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문제 정의
- monocytogenes에 대한 경각심이 다소 낮은 것이 현실이다. 따라서 본 연구에서는 기존에 수 행된 다양한 연구들의 자료를 수집하고 분석하여 치즈에 서의 L. monocytogenes 위해성을 검토해보고자 한다.
제안 방법
- 위해평가 시뮬레이션 모델은 Excel spreadsheet에 디자인하였으며 @RISK를 이용하여 분석하였다. 10, 000번의 시뮬레이션을 진행하여 치즈 섭취로 인한 L. monocytogenes 식중독 발생 가능성을 도출하였다. 또한 위해평가 시뮬레이션 모델에 대입된 변수들을 대상으로 L.
- Beta distributione α와 β를 parameter로 갖는 확률분포로, α는 ‘병원성 세균이 검출된 시료의 수(양성시료수)+1’이고, β 는 ‘전체 시료수-양성 시료수+1’을 의미한다. 국내·외 연구논문들을 조사하여 치즈에서의 L. monocytogenes 생장예측모델을 수집하고 이를 위해평가 시뮬레이션 모델에 적용하였다. 국내에서 치즈가 유통되는 채널(대형마트, 편의점 등)에 대한 문헌조사를 실시하였으며, 그 중 대표되는 유통채널에 대한 유통환경(온도, 시간) 조사 자료를 수집하여 유통 중 치즈가 노출된 환경에 대한 L.
- 국내에서 수행된 치즈에서의 L. monocytogenes 오염실태 연구 데이터를 수집하였으며, 이를 Vose 의 Beta distribution 및 Sanaa 등의 방정식에 적용시켜 치즈에서의 L. monocytogenes 초기오염수준을 산출하였다. Beta distributione α와 β를 parameter로 갖는 확률분포로, α는 ‘병원성 세균이 검출된 시료의 수(양성시료수)+1’이고, β 는 ‘전체 시료수-양성 시료수+1’을 의미한다.
- monocytogenes 생장예측모델을 수집하고 이를 위해평가 시뮬레이션 모델에 적용하였다. 국내에서 치즈가 유통되는 채널(대형마트, 편의점 등)에 대한 문헌조사를 실시하였으며, 그 중 대표되는 유통채널에 대한 유통환경(온도, 시간) 조사 자료를 수집하여 유통 중 치즈가 노출된 환경에 대한 L. monocytogenes 생장 정도를 예측하는데 활용하였다. 치즈의 섭취자 비율과 섭취량을 도출하기 위하여 질병관리본부에서 실시한 2018년 국민건강영양조사의 원시자료 중 24시간 회상법 자료를 활용하였다 .
- 노출평가와 위험성 결정에서 수집한 치즈에서의 L. monocytogenes 오염실태, 치즈의 유통채널 및 유통환경과 섭취자 비율 및 섭취량, L. monocytogenes의 용량-반응모델을 활용하여 치즈에서의 L. monocytogenes 위해평가 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 위해평가 시뮬레이션 모델은 Excel spreadsheet에 디자인하였으며 @RISK를 이용하여 분석하였다.
- monocytogenes 식중독 발생 가능성을 도출하였다. 또한 위해평가 시뮬레이션 모델에 대입된 변수들을 대상으로 L. monocytogenes 위해도와의 상관성을 분석하였으며, 이를 토대로 위해도에 가장 큰 영향을 미치는 변수를 확인하였다.
- 섭취자 비율은 ‘하루 한 번 해당 식품을 섭취했다고 응답한 사람의 비율(%)’을 의미하며, 2018년 국민건강영양조사 대상자 전체의 인원 대비 치즈를 섭취했다고 응답한 사람의 수를 통해 계산하였다. 섭취량은 ‘한 사람이 하루에 해당 식품을 섭취한 양’을 의미하며, 치즈를 섭취했다고 응답한 사람들의 섭취량을 @RISK (Palisade Corporation, Ithaca, NY, USA)의 fitting 기능으로 분석하여 최적의 확률분포모델 결정 및 평균 섭취량을 추산하였다.
