超市生鱼片寿司后被感染。加工出厂这批金枪鱼的印尼公司已经召回问题产品。 /p p 　　 strong 二、专家解读 /strong /p p 　　(一)沙门氏菌是最常见的食源性致病微生物之一。 /p p 　　沙门氏菌归属于沙门氏菌属(Salmonella)，是一群在形态结构、培养特性、生化特性和抗原构造等方面极为相似的革兰氏阴性杆菌。沙门氏菌中毒是因为摄食了一定量活菌，这些活菌又在人体内生长繁殖所引起。此次金枪鱼寿司沙门氏菌污染事件的元凶为乙型副伤寒L(+)酒石酸盐阳性沙门氏菌变种(亦称爪哇变种)。 /p p 　　我国由沙门氏菌引起的食源性疾病居细菌性食源性疾病的首位。2006~2010年间我国报告的病因明确的细菌性食源性疾病暴发事件中，70%~80%是由沙门氏菌所致。美国食源性疾病主动监测网运用所建立的模型评估认为，美国每年有140万非伤寒沙门菌病例，导致16.8万人次就诊，1.5万人次住院和400人死亡。同样，在欧盟所有病因明确的食源性暴发事件中，由沙门氏菌引起的占比较高。该病原菌对人类健康影响风险较高、造成的经济损失和社会负担较大。 /p p 　　(二)引起沙门氏菌中毒的食品种类多为动物性食品以及即食食品。 /p p 　　虽然蛋、家禽和肉类产品是沙门氏菌致病的主要传播媒介，但近年来，被沙门氏菌污染的即食食品特别是海产品引起的食源性疾病也多次发生。以美国为例，2008年4月，美国43个州报告1442例因生食西红柿和辣椒引起的食源性圣保罗沙门氏菌感染确诊病例，导致286人住院治疗，2人死亡。同年9月，因进食被鼠伤寒沙门氏菌污染的花生酱，引发44个州642例沙门氏菌感染，其中9人死亡。2010年5月，因进食被沙门氏菌污染的鸡蛋引发疫情，截至9月，全美各地确诊2000多例沙门氏菌病例，召回问题鸡蛋5亿个，造成巨大的经济损失。2012年7月，因食用被Bareilly沙门氏菌和Nchanga沙门氏菌污染的金枪鱼导致的食源性感染，波及美国28个州，确诊患者425例，55例住院治疗。 /p p 　　(三)国际上强调对餐饮业与市售即食食品沙门氏菌的风险控制。 /p p 　　这次在美国发生的因食用沙门氏菌污染的金枪鱼寿司而导致的食源性感染事件属于食品安全事件。导致事件发生的原因是生产加工环节存在原料污染问题。目前，国际食品法典委员会、欧盟、澳大利亚、新西兰、英国、香港和澳门地区等均规定在餐饮业现制现售的即食食品中不得检出沙门氏菌。我国正在制定针对餐饮业现制现售即食食品的微生物限量标准。该标准将分门别类列出在餐饮业加工、制作的冷食、热餐、自制调味品、自制饮品中的微生物限量。为了杀死鱼体内的寄生虫，美国食品药品监督管理局(FDA)推荐捕捞后的鱼须在零下31℃冷冻15小时以上，但即便在这样的条件下仍然不能杀死已污染的沙门氏菌。因此，用于制作寿司的生鱼被沙门氏菌污染的风险较高。 /p p 　　 strong 三、专家建议 /strong /p p 　　(一)食品生产经营单位应加强对整个食品链条的控制，其中原料安全和生产加工步骤是易受污染的关键点。养殖业应遵循良好的农业操作规范，保证原料安全 生产经营单位应有效运用危害分析关键控制措施，严把产品卫生质量关，防止食品生产经营过程中的交叉污染，并定期对从业人员进行健康和带菌检查，多措并举有效控制有害微生物的污染 餐饮单位应严格遵守有关卫生制度，特别要防止生熟食品交叉污染。 /p p 　　(二)沙门氏菌对热、消毒药及外界环境抵抗力不强。在65℃条件下加热15~20min即可杀死，100℃下立即死亡。消费者应加强自身安全意识，养成良好习惯，减少沙门氏菌引起的食品安全隐患： /p p 　　1.养成良好的卫生习惯，饭前、便后要洗手。 /p p 　　2.不吃生肉或未经彻底煮熟的肉，不生吃鸡蛋，不喝生奶。 /p p 　　3.厨房的砧板要生熟分开。尤其是加工生鲜海产品和生肉类食品后，务必将砧板洗净晾干，以免污染其它食物。 /p p 　　4.生家禽肉、牛肉、猪肉均应视为可能受污染的食物，情况允许时，新鲜肉应该放在干净的塑料袋内，以免渗出血水污染别的食物。 /p p 　　5.对于市场销售的各种即食食品，应尽量购买正规品牌、包装完好的产品，并注意生产日期和保质期，食用前注意是否有变质情况。 /p p 　　6.进食剩菜、剩饭前要彻底加热。 /p p 　　本期专家： /p p 　　李凤琴，国家食品安全风险评估中心微生物实验部主任、研究员 /p p 　　侯红漫，大连工业大学食品学院副院长、教授 /p p 　　 strong 参考文献 /strong /p p 　　1. Tirado C, Schmidt K. WHO surveillance programme for control of foodborne infections and intoxications: preliminary results and trends across greater Europe[J]. Journal of Infection, 2001, 43(1): 80-84. /p p 　　2. 