食品安全联盟研讨会总结(2021年5月)

UN Food Systems Summit. 05/14/2021 - 05/14/2021

2021年5月14日,第一次食品安全联盟会议召开。志同道合的组织共聚一堂,在食品安全关键领域建立合作并推进解决方案,尤其是通过加强数据和知识共享以应对原材料中黄曲霉毒素污染的挑战。

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2021年5月14日,第一次食品安全联盟会议召开。志同道合的组织共聚一堂,在食品安全关键领域建立合作并推进解决方案,尤其是通过加强数据和知识共享以应对原材料中黄曲霉毒素污染的挑战。该联盟的目标是确定具体行动,以便在2021年9月联合国粮食系统峰会之前分享,以及在峰会结束后的持续努力方向,以推进具有长远性、革新性的食品安全议程。正如在联合国粮食系统峰会首席执行官顾问会议上所讨论的那样,我们都可以通过安全的食品来改善粮食系统——非政府组织、监管机构、学术界和私营部门都可以贡献自己的力量。

以下为食品安全联盟首次研讨会出席名单:

 

 

姓名

所属组织

1

Amare Ayalew博士

非洲黄曲霉毒素控制合作伙伴(PACA)

2

毕睿博

玛氏

3

Cornelia Boesch

联合国粮农组织(FAO)

4

Chuck Bird

Neogen Corporation

5

Susan Blount博士

玛氏

6

Christopher Elliott博士

贝尔法斯特女王大学

7

Jean-Christophe Flatin

玛氏

8

Christopher Gilligan博士

剑桥大学

9

Jagger Harvey博士

堪萨斯州立大学

10

Yi Fan Jiang

亚洲食品工业协会

11

Matthew Kovac

亚洲食品工业协会

12

Markus Lipp博士

联合国粮农组织(FAO)

13

John Luedke

玛氏

14

T.W. Lim

Gro Intelligence

15

Mary Mureithi

世界粮食计划署

16

Jared Shaw

玛氏

17

Virginia Siebenrok

世界粮食计划署

18

Abigail Stevenson博士

玛氏

19

Maria Velissariou博士

玛氏

20

张广韬博士

玛氏

当前有许多食品安全挑战亟待解决。鉴于黄曲霉毒素对健康的严重威胁,食品安全联盟以黄曲霉毒素为首要关注点:

  • 黄曲霉毒素是一个巨大的全球挑战,对发展中国家和发达国家均构成严重威胁。除了与发育迟缓、免疫系统受损和产妇贫血相关联之外,据估计黄曲霉毒素还和全球28%的肝癌形成有关。有证据表明,黄曲霉毒素在成熟经济体中也是一个挑战,并可能因气候变化而变得更加严峻。在发达经济体中,当发现黄曲霉毒素含量超过法定限值时,食物就会被处理掉,这会导致食物浪费以及环境风险和健康风险,因为脱毒并非易事。
  • 当前处理黄曲霉毒素的解决方案并不完善,必须加以改进。黄曲霉毒素控制可分为种植前和收获后的干预措施。种植前主要侧重于管理产毒孢子污染的程度;收获后的侧重点是尽量减少毒素的形成。两者在很大程度上都取决于良好农业实践的应用。我们通常通过物理、化学和生物方法减少黄曲霉毒素。目前缺乏有效脱毒受黄曲霉毒素污染的作物的方法,这个严重缺陷导致了大量的食品浪费和食品掺假;全球统一的黄曲霉毒素监管限制的缺位也是一个重大挑战。
  • 应用可自由交换数据的黄曲霉毒素预测模型,并将相关数据录入其中,可帮助实现有效的交流和干预措施。玛氏与剑桥大学合作建立了一个预测模型,将黄曲霉毒素含量与气候条件和干预措施联系起来。
  • 这是一个需要各方共同努力和实施非竞争性解决方案的领域。我们可以帮助确定收集和分析所需的数据来推动改变,这项工作也需要其他人——从企业、政府到国际组织——分享他们的见解、开发平台并贡献数据。
食品安全联盟研讨会:重要主题

在网络研讨会中,与会者讨论了黄曲霉毒素风险管理的影响和挑战、当前可用的工具和早期应用的经验教训,以及有关预测模型和更广泛采用有益实践的主要挑战。核心研讨议题总结如下:

