Verwendung des eindeutigen Fingerabdrucks eines Lebensmittels zur Betrugserkennung

Jedes Lebensmittel hat einen einzigartigen und unsichtbaren chemischen „Fingerabdruck“. Ein Forscher der Purdue University hat eine schnelle und tragbare Möglichkeit entdeckt, diesen Fingerabdruck zu identifizieren und Lebensmittelbetrug unterwegs aufzuspüren.

Nehmen wir an, Sie vermuten, dass ein Lebensmittel nicht ganz der Werbung entspricht. Vielleicht hat der Käse, der angeblich fünf Jahre gereift ist, nicht den richtigen Geschmack oder der Safran, den Sie gekauft haben, scheint nicht den richtigen Rotton zu haben. Wie würden Sie beim Testen vorgehen? Wie würde das überhaupt aussehen?

Chemisch gesehen haben wir die Möglichkeit, diese Unterschiede in Lebensmitteln festzustellen. Wenn Sie es an einen analytischen Chemiker schicken, kann dieser das verdächtige Lebensmittel in sein Massenspektrometer werfen – im Wert von etwa einer halben Million Dollar und der Größe eines großen Schranks – und Sie ziemlich genau darüber informieren, ob Ihr Fisch etwas Verdächtiges enthält.

Das ist für den durchschnittlichen Käufer nicht so zugänglich. Bartek Rajwa, Professor für Bioinformatik an der Purdue University, hatte dieses Problem im Hinterkopf, als er begann, nach Möglichkeiten zur Aufdeckung von Lebensmittelbetrug zu suchen. Gab es ein System, das relativ erschwinglich war? Könnte er es tragbar machen? Könnte er einen Weg finden, schnellere Ergebnisse zu erzielen, anstatt wochenlang auf einen herkömmlichen Labortest zu warten?

Mit einem Wort: ja.

Aber er brauchte mehr als ein paar Versuche. „Natürlich ist Essen eine sehr komplexe Matrix“, sagt Rajwa. „Wenn wir ein einzigartiges Muster reproduzierbar registrieren könnten, das mit dem spezifischen Produkt verbunden ist, dann könnte das theoretisch helfen, [Betrug zu identifizieren].“ Rajwa begann, nach dem „Fingerabdruck“ des Essens zu suchen, wie er es nannte; die einzigartige atomare Zusammensetzung, die ihm definitiv sagen würde, welche Schinkenscheibe von Schweinefleisch stammte, das jahrelang in einer portugiesischen Höhle gepökelt worden war, und welche Schinkenscheibe nur so bemalt war, dass sie so aussah.

Der Purdue-Forscher Bartek Rajwa und der Purdue-Postdoktorand Sungho Shin nutzen LIBS-Spektroskopie, um Daten von der Oberfläche einer Orange zu sammeln. Fotografie mit freundlicher Genehmigung der Purdue University.

Die traditionelle Methode dieser Art von Tests ist zeitaufwändig. Sie nehmen einen Abstrich einer Lebensmittelprobe, lassen Bakterien auf einer sterilen Platte wachsen, testen dann die wachsenden Bakterienkolonien und entdecken die besonderen Inhaltsstoffe in der Probe. Aber wenn in Ihrer Probe 500 verschiedene Bakterienkolonien auftauchen, wird das eine Weile dauern.

Nachdem Rajwa mit Möglichkeiten experimentiert hatte, die chemischen Bestandteile von Bakterien aus verschiedenen Lebensmittelproben zu identifizieren, kam er auf die Idee, eine Technologie umzuwidmen, die bereits zum Testen von Metalllegierungen verwendet wurde.

Angenommen, Sie haben einen Schrottplatz mit Metallhaufen aus verschiedenen Fahrzeugen, Geräten und anderen Maschinen. „Man muss herausfinden, um welche Art von Legierung es sich handelt, bevor sie dem Recycling zugeführt wird“, erklärt Rajwa. Es gibt dieses System, das als laserinduzierte Durchbruchspektroskopie (LIBS) bezeichnet wird. „Es ist ein faszinierendes Werkzeug. Im Grunde trifft es mit einem Laser auf ein Objekt und erzeugt eine sehr, sehr kleine Plasmafahne. Beim Abkühlen des Plasmas entsteht eine Lichtbildung. Es gibt eine winzige Explosion von Feuerwerkskörpern, aber sie sind mikroskopisch klein.“ In dieser Miniatur-Feuerwerksexplosion bilden sich Elementarspitzen. Wenn Sie diese Laser auf einer Metalllegierung verwenden, können Sie leicht unterschiedliche Spitzenwerte für Eisen, Aluminium, Nickel oder was auch immer Sie bearbeiten, erkennen.