庞璐, 张哲, 徐进. 2006—2010年我国食源性疾病暴发简介[J]. 中国食品卫生杂志, 2011, 23(6): 560-563. /p p 　　3. E Scallan, RM Hoekstra, FJ Angulo, et al. Foodborne illness acquired in the United States major pathogens[J]. Emerg Infect Dis, 2011, 17(1): 7-15. /p p 　　4. 张昕, 欧剑鸣, 冉陆. 2008年美国圣保罗沙门菌暴发疫情报告[J]. 中国食品卫生杂志, 2008, 20(5): 449-451. /p p 　　5. 胡燕. 2008～2009美国鼠伤寒沙门菌疫情调查报告[J]. 现代预防医学，2010, 37(10): 1964-1965. /p p 　　6. 徐桂云, 张伟. 鸡蛋沙门菌沙门菌控制及其公共卫生意义. 中国家禽, 2010, 32(22): 1-3. /p p 　　7. Hancock T. Multistate Outbreak of Salmonella Bareilly and Salmonella Nchanga Infections Associated with a Raw Scraped Ground Tuna Product[C]2012 Annual Meeting. Iafp, 2012. /p p 　　8. GB 4789 4-2010. 食品安全国家标准 食品微生物学检验沙门氏菌检验 [S], 2010. /p p 　　9. GB 29921-2013. 食品安全国家标准 食品中致病菌限量. /p p 　　10. 北京市食品药品监督管理局. 《冷链即食食品生产审查实施细则(2015版)》. 2015. /p p 　　11. 侯红漫. 2010.食品微生物检验技术[M]. 北京：中国农业出版社. /p p /p

国际在线消息：美国疾病控制和预防中心29日宣布，目前在全美35个州蔓延的鼠伤寒沙门氏菌疫情不是因食品污染，而是因微生物实验室中的鼠伤寒沙门氏菌传染引发的。 　　美疾控中心的官员说，自去年8月以来，美国35个州相继发生鼠伤寒沙门氏菌疫情，迄今已造成至少73人染病，其中1人死亡。有关部门经过数月调查后，将源头锁定在遍布全美多个地区的微生物实验室。实验室中的鼠伤寒沙门氏菌可通过衣物、笔记本、钥匙和其他物品传播。而本次疫情中被感染的人既有学生，也有实验室的工作人员及其家人。 　　目前，美国相关部门正在展开联合调查，并对全美各地的微生物实验室进行整顿。 　　鼠伤寒沙门氏菌是引起急性肠胃炎的主要病原菌，患者染病后的症状主要包括头痛、恶心、腹痛、呕吐、腹泻和发热等。

近日，中国人民公安大学侦查学院姜红课题组采用拉曼光谱结合卷积神经网络实现了对沙门氏菌的快速鉴定。相关研究成果以题为“Rapid identification of salmonella serovars by using Raman spectroscopy and machine learning algorithm”发表在国际学术期刊Talanta（IF=6.556）上。食源性疾病是世界范围内一个普遍存在且日益严重的公共健康问题，而食源性沙门氏菌感染是人类最常见的患病原因之一。本研究针对三种最具致病性的沙门氏菌血清型，使用拉曼光谱获取其光谱数据，选择适合解决多分类问题的卷积神经网络（CNN）对拉曼光谱数据进行深入挖掘和分析。比较了五种光谱预处理方法，Savitzky-Golay平滑（SG），多元散射校正（MSC），标准正态变量（SNV）和希尔伯特变换（HT）对CNN模型预测能力的影响。采用准确度（ACC）、精度、召回率和F1得分 4种机器学习评价指标来评估不同预处理方法下的模型性能。结果表明，拉曼光谱与CNN模型结合使用，能在单细胞水平上快速鉴定三种沙门氏菌血清型。此外，该模型在区分不同血清型的病原菌和密切相关的细菌种类方面具有很大潜力。图1. 针对激光波长优化的拉曼光谱的三维瀑布图(A)和曲面图(B)图2. 基于拉曼光谱的沙门氏菌的CNN分析示意图图3. 肠炎沙门氏菌、鼠伤寒沙门氏菌和德比沙门氏菌的平均拉曼光谱图4. 三种沙门氏菌血清型的原始光谱和处理后的光谱图5. （A）CNN模型训练集的识别精度；（B）CNN模型训练集的损失率；（C）CNN模型测试集的识别精度（D）CNN模型的测试集的损失率图6. 测试集中机器学习的四个评估指标图7. 不同预处理条件下CNN模型的混淆矩阵本研究评估了五种光谱预处理方法下CNN模型的预测能力，并得出结论，SG结合SNV是利用拉曼光谱预测沙门氏菌血清型的最准确的光谱预处理方法，在CNN模型中训练集的准确率达到98.7%，测试集的准确率超过98.5%。使用这种方法预处理光谱数据比其他方法具有更高的准确率。该研究进一步丰富了沙门氏菌血清型的拉曼光谱数据库。拉曼光谱结合机器学习算法在鉴定致病菌血清型方面的巨大潜力，这对于临床快速诊断食源性疾病以及预防食源性疾病至关重要。