- 3(SAS Institute, Cary, NC, USA)을 이용하여 추출하고, 추출한 자료에 대해 응답자 중복성 검사를 실시하였다. 섭취자 비율은 ‘하루 한 번 해당 식품을 섭취했다고 응답한 사람의 비율(%)’을 의미하며, 2018년 국민건강영양조사 대상자 전체의 인원 대비 치즈를 섭취했다고 응답한 사람의 수를 통해 계산하였다. 섭취량은 ‘한 사람이 하루에 해당 식품을 섭취한 양’을 의미하며, 치즈를 섭취했다고 응답한 사람들의 섭취량을 @RISK (Palisade Corporation, Ithaca, NY, USA)의 fitting 기능으로 분석하여 최적의 확률분포모델 결정 및 평균 섭취량을 추산하였다.
- 치즈에서의 L. momocytogenes 초기오염수준, 치즈의 유통환경과 섭취자 비율 및 섭취량에 대한 확률분포, 치즈에서의 L. monocytogenes 생장예측모델, L. monocytogenes 용량-반응모델을 바탕으로 위해평가 시뮬레이션 모델을 개발하였다 (Table 2). @RISK로 위해평가 시뮬레이션을 수행한 결과, 치즈를 섭취함으로써 L.
- 용량-반응 모델은 대게 동물모델을 통해 개발할 수 있으며, 기 개발된 용량-반응 모델을 위해평가에 적용할 수 있다. 치즈에서의 L. monocytogenes 식중독 위해평가를 수행하기 위해 L. monocytogenes를 대상으로 개발된 용량-반응 모델에 대한 문헌조사를 실시하였으며, 이를 치즈 섭취(dose)로 인한 L. monocytogenes 식중독 발생 가능성(response) 분석에 활용하였다.
- 2시간 정도 보23)관되는 것으로 확인되었다 . 치즈의 유통환경에 대한 데이터는 @RISK의 확률분포 기능을 적용시켜 시뮬레이션 모델개발 시 이용하였으며, 이때 활용된 확률분포는 Pert distribution, Uniform distribution, Normal distribution, Triangular distribution, Log-Logistic distribution이다(Table 2).
- 치즈의 절반 이상이 대형할인점을 통해 유통·판매되고 있음을 확인하였으며, 이에 따라 치즈의 유통단계는 Lee의 논문을 참고하여 (1) 치즈 가공장에서 대형할인점등까지, (2) 대형할인점에서의 보관, (3) 대형할인점에서의 진열, (4) 대형할인점에서 가정까지, (5) 가정에서의 보관으로 구분하였다. 단계 별 치즈가 노출되는 온도와 시간23) 26) 27)은 Lee 등 , Latorre 등과 Jung 의 연구를 통해 확인하o o였다.
대상 데이터
- 2018년에 수행된 국민건강영양조사의 전체 응답자는 7, 069 명이며, 이 중 ‘치즈’ 함유식품을 섭취했다고 응답한 인원은 834명으로 추출되었다. 따라서 전체 인원 중 하루에 한번 치즈를 섭취하는 섭취자의 비율은 11.
- 이러한 불검출 데이터를 Beta distribution에 대입하였다. 본 연구에서 수집된 오염실태 데이터를 대입하면 α=1, β=243이다. Sanaa 등은 자연로그를 이용하여 초기오염수준을 추정하는 식(-ln(1-Beta distribution)/시료무게)을 개발하였으며, 그 결과, 치즈에서의 L.
- monocytogenes 생장 정도를 예측하는데 활용하였다. 치즈의 섭취자 비율과 섭취량을 도출하기 위하여 질병관리본부에서 실시한 2018년 국민건강영양조사의 원시자료 중 24시간 회상법 자료를 활용하였다 . 24시간 회상법 자료에서 치즈를 섭취했다고 응답한 인원과 섭취량 데이터를 SAS version 9.
