미국 수출 시 자주 검출…가공식품·RTE 등 발생
생물막, 소독제에 내성 지녀 소독해도 안 죽어
덴마크 연구진 몇 분 내 병원성 세균 사멸 예측
스마트 공장 구축·냉장 유통·급식 시설 등에 적용
△이종찬 J&B Food Consulting 대표
리스테리아 모노사이토제네스(Listeria monocytogenes)는 한국 냉장·냉동 가공식품뿐 아니라 농산물의 미국 수출 시에 단골로 검출되는 치명적인 균이다. 한국에서는 리스테리아균이 크게 이슈가 되는 것 같지 않으나 미국에서는 치명적인 병원균 중 하나이다. 한국의 어묵 제품, 젓갈류, 냉동 RTE 제품, 팽이버섯 등이 미국 통관 시 리스테리아 균이 검출되는 대표적 품목들이다.
리스테리아 모노사이토제네스는 저온·습한 환경에서 잘 번식하는 식중독균으로, 식품 가공 시설에서 자주 발견된다. 이 균의 주요 위협은 표면에 달라붙는 생물막(biofilm)을 형성할 수 있다는 점인데, 이 생물막은 시간이 지나면서 소독제에 대한 내성을 키우는 원인이 된다.
지금까지는 이런 내성을 탐지하려면 시간이 오래 걸리는 실험실 테스트가 필요했다. 표면이 깨끗해 보여도, 저항성 박테리아가 틈이나 모서리에 숨어 있을 수 있다는 점이 위험 요소이다.
리스테리아균을 방지하기 위해서 주기적으로 작업장 환경을 모니터링해 리스테리아 균을 테스트하지만 세척·소독이 효과적이지 않으면 무용지물이다. 세척·소독 시에도 소독약만 의존한다고 리스테리아 균이 박멸되지 않고 바이오 필름막을 형성하여 내성이 생기면 아무리 소독약을 써도 균이 죽지 않는다.
그런데 최근 덴마크국립식품연구소(DTU National Food Institute)를 포함한 연구진이 인공지능(AI)과 DNA 분석 기술을 활용해, 리스테리아와 같은 병원성 세균이 소독제에 얼마나 잘 견디는지를 예측할 수 있는 방법을 개발했다.
해당 방법에 관한 연구는 네이처(Nature) 계열의 학술지 사이언티픽 리포츠(Scientific Reports)에 게재되었으며, 머신러닝을 통해 특정 박테리아 균주가 소독 과정을 견디는지를 예측할 수 있음을 보여준다.
이 AI 모델은 최대 97% 정확도를 달성하였으며, 순수 화학물질뿐 아니라 상업용 제품에 대해서도 내성 여부를 정확히 예측할 수 있었다. 또한, 이미 알려진 내성 유전자 외에도 새로운 내성 유전자 여러 개를 발견함으로써 예측 정확도를 높이고, 박테리아의 저항성 발달 메커니즘에 대한 이해도 확장했다. 기존 실험실 테스트는 결과를 얻는 데 며칠이 걸리지만, 이 AI 기반 방법은 DNA 데이터만으로 몇 분 만에 정확한 예측이 가능하다.
이러한 기술은 미국의 식품안전현대화법(FSMA)처럼 예방 중심의 법규와도 일맥상통한다. 나아가 AI 예측 도구는 HACCP 기반의 스마트공장 구축을 가능케 하며, 냉장 유통망이나 급식시설, 병원 급식 등 리스크가 높은 영역에도 즉시 적용될 수 있다.
이처럼 식품업계도 AI와 접목해 새로운 혁신을 계속 만들어 내고 있으며, 다양한 분야에서그 역할이 커지고 있다.
Tag#리스테리아#식중독균#AI
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출처 : 식품음료신문(http://www.thinkfood.co.kr)
미국 수출 시 자주 검출…가공식품·RTE 등 발생
생물막, 소독제에 내성 지녀 소독해도 안 죽어
덴마크 연구진 몇 분 내 병원성 세균 사멸 예측
스마트 공장 구축·냉장 유통·급식 시설 등에 적용
△이종찬 J&B Food Consulting 대표
리스테리아 모노사이토제네스(Listeria monocytogenes)는 한국 냉장·냉동 가공식품뿐 아니라 농산물의 미국 수출 시에 단골로 검출되는 치명적인 균이다. 한국에서는 리스테리아균이 크게 이슈가 되는 것 같지 않으나 미국에서는 치명적인 병원균 중 하나이다. 한국의 어묵 제품, 젓갈류, 냉동 RTE 제품, 팽이버섯 등이 미국 통관 시 리스테리아 균이 검출되는 대표적 품목들이다.
리스테리아 모노사이토제네스는 저온·습한 환경에서 잘 번식하는 식중독균으로, 식품 가공 시설에서 자주 발견된다. 이 균의 주요 위협은 표면에 달라붙는 생물막(biofilm)을 형성할 수 있다는 점인데, 이 생물막은 시간이 지나면서 소독제에 대한 내성을 키우는 원인이 된다.
지금까지는 이런 내성을 탐지하려면 시간이 오래 걸리는 실험실 테스트가 필요했다. 표면이 깨끗해 보여도, 저항성 박테리아가 틈이나 모서리에 숨어 있을 수 있다는 점이 위험 요소이다.
리스테리아균을 방지하기 위해서 주기적으로 작업장 환경을 모니터링해 리스테리아 균을 테스트하지만 세척·소독이 효과적이지 않으면 무용지물이다. 세척·소독 시에도 소독약만 의존한다고 리스테리아 균이 박멸되지 않고 바이오 필름막을 형성하여 내성이 생기면 아무리 소독약을 써도 균이 죽지 않는다.
그런데 최근 덴마크국립식품연구소(DTU National Food Institute)를 포함한 연구진이 인공지능(AI)과 DNA 분석 기술을 활용해, 리스테리아와 같은 병원성 세균이 소독제에 얼마나 잘 견디는지를 예측할 수 있는 방법을 개발했다.
해당 방법에 관한 연구는 네이처(Nature) 계열의 학술지 사이언티픽 리포츠(Scientific Reports)에 게재되었으며, 머신러닝을 통해 특정 박테리아 균주가 소독 과정을 견디는지를 예측할 수 있음을 보여준다.
이 AI 모델은 최대 97% 정확도를 달성하였으며, 순수 화학물질뿐 아니라 상업용 제품에 대해서도 내성 여부를 정확히 예측할 수 있었다. 또한, 이미 알려진 내성 유전자 외에도 새로운 내성 유전자 여러 개를 발견함으로써 예측 정확도를 높이고, 박테리아의 저항성 발달 메커니즘에 대한 이해도 확장했다. 기존 실험실 테스트는 결과를 얻는 데 며칠이 걸리지만, 이 AI 기반 방법은 DNA 데이터만으로 몇 분 만에 정확한 예측이 가능하다.
이러한 기술은 미국의 식품안전현대화법(FSMA)처럼 예방 중심의 법규와도 일맥상통한다. 나아가 AI 예측 도구는 HACCP 기반의 스마트공장 구축을 가능케 하며, 냉장 유통망이나 급식시설, 병원 급식 등 리스크가 높은 영역에도 즉시 적용될 수 있다.
이처럼 식품업계도 AI와 접목해 새로운 혁신을 계속 만들어 내고 있으며, 다양한 분야에서그 역할이 커지고 있다.
Tag#리스테리아#식중독균#AI
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