一.  我们并不是从头开始积累黄曲霉毒素风险管理知识,尽管存在差距,但我们可以从现有、正在进行的计划中学习以开发和推动新的解决方案

  1. 务必审视现有的举措,例如非洲黄曲霉毒素控制合作伙伴(PACA)的工作,以便整合非洲各地的现有努力,将它们利用起来并从中学习。亚洲也打算建立一个类似的数据生成和分析共享平台,以便连接数据集,并尽早采用通用采样协议以确保数据收集的一致性。
  2. 许多项目(如美国国际开发署和堪萨斯州立大学合作建立的“减少收获后损失创新实验室”在尝试去除黄曲霉毒素,从这些项目中获得的见解可帮助完善黄曲霉毒素模型。

              i.由贝尔法斯特女王大学主导的爱尔兰项目中的数据也可用于解决方案的开发。

二. 采样和检测是在黄曲霉毒素风险管理中找到可持续解决方案的核心,但它们也是最大的挑战

  1. 录入采样和检测的数据的质量和稳健性是关键,它将影响预测模型的准确性和预测能力。采样和检测方法的一致性也很重要。变革的驱动因素包括法规遵从性和供应商质量审计。
  2. 需改进方法,以确保准确评估污染负担。
  3. 快速方法非常强大,支持现场分析和工厂门口采样。这些方法的成功离不开四个支柱:准确性、便捷性、及时生成结果(可检测多个样本)和负担能力。这四个因素的优先顺序可能会因当地的优先级或需求而有所不同。
  4. 正确的高质量数据输入还可以提升决策工具的有效性。例如,通过智能手机收集不同的数据,上传并进行解释,然后将它们反馈给整个供应链的人员。这样就能以易于理解的方式为实地决策提供建议和支持。
  5. 基础设施是帮助人们可靠获取和访问数据的重要因素(如Wi-Fi接入未普及)。
  6. 能力建设势在必行:许多从业者尚不了解正确采样的重要性(甚至一些科研人员也不了解)。目前,我们有必要明确能力建设方面已有的成功计划,并建立支持平台以为采样和国家数据生成方面的工作提供指导。我们可以联合 Scientific Animations Without Borders[1]等组织以帮助指导采样。

三. 数据共享——机遇与担忧

  1. 需要创造一个安全的空间,方便人们匿名地分享数据——(数据可用来加强食品安全方面的洞察力和预防工作,但许多人担心如果不匿名,他们的业务和生计可能会受到影响)。
  2. 非洲部分地区仍需要额外的数据生成支持。
  3. 统一的方法(如通过非洲黄曲霉毒素控制合作伙伴等组织)也有助于减少对任何提供数据的个人的意外影响。
  4. 联盟的工作可以利用GEMS/Food(全球环境监测系统 - 食品污染监测和评估计划)[2]的数据
  5. 需要了解风险和教育方法以评估挑战、机遇和根本原因(并确保了解数据如何有用和有损)。
  6. 如果个人在数据生成和共享后感觉受到威胁,则存在产生不实行为的可能(如果结果和行动在影响业务绩效方面存在不确定性,则采样和检测可能会推动非食品安全行为,例如数据造假)。
  7. 考虑意外的负面后果非常重要——一旦人们获得了表明区域污染程度高的可靠数据,他们就可以选择不从特定区域采购。示例:由于人们知道某个已知地区的黄曲霉毒素含量很高,当地小型农户将可能无法出售他们的作物,也无法再负担干预措施的费用。

四. 正确处理受污染的材料也是一个挑战

  1. 规模可以与市场需求配对;这意味着,对于已经贫困的小型农户来说,有降低成本的潜在机会。
  2. 务必要考虑如何处理被拒收的材料(被黄曲霉毒素污染的食物有可能被社会中最脆弱的群体食用)。
  3. 被拒收的原材料有潜在的替代用途,或脱毒有可能成为消减黄曲霉毒素计划的必要部分。
  4. 消解方法应包括我们的努力失败时所采取的措施(如臭氧处理、谷粒分选)。肯尼亚的磨坊厂开工率仅60%;但他们表示如果有脱毒选项,他们一定会使用。
  5. 供应链的非正式市场不容忽视。
  6. 如何激励正确的行为?

