Gourmet oder Imitation?

Neue Technik deckt Lebensmittelbetrug auf

07.08.2023 - USA
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Wenn Sie für handwerklich hergestellte Lebensmittel - Schweizer Greyerzer Käse, Bio-Vanilleextrakt, italienischen Prosciutto - Geld ausgeben, haben Sie dann das bekommen, wofür Sie bezahlt haben? Angesichts der Tatsache, dass der weltweite Lebensmittelbetrug auf 40 Milliarden Dollar pro Jahr geschätzt wird, ist dies eine Frage, die Forscher der Purdue University mit einer Lebensmittel-"Fingerabdruck"-Technik angehen, die empfindlich genug ist, um zwischen Lebensmitteln zu unterscheiden, die aus denselben Zutaten, aber an verschiedenen Orten hergestellt wurden.

Purdue University photo/Charles Jischke

Sungho Shin, Postdoktorand an der Purdue University, sammelt mit einem tragbaren LIBS-Spektroskopie-Instrument Daten von der Oberfläche einer Orange

Lebensmittelbetrug, den die US-Lebensmittel- und Arzneimittelbehörde offiziell als "wirtschaftlich motivierte Verfälschung" bezeichnet, liegt vor, wenn Hersteller eine billigere Zutat durch eine wertvollere ersetzen, z. B. Olivenöl durch Pflanzenöl oder Safran durch gemahlene Pflanzenstängel. Es ist ein schwer zu fassendes Verbrechen, da Lebensmittel überall in der globalen Lieferkette verändert werden können. Die Sicherstellung der Echtheit ist noch schwieriger, wenn unehrliche Anbieter ein ähnliches Produkt einfach gegen sein teureres Gegenstück austauschen, wie z. B. Himalaya-Meersalz oder San-Marzano-Tomaten.

"Denken Sie an den Unterschied zwischen einem Schinken aus Freilandhaltung aus Portugal, der zwei Jahre lang in einer Höhle gereift ist, und einem Schinken, den Sie bei WalMart kaufen", sagt Bartek Rajwa, Forschungsprofessor für computergestützte Biowissenschaften an der Purdue University. "Sie bestehen beide aus Schweinefleisch, haben die gleichen Zutaten, aber einen ganz anderen Geschmack, Geruch und eine andere Textur. Um sie voneinander unterscheiden zu können, brauchen wir ein System, das diese Merkmale quantitativ analysieren kann. Das ist eine große Herausforderung."

Rajwa und sein Team entwickeln ein zum Patent angemeldetes zweiteiliges Verfahren, das Informationen über die atomare Zusammensetzung und die chemische Struktur einer Lebensmittelprobe liefert, die ausreichen, um die Zutaten, die Zubereitung und möglicherweise auch den Herkunftsort zu bestimmen.

Die veröffentlichten Ergebnisse eines Tests, bei dem der erste Schritt als eigenständige Methode angewandt wurde, zeigten eine 99%ige Genauigkeit bei der Unterscheidung von nachgeahmtem Vanillearoma und echtem Vanilleextrakt sowie eine 90-prozentige Genauigkeit bei der Identifizierung von europäischem Käse mit der Bezeichnung "Gruyère" im Gegensatz zu einem in Wisconsin hergestellten Käse nach Gruyère-Art. Zu Beginn dieses Jahres stellte Rajwa das anspruchsvollere zweiteilige Verfahren auf der Konferenz Sensing for Agriculture and Food Quality and Safety XV der Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers (SPIE) vor.

Rajwa, ein Experte für biologische Analyseverfahren, stieß im Rahmen seiner Arbeit an der Entwicklung von Systemen zur Erkennung bakterieller Verunreinigungen von Lebensmitteln auf das Gebiet der Lebensmittelauthentifizierung.

"Ich fing an, auf Konferenzen der Lebensmittelwissenschaft zu gehen und den führenden Vertretern auf diesem Gebiet zuzuhören, und da wurde mir das Ausmaß des Problems bewusst", sagte Rajwa. "Wir haben es hier mit einem riesigen kriminellen Unternehmen zu tun, das fast unbemerkt bleibt. Meistens besteht der einzige Schaden darin, dass man einen Aufpreis zahlt und ein minderwertiges Produkt erhält, aber es gibt auch Fälle, in denen es ernsthafte Schäden verursachen kann."

Zur Identifizierung von Lebensmitteln werden zahlreiche Spektroskopieverfahren eingesetzt, darunter Massenspektrometrie, Fluoreszenzspektroskopie und Flüssigkeitschromatographie. Laut Rajwa ist jedoch keine der bestehenden Methoden narrensicher, und die meisten sind schwierig und teuer, so dass es auf diesem Gebiet noch viel Raum für Innovationen gibt.

Um diese Herausforderung zu meistern, wandten sich Rajwa und die Purdue-Mitarbeiter J. Paul Robinson und Euiwon Bae der Laserinduzierten Breakdown-Spektroskopie (LIBS) zu, einer Methode, die für den Einsatz in der Materialwissenschaft und Metallurgie gut entwickelt ist, aber in der Lebensmittelwissenschaft nicht häufig verwendet wird. Bei LIBS wird ein Hochleistungslaser eingesetzt, um an der Oberfläche einer Probe eine winzige Plasmastrahlung zu erzeugen. Die Intensität des vom Plasma ausgestrahlten Lichts verschiedener Wellenlängen gibt Aufschluss über die Art und den Anteil der Elemente, aus denen sich die Inhaltsstoffe der Probe zusammensetzen, und liefert sogar einige wertvolle Informationen über ihre Beschaffenheit. LIBS erzeugt ein einzigartiges digitales Spektrum, das mit Hilfe eines maschinellen Lernansatzes, den Rajwas Team für diese Aufgabe entwickelt hat, zu einem Fingerabdruck verarbeitet wird, der zur Überprüfung der Identität des untersuchten Lebensmittels verwendet werden kann.

In einer in der Zeitschrift Foods veröffentlichten Arbeit testete das Team verschiedene Proben von Alpenkäse, Kaffee, Vanilleextrakt, Balsamico-Essig und Gewürzen wie Muskatnuss, Pfeffer und Kurkuma. Bei vielen Lebensmitteln war die Methode sehr genau, selbst bei Verwendung eines preiswerten tragbaren LIBS-Handgeräts. Bei komplexeren Lebensmitteln wie Alpkäse, so Rajwa, reicht das LIBS-Spektrum jedoch nicht aus.

Um zusätzliche Informationen zu erhalten, die dabei helfen können, die Herkunft selbst komplexer Lebensmittel wie Käse und Schinken zu verifizieren, arbeitet er an einem zweiten Schritt unter Verwendung der Raman-Spektroskopie, die in der Lage ist, spezifische organische Moleküle zu identifizieren, wie z. B. solche, die mit dem Vorhandensein von Pestiziden, Fungiziden oder Antibiotika in Lebensmitteln in Verbindung gebracht werden.

"In gewissem Sinne bilden sie ein komplementäres Paar; was das eine nicht nachweisen kann, kann das andere", so Rajwa. "Mit LIBS kann man die Menge der einzelnen Atome bestimmen, und mit Raman erfährt man, wie sie angeordnet sind".

Auf der SPIE-Konferenz stellte Rajwa Daten mit der zweiteiligen Methode vor, die eine höhere Genauigkeit als die LIBS-Methode als alleinige Methode zeigen; die endgültigen Ergebnisse sind noch nicht veröffentlicht worden.

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