데이터처리
- 치즈의 섭취자 비율과 섭취량을 도출하기 위하여 질병관리본부에서 실시한 2018년 국민건강영양조사의 원시자료 중 24시간 회상법 자료를 활용하였다 . 24시간 회상법 자료에서 치즈를 섭취했다고 응답한 인원과 섭취량 데이터를 SAS version 9.3(SAS Institute, Cary, NC, USA)을 이용하여 추출하고, 추출한 자료에 대해 응답자 중복성 검사를 실시하였다. 섭취자 비율은 ‘하루 한 번 해당 식품을 섭취했다고 응답한 사람의 비율(%)’을 의미하며, 2018년 국민건강영양조사 대상자 전체의 인원 대비 치즈를 섭취했다고 응답한 사람의 수를 통해 계산하였다.
- monocytogenes 위해평가 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 위해평가 시뮬레이션 모델은 Excel spreadsheet에 디자인하였으며 @RISK를 이용하여 분석하였다. 10, 000번의 시뮬레이션을 진행하여 치즈 섭취로 인한 L.
이론/모형
- 용량-반응 모델에는 크게 세 가지 형태가 있으며, Beta- Poisson model, Exponential model, Weibull-Gamma model 이다 량-반응 모델은 Exponential model이 적합한 것으로 확인되었으며, 따라서 L. monocytogenes의 용량-반응 모델은 WHO/FAO 가 제시한 것을 활용하였다. Exponential model 은 r 값을 parameter로 하는 용량-반응 모델로 FAO/WHO 는 일반군(건강한 집단; Healthy population)과 임산부, 노약자 등의 취약군(Susceptible population)을 구분하여 r 값을 제시하였으며, 이때 일반군의 경우 r=2.
- 치즈에서 L. monocytogenes의 생장을 예측하기 위해 Lobacz 등의 논문을 참고하였다. 해당 논문에서는 까망베르 치즈에서 L.
- monocytogenes의 생장을 예측하기 위해 Lobacz 등의 논문을 참고하였다. 해당 논문에서는 까망베르 치즈에서 L. monocytogenes 생장을 예측하기 위해 Baranyi 모델과 polynomial model을 이용하였다. 그 결과, 치즈에서의 L.
성능/효과
- monocytogenes 용량-반응모델을 바탕으로 위해평가 시뮬레이션 모델을 개발하였다 (Table 2). @RISK로 위해평가 시뮬레이션을 수행한 결과, 치즈를 섭취함으로써 L. monocytogenes 식중독이 발생하게 될 가능성(위해도, Risk)은 일반군에서 평균 5.09×10 으로 나타났다. 민감군에서는 평균 4.
- monocytogenes의 용량-반응 모델은 WHO/FAO 가 제시한 것을 활용하였다. Exponential model 은 r 값을 parameter로 하는 용량-반응 모델로 FAO/WHO 는 일반군(건강한 집단; Healthy population)과 임산부, 노약자 등의 취약군(Susceptible population)을 구분하여 r 값을 제시하였으며, 이때 일반군의 경우 r=2.37×10 , 취약 군의 경우 r=1.06×10 으로 확인되었다.
- 8%로 나타났으며, 이를 Discrete distribution에 입력 변수로 사용하였다. 또한 치즈를 섭취했다고 응답한 응답자의 섭취량을 분석한 결과 치즈의 1일 평균 섭취량은 28.3 g으로 나타났다. 섭취자의 섭취량을 @RISK의 fitting 기능을 활용하여 최적확률분포 모델을 추정하였으며, 그 결과 치즈 섭취량에 대한 최적확률분포 모델은 Lognormal distribution [32.
- 6분) 동안의 운반시간을27)거친다고 하였다 . 마지막으로 가정에서 치즈를 섭취하기 전까지 치즈를 보관하는 온도는 가정냉장고의 온도를 측정o하여 도출되었는데, 평균 4.0 C에서 대략 250.2시간 정도 보23)관되는 것으로 확인되었다 . 치즈의 유통환경에 대한 데이터는 @RISK의 확률분포 기능을 적용시켜 시뮬레이션 모델개발 시 이용하였으며, 이때 활용된 확률분포는 Pert distribution, Uniform distribution, Normal distribution, Triangular distribution, Log-Logistic distribution이다(Table 2).