五. 食品安全联盟的力量是有限的,应在全球范围内管理黄曲霉毒素所面临的挑战。我们必须想方设法让全球利益相关者参与进来,为最有需要的人提供支持

  1. 获取决策者的支持十分必要,以确保预测能力和建模得到国家和全球层面有效政策和决策的充分支持。
  2. 黄曲霉毒素的污染和消减措施影响到所有人。在提供帮助的过程中,应考虑供应链中从农民(种植者)到政府监管者中的每个人,让所有人都有能力做出贡献。
  3. 所有建议和决定都必须以科学为主导。
  4. 我们应该鼓励基层解决方案。例如,与那些拥有烘干机/存储/其他创新措施的地区建立实践社群,并与政府多加联系。
  5. 改进当前的采购和定价做法也是推动变革的另一个组成部分(是否有任何标准化定价的举措?)。

六. 任何推进黄曲霉毒素污染预测和消减行动都必须包含教育和交流

  1. 有必要加强宣传国家投资数据和证据生成的益处——例如,风险预测模型可以更好地控制目标、风险分析等。
  2. 需要以周全的方法进行数据和结果的交流(例如已知黄曲霉毒素含量高的国家会遭受损失)。
  3. 当前围绕黄曲霉毒素风险管理的“基于风险”的教育和交流方法有时无法覆盖受众。其中原因有很多,但显然有机会通过协调一致的方法来改善教育和沟通工作。“讲好故事”很重要。需要采取主动和全面的方法。
  4. 教育是一个重要的推动因素——包括对农民、信息采集组织等提供培训。
  5. 行为科学家或社会科学家可帮助人们更深入地了解采用新黄曲霉毒素风险管理策略的障碍,从而为食品系统中的有效缓解铺平道路。

七. 未来人工智能(AI)和预测分析可能会发挥作用

  1. 如果数据集足够庞大和可靠,模型的一种用途可能是预测和理解缓解步骤(预测和规范分析)。
  2. 应了解各种干预措施的风险和影响,例如清洁玉米或使用不同的农业实践或储存机制。
  3. 应谨慎并注意不要夸大人工智能在食品安全领域的作用。

八. 食品安全数据和绩效的衡量(通过指标)必须侧重于确保持久和可持续的变化

  1. 要想真正了解食品安全方面的可用数据,离不开大量投资。
  2. 必须有互助、可持续和切实的投资回报(ROI),这意味着必须集中努力,确保在食品安全风险管理中产生积极和持久的影响。

九. 扩展黄曲霉毒素模型以包含更多数据的可选项

  1. 黄曲霉毒素模型已在包括印度和泰国在内的多个国家进行了测试和科学验证。此外,还需要匿名数据来优化模型并扩大黄曲霉毒素预测能力。
  2. 务必始终关注历来不够透明、难以获得数据的地区。
  3. 以下非洲国家被认定为有望进行试点:

          i:尼泊尔、孟加拉国、马拉维、乌干达、加纳、尼日利亚、肯尼亚

食品安全联盟研讨会:行动和后续步骤

联盟同意在以下领域(请见下文)取得进展,同时将食品安全文化、法规和政策(超出本组范围的项目)的重要性提交联合国粮食系统峰会首席执行官顾问会进行磋商。

联盟团队已划分出更具体的工作组,以制定可立即在以下领域快速推进的可行计划。小组进展的最新情况将在9月联合国粮食系统峰会会议期间分享并持续推行:

  • 工作流程1:采样和数据分析最佳实践框架、教育建议和试点
  • 工作流程2:根据数据进行风险评估(试点和分析;报告和建议)
  • 工作流程3:“测试和学习”,在选定的国家创建案例研究(试点使用模型,以政府参与和教育为基础 - 工作流程4)
  • 工作流程4:主动的社会、教育和沟通试点(关联到工作流程3)

根据首次研讨会的商定结果,联盟成员将在未来几周内收到有关后续步骤的通知。

 

[1] https://sawbo-animations.org/home/

[2] https://www.who.int/teams/nutrition-food-safety/databases/global-environment-monitoring-system-food-contamination