Rajwa beschloss, die LIBS-Testausrüstung auszuprobieren und zu modifizieren, um zu sehen, ob sie für andere Zusammensetzungen verwendet werden könnte; nämlich Essen.

Er probierte die Probe mit Gruyère-Käse, hergestellt von Milchviehbetrieben in verschiedenen Regionen der Schweiz. Die Käsesorten selbst waren nahezu identisch, aber theoretisch sollte es Unterschiede in der chemischen Zusammensetzung geben, je nachdem, womit die Kühe gefüttert wurden und wo sie aufgezogen wurden.

Es funktionierte; Rajwa konnte zwischen Käse unterscheiden, der 50 Meilen voneinander entfernt hergestellt wurde. „Von da an fanden wir das so cool. Versuchen wir es mit Kaffee. Probieren wir es mal mit Gewürzen“, sagt er. Manche Lebensmittel lassen sich leichter zurückverfolgen als andere. Im ursprünglichen Käsebeispiel liegt die Erfolgsquote bei etwa 85 Prozent. Bei etwas viel Trockenerem, wie synthetischer Vanille im Vergleich zu echtem Vanilleextrakt, steigt die Erfolgsquote auf fast 100 Prozent. Und die meisten Lebensmittelbetrugsfälle seien nicht so ausgeklügelt, sagt Rajwa, wodurch sie leichter aufzudecken seien. „Wenn es um Käse geht, handelt es sich im Allgemeinen nicht um zwei verschiedene Gruyere-Behälter. [Es ist normalerweise] Parmesan und gereifter Cheddar mit Zellulose. Ich garantiere Ihnen, dass es nicht einmal eine Herausforderung ist, den Unterschied zwischen Parmesan und gereiftem Cheddar mit Zellulose zu erkennen.“

Der Purdue-Forscher Bartek Rajwa und der Purdue-Postdoktorand Sungho Shin nutzen LIBS-Spektroskopie, um Daten von der Oberfläche einer Orange zu sammeln.

Natürlich muss Rajwa wissen, wie er die Ergebnisse des LIBS-Tests zu interpretieren hat. Der „Fingerabdruck“ eines Lebensmittels oder die Atomspektren, die in diesem Mini-Feuerwerk zu sehen sind, sind für jedes Lebensmittel einzigartig. Aber woher weiß er, ob der Fingerabdruck, den er sieht, der wahre Fingerabdruck dieses Lebensmittels ist? Zu diesem Zweck haben Rajwa und sein Team damit begonnen, eine Datenbank mit Fingerabdrücken zu erstellen, auf die sie verweisen können und die sie bei jedem weiteren Test weiter ergänzen. Während ihr Referenzdatensatz wächst, automatisieren sie dieses System durch maschinelles Lernen weiter, um Betrug noch schneller zu erkennen.

Selbst die turbulente Lieferkette, in der viele Lebensmittel transportiert werden, hat keinen nennenswerten Einfluss auf die individuellen Fingerabdrücke. Wenn ein Lebensmittel zu etwas anderem verarbeitet wird – zum Beispiel Käse, der auf eine Pizza geraspelt wird –, würden den Bestandteilen unterschiedliche Fingerabdrücke zugeordnet. Aber Verpackung, Versand und Verkaufsort ändern nichts am chemischen Fingerabdruck eines Lebensmittels.