- 09×10 으로 나타났다. 민감군에서는 평균 4.32×10 의 위해도가 확인되어 일 반군보다 식중독 발생 가능성이 다소 높은 것으로 확인되었다. 입력 변수 중 위해도에 영향을 미치는 요인을 분석한 결과, 치즈의 섭취자 비율이 위해도에 가장 큰 영향을 미치며, 가정에서의 치즈 보관 시간, 대형할인점에서 가정으로 치즈를 운반하는 시간 순으로 나타났다(Fig.
- monocytogenes는 고병원성 식중독 세균으로 치즈, 식육 및 식육가공품, 아이스크림 등을 섭취함으로써 감염될 수 있다. 본 연구 결과, 치즈의 섭취 뿐만 아니라 유통환경 (보관 및 운송시간 등)의 관리가 치즈로 인한 L. monocytogenes 식중독의 발생 가능성에 영향을 미치는 것을 확인하였고, 유통환경의 관리가 식중독 발생 가능성을 낮출 수 있는 중요한 요인이 될 수 있다는 것을 상기시켰다. L.
- 3 g으로 나타났다. 섭취자의 섭취량을 @RISK의 fitting 기능을 활용하여 최적확률분포 모델을 추정하였으며, 그 결과 치즈 섭취량에 대한 최적확률분포 모델은 Lognormal distribution [32.786, 83.358, Shift(-0.25343)]으로 나타났고, 이를 통해 계산된 치즈를 섭취하는 사람들의 1일 평균 섭취량은 32.5g으로 확인되었다(Fig. 2).
- 3). 이는 치즈의 섭취를 자주 할수록, 치즈의 보관 및 운반시간이 길수록 L. monocytogenes 식중독 발생 위험성이 높아진다는 것을 시사한다.
- 32×10 의 위해도가 확인되어 일 반군보다 식중독 발생 가능성이 다소 높은 것으로 확인되었다. 입력 변수 중 위해도에 영향을 미치는 요인을 분석한 결과, 치즈의 섭취자 비율이 위해도에 가장 큰 영향을 미치며, 가정에서의 치즈 보관 시간, 대형할인점에서 가정으로 치즈를 운반하는 시간 순으로 나타났다(Fig. 3). 이는 치즈의 섭취를 자주 할수록, 치즈의 보관 및 운반시간이 길수록 L.
- 대형할인점으로 유통된 치즈는 판매 전까지 창고다o에 보관되는데, 대형할인점 관계자에 따르면 치즈가 2-4 C 내외에서 대략 2시간(최소 0시간, 최대 48시간) 동안 보관23)된다고 하였다 . 창고에 보관 중이던 치즈를 판매하기 위o해 진열대에 진열해두는데, 진열대의 온도는 평균 6.6 C(최o o소 0.6 C, 최대 15.2 C)이며, 진열시간은 48시간(최소 0시간23), 최대 168시간)으로 나타났다 . 소비자가 구매한 치즈를 가o o o정으로 운반할 때는 보통 18 C(최소 10 C, 최대 25 C)의 온도에서 59.
- 치즈에서의 L. monocytogenes 오염실태 데이터를 수집한 결과, 총 242건의 치즈 시료 모두에서 L. monocytogenes 가 불검출되었다 . 이러한 불검출 데이터를 Beta distribution에 대입하였다.
- 1). 황색포도상구균(Staphylococcus aureus) 의경우, 위해평가의 초기오염도 추정 결과 -2.4 Log CFU/g 에서 -2.7 Log CFU/g으로 나타났으며, 이와 비교하였을 때 L. monocytogenes의 초기오염도가 다소 낮은 것으로 판단된다.
후속연구
- monocytogenes 는 고병원성 식중독 세균임에도 불구하고 국내에서는 식중독 사고 사례가 보고된 바 없기 때문에 이에 대한 경각심이 낮았다. 본 연구에서 수행된 치즈에서의 L. monocytogenes 에 대한 위해평가를 통해 L. monocytogenes에 대한 국내의 연구자료(오염실태, 예측모델 등)가 부족하다는 것을 확인하였으며, 향후 다양한 식품에서 L. monocytogenes로 인한 식중독 발생 가능성을 평가하기 위해서는 위해평가의 연구가 수행될 필요가 있다고 사료된다.
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