Forschungsprojekt: Identifizierung von Mikroorganismen in Lebensmitteln mittels Massenspektrometrie
Die Matrix-gestützte Laser Desorptions-/Ionisations Massenspektrometrie (MALDI-TOF MS) ermöglicht es, mittlerweile auch Mikroorganismen stammspezifisch schnell und exakt zu charakterisieren. Dabei werden Organismus-spezifische Signal-Muster erzeugt, die im Vergleich mit einer zugrundeliegenden Datenbank mit Fragmentmustern (Fingerprints) eine schnelle, zuverlässige und hoch-reproduzierbare Identifizierung von mikrobiologischen Isolaten ermöglicht.
Bisher werden Mikroorganismen hauptsächlich anhand ihrer morphologischen oder biochemischen Eigenschaften identifiziert. Diese klassischen Verfahren werden ergänzt durch moderne molekularbiologische Methoden wie zum Beispiel PCR oder Sequenzierung der ribosomalen Gene. Im Gegensatz zu den herkömmlichen Methoden, die oft mit hohem Zeit- und Arbeitsaufwand verbunden sind, ist die MALDI-TOF Massenspektrometrie eine im laufenden Betrieb kostengünstige und vor allem schnelle Methode. Ausgehend von einer Reinkultur ist die Probenvorbereitung, Messung und Abgleich mit der Datenbank innerhalb von 15 Minuten abgeschlossen. Für jede Bakterien- oder Pilzspezies wird mit der MALDI-TOF Analytik ein charakteristisches Proteinspektrum erzeugt, das gegen eine Datenbank von Referenzspektren abgeglichen wird. Obwohl erste Publikationen zur Identifizierung von Mikroorganismen mit MALDI-TOF Massenspektrometrie bereits vor zehn Jahren erschienen sind, wurde diese Methode erst in den letzten zwei Jahren für die Routineanalytik in medizinischen Laboren zur Marktreife gebracht. Die angebotenen Komplettpakete bestehen aus MALDI-TOF Geräten, Datenbanken und Auswertesoftware. Die MALDI-TOF Analytik wurde beispielsweise erfolgreich zur Identifizierung von nicht-fermentierenden Bakterien in der medizinischen Routineanalytik eingesetzt. Bisherige Anwendungen konzentrierten sich auf die humanmedizinische Diagnostik von Krankheitserregern. In diesem Projekt soll der Fokus speziell auf Lebensmittel-relevante Mikroorganismen gelegt werden wie zum Beispiel Auslöser von Lebensmittelvergiftungen oder Lebensmittelverderber.
Am LGL wird eine hauseigene Referenzdatenbank angelegt, die die spezifischen Signalmuster relevanter Lebensmittelverderber enthält. Ziel ist es, langfristig eine Datenbank von Lebensmittelverderbern zu etablieren, mit der bakterielle Isolate aus der mikrobiologischen Routinediagnostik schnell und kostensparend identifiziert werden können. Im Rahmen dieses Projektes soll diese neue zukunftsweisende Technologie zur Identifizierung von Mikroorganismen am LGL für die Lebensmitteldiagnostik etabliert und mit den bisherigen molekularbiologischen und mikrobiologischen Verfahren verglichen werden.