Bei diesem Ansatz geht es jedoch nicht nur darum, eine Quelle expliziten Betrugs zu erkennen. Rajwa glaubt, dass damit auch heimtückischere Betrugsformen aufgedeckt werden können. „Niemand wird unbedingt auf dem Etikett anbringen, dass ein bestimmter Käse aus diesem oder jenem Tal stammt. Wenn dieses Tal jedoch mit anderen landwirtschaftlichen Praktiken in Verbindung gebracht wird, wie zum Beispiel der Bio-Landwirtschaft, woher wissen wir dann, ob es wirklich von dort stammt? Wenn ein Fingerabdruck damit verknüpft ist, ist die Überprüfung sehr einfach.“

Das Beste an der Testausrüstung ist, dass sie bereits ziemlich zahlreich und zugänglich ist. Rajwa hat das Metallprüfgerät, das in Größe und Form einer Bohrmaschine oder einem Haartrockner ähnelt, umfunktioniert und mit einer neuen Software ausgestattet. Es handelt sich nicht um einen Metallscanner, sondern um einen Lebensmittelbetrugsdetektor.

Das heißt nicht, dass Rajwa davon ausgeht, dass jeder mit einem tragbaren Laserscanner herumlaufen wird, nur um zum Supermarkt zu gehen. Aber mit einer breiteren Verbreitung in der Lebensmittelindustrie könnten Lebensmittelverarbeiter, Verkäufer, Inspektoren und sogar Leute, die in denselben Supermärkten Stichproben durchführen, diese Scanner als eine Art Vorkontrolle verwenden. Sie könnten vor Ort einen ersten Test durchführen und die Ergebnisse würden sofort vorliegen. Wenn der Test darauf hinweist, dass ein Problem vorliegt, könnte der Inspektor oder Lebensmittelverkäufer eine größere Probe zur Bestätigung und weiteren Tests an ein Labor schicken.

Purdue-Forscher Bartek Rajwa nutzt ein tragbares LIBS-Spektroskopiegerät, um Daten von der Oberfläche einer Orange zu sammeln.

Rajwa hofft, dass die Technologie nicht nur zur Erkennung von Betrugsursachen genutzt werden kann, sondern auch zur Verbesserung der allgemeinen Lebensmittelsicherheit. Im Allgemeinen nehmen Lebensmittelinspektoren Lebensmittelproben, schicken sie an ein Labor und die Ergebnisse können Wochen später vorliegen. „Das sehen wir so oft, wenn man eine ausgedruckte Quittung vom Supermarkt bekommt. Unten steht: „Wenn Sie vor zwei Wochen Pfirsiche gekauft haben, werden sie wegen Salmonellen zurückgerufen.“ Vor zwei Wochen? Diese Pfirsiche sind weg! Sie werden gegessen“, sagt Rajwa. Wenn Anbieter jedoch Zugang zu tragbaren, schnellen Analysen hätten, wären wir möglicherweise nicht in Situationen geraten, in denen sich Sicherheitsprobleme aufgrund von Verzögerungen im System verschlimmern.

Allerdings hat die LIBS-Testplattform ihre Grenzen. Für komplexere Lebensmittel wie Käse oder Wurstwaren arbeitet Rajwa an einer zweiten Testmethode mithilfe der Raman-Spektroskopie. Dabei wird Licht zur Messung des Energieniveaus verwendet und es können bestimmte organische Moleküle wie Antibiotika oder Pestizide in Lebensmitteln nachgewiesen werden. Rajwa geht davon aus, die beiden Tests zusammen zu verwenden, um einen umfassenderen Einblick in die Lebensmittelprobe zu erhalten.

Rajwa plant, seine Technologie weiter zu testen und seine Forschung auszuweiten. Er hofft jedoch, dass die LIBS-Geräte auf den breiteren Markt gelangen können. Er sieht, wie sie an Grenzschutzstellen auftauchen oder mit Restaurantinspektoren unterwegs sind, während sie ihre Runden drehen. Zunächst müsste jedoch ein großer und umfassender Datensatz von Lebensmittel-Fingerabdrücken vorliegen, auf den zurückgegriffen werden kann.

Weitere Tests sind erforderlich, um festzustellen, wie einfach es für andere ist, die bereits auf dem Markt befindlichen LIBS-Tester neu zu formatieren. Es ist unwahrscheinlich, dass in absehbarer Zeit etwas für die breite Bevölkerung verfügbar sein wird, aber diese Art von Technologie könnte, wenn sie in größerem Maßstab verfügbar ist, das Vertrauen und die Sicherheit der Verbraucher auf der ganzen Welt erhöhen.

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