MICROPLEXFOOD

Hintergrund: Mikroplastik (MP) begleitet uns in fast allen Bereichen unseres täglichen Lebens. In diesem Zusammenhang ist die mögliche Exposition und Aufnahme von MP durch den Menschen ein höchst relevantes Thema, und das Vorhandensein dieses allgegenwärtigen Schadstoffs in Lebensmitteln und Getränken gewinnt zunehmend an öffentlicher Aufmerksamkeit. Die Entwicklung zuverlässiger Analysewerkzeuge für diese kleine und äußerst vielfältige Gruppe von Partikeln ist von entscheidender Bedeutung, aber auch sehr anspruchsvoll. Im Rahmen des laufenden Projekts ‚microplasticATfood‘ wurden Methoden zur Probenvorbereitung und zum Nachweis von MP in ‚einfachen‘ Matrices wie wässrigen Getränken und löslichen Lebensmitteln entwickelt und erfolgreich angewandt. Es bestand jedoch ein dringender Bedarf an der Weiterentwicklung von Methoden zur Probenaufbereitung und zum Nachweis von MP in komplexen Matrizes, wie trüben Getränken oder festen Lebensmitteln. Es wurde deutlich, dass nur zuverlässige MP-Daten für eine breite Palette von Produkten und Sektoren eine wirksame Rückverfolgung der Quelle und die Umsetzung von Minderungsstrategien ermöglichen und somit als Grundlage für eine angemessene Risikobewertung dienen.

Forschungsansatz und Innovation: Relevante Erkenntnisse aus dem Vorgängerprojekt werden als Grundlage für die Entwicklung einer fortschrittlichen und innovativen Methodik für die MP-Analyse in komplexen Lebensmittelmatrizes genutzt. MICROPLEXFOOD wird sich daher auf den Nachweis von MP-Partikeln in Milchprodukten, Fisch, verarbeitetem Fleisch und trüben Getränken konzentrieren. Da das Vorhandensein von Bestandteilen der Lebensmittelmatrix die spektroskopische Analyse von MP stört, ist die Verwendung von ausgeklügelten enzymatischen und/oder chemischen Verdauungsschritten zur MP-Isolierung erforderlich. Neben der partikelbasierten Analyse mit FTIR- und Raman-Mikroskopie wird eine massebasierte MP-Analyse mittels Pyrolyse-GC/MS eingesetzt, und die Ergebnisse beider analytischer Ansätze werden in Ringversuchen verglichen und bewertet. Zur Optimierung der umfassenden Datenanalyse, -verwaltung und -visualisierung sind maschinelles Lernen zur automatischen MP-Identifizierung und die Implementierung einer maßgeschneiderten MP-Datenbank integraler Bestandteil des Projekts. Als Ergebnis werden potenzielle MP-Quellen in Lebensmitteln identifiziert und gezielte Minderungsstrategien entwickelt.

Wirtschaftliche Auswirkungen und Ergebnisse: Erarbeitete Standardarbeitsanweisungen (SOPs) für die MP-Probenvorbereitung und -analyse in komplexen Lebensmitteln werden Reproduzierbarkeit und Vergleichbarkeit gewährleisten. Es werden Gegenmaßnahmen zur Reduzierung von MP in Lebensmitteln bereitgestellt. Die Kenntnis der möglichen Herkunft von MP in ihren Produkten wird kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) wichtiges vorwettbewerbliches Know-how für die Festlegung von Minderungsmaßnahmen vermitteln. Ihr proaktives Engagement zur Reduzierung von MP wird eine Verringerung der MP-Belastung für die Verbraucher und eine Minimierung möglicher Gesundheitsrisiken gewährleisten und kann bei der Produktvermarktung vorteilhaft eingesetzt werden.