Behördenbezeichnung mit Staatswappen: Bayerisches Landesamt für Gesundheit und Lebensmittelsicherheit

Statistische Datenanalyse spektroskopischer und chromatographischer Daten für die Authentizitätsprüfung von Lebensmitteln in der Routine – Data-Analyst

Kurzbeschreibung

Die Überprüfung der Authentizität von Lebensmitteln ist ein fundamentaler Aspekt im Rahmen des Verbraucherschutzes und eine große Herausforderung für alle Akteure entlang der Wertschöpfungskette. Trotz bereits zahlreicher verfügbarer Analysenmethoden zum Nachweis von Verfälschungen und Rechtsvorschriften gegen Lebensmittelbetrug bestehen weiterhin Anreize, durch irreführende Deklarationen oder unzulässige Manipulationen wirtschaftliche Vorteile zu erzielen. In der Lebensmittelüberwachung sind daher fortgeschrittene Verfahren erforderlich, die eine Authentizitätsprüfung von Lebensmitteln ermöglichen.

Der Forschungsansatz in diesem Projekt basiert auf der Etablierung von nicht-zielgerichteten Analyseverfahren in Kombination mit statistischer Datenauswertung. Um eine möglichst umfassende Informationsmenge über eine Probe zu erhalten, werden analytische Daten aus unterschiedlichen Analysetechniken wie Kernspinresonanzspektroskopie (1H-NMR), Stabilisotopenanalyse (IRMS), Elementanalyse (ICP-MS) und Headspace-Gaschromatographie (HS-GC-MS) zusammengeführt. Mit Hilfe von Datenprozessierung und multivariater Datenanalyse (z.B. Principal Component Analysis PCA und lineare Diskriminanzanalyse LDA) können relevante Informationen als „molekularer Fingerabdruck“ aus den Analyseergebnissen extrahiert werden, die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen Lebensmitteln der gleichen Kategorie sichtbar machen. Als Anwendungsbeispiele sind zu nennen: Überprüfung der geographischen Herkunft von Olivenölen bzw. der botanischen Herkunft (Sortenreinheit) von Honigen sowie die Überprüfung der Echtheit bei Safran.
Im Rahmen des Forschungsprojektes sollen eine LGL-eigenen Referenzdatenbank aufgebaut sowie automatisierte Applikationen als Screening-Tools für Routineanalysen etabliert werden. Die Screeningverfahren und die auf eigene Datenbanken basierende Klassifizierungsmodelle sollen in Zukunft zur Identifizierung auffälliger Proben genutzt werden, bevor aufwendige Detailanalysen durchgeführt werden.
Eine abweichende Zusammensetzung von Proben kann auf Verfälschungen (Typ, Herkunft, Produktion) hinweisen, aber darüber hinaus auch gesundheitlich bedenkliche bzw. sicherheitsrelevanten Manipulationen (z.B Glykol in Wein, Melamin in Milchpulver) aufzeigen.

Laufzeit

11.05.2020-31.08.2023