天然矿泉水中铜绿假单胞菌的生长动力学建模与风险评估研究

《International Journal of Food Microbiology》：Growth kinetics modeling of Pseudomonas aeruginosa in natural mineral water

【编辑推荐】本研究针对天然矿泉水(NMW)中食源性病原体铜绿假单胞菌(P. aeruginosa)的生长风险，系统评估了从灌装到消费过程中温度(7-37°C)对其生长动力学的影响。研究人员采用Baranyi模型和贝叶斯推断的Ratkowsky平方根模型，首次量化了不同温度下P. aeruginosa的延滞期(4.6-100.6 h)和最大生长速率(0.017-0.405 h?1)，为NMW安全生产提供了关键预测工具，强调通过全程卫生控制而非仅靠低温抑制来保障饮用水安全。

　　

在当今追求健康饮水的时代，天然矿泉水以其富含矿物质和纯净特性受到消费者青睐。然而，这种看似安全的饮用水却可能成为微生物滋生的温床，其中铜绿假单胞菌（Pseudomonas aeruginosa）作为一种重要的食源性病原体，尤其值得关注。这种机会致病菌在免疫低下人群中可能引发严重感染，而矿泉水营养匮乏的环境本应限制其生长，但实际生产中从水源地到消费端的温度波动创造了不可控的风险窗口。更棘手的是，现有研究对矿泉水这种特殊基质中病原体的生长规律缺乏系统量化，导致行业难以制定精准的温控标准和安全管控策略。

正是基于这一背景，巴西坎皮纳斯大学食品工程学院的研究团队在《International Journal of Food Microbiology》上发表了创新性研究。他们通过模拟商业矿泉水生产链的真实条件，首次建立了铜绿假单胞菌在天然矿泉水中的生长动力学模型，为预测不同温度场景下的微生物风险提供了科学依据。

研究主要采用以下关键技术方法：首先从天然矿泉水分离获得4株铜绿假单胞菌构建实验菌株库；其次设计多温度梯度（7、12、20、25、37°C）的长期监测实验，使用两种不同初始异养菌水平的矿泉水批次（Batch 1和Batch 2）进行对比；最后运用Baranyi模型拟合生长曲线参数，并结合贝叶斯推断的Ratkowsky平方根模型建立温度与生长参数的定量关系。所有实验均通过标准平板计数法监测菌群动态。

温度对铜绿假单胞菌存活与生长的影响

研究发现温度是决定铜绿假单胞菌命运的关键因素。在7°C的冷藏条件下，病原菌能存活至少102天但无法增殖，证实低温可有效抑制生长但无法彻底灭活。而当温度升至12°C以上时，菌群进入活跃生长阶段，且温度越高生长响应越迅速。特别值得注意的是，37°C时延滞期缩短至4.6小时，最大生长速率达到0.405 h^?1，说明常温储存的矿泉水存在显著微生物风险。

生长动力学参数的定量解析

通过Baranyi模型拟合，研究首次系统量化了12-37°C温度区间内的生长参数：延滞期从100.6小时（12°C）指数级缩短至4.6小时（37°C），最大生长速率从0.017 h^?1提升至0.405 h^?1。模型还显示两批次矿泉水的生长参数无显著差异，证明温度是主导因素而非水质批次差异。但最大菌群浓度（4-5 log CFU/mL）在初始异养菌数更高的Batch 2中较低，提示微生物竞争对最终生物负载存在限制效应。

温度-生长关系的模型构建与验证

研究采用Ratkowsky平方根模型结合贝叶斯推断，成功建立了温度与生长速率的数学关系。该方法优势在于能整合生物学变异性和不确定性，生成更具鲁棒性的预测模型。验证表明该模型能准确预测不同温度下铜绿假单胞菌的动态，为行业制定基于风险的温控方案提供了工具支撑。

微生物竞争机制的证据

Batch 2中较低的最大菌群浓度与较高的初始异养菌数呈负相关，这为营养限制环境中的微生物竞争机制提供了直接证据。铜绿假单胞菌虽具备出色的营养胁迫适应能力，但本土微生物群落的竞争仍会限制其种群扩张，这提示控制原料水原始微生物水平对降低风险具有双重意义。

本研究通过严谨的实验设计和模型构建，得出三个核心结论：第一，铜绿假单胞菌在矿泉水中呈现明显的温度依赖性生长特征，7°C可抑制增殖但不能根除菌体；第二，Baranyi模型结合Ratkowsky平方根模型能有效预测温度对生长动力学的影响，其中延滞期和最大生长速率对温度变化极为敏感；第三，微生物竞争是影响最终菌群规模的关键因素，但温度控制仍是主导风险的首要变量。

这些发现对矿泉水安全生产具有重要启示：单纯依赖冷链运输既不现实也不充分，必须从水源保护到灌装分销的全链条实施严格卫生控制。研究所建立的生长模型可为制定基于科学的风险评估方案提供支撑，帮助行业确定关键控制点和安全边界。更重要的是，该研究范式可推广至其他包装饮料的微生物安全评估，为食品工程领域提供了将基础微生物学与风险评估相结合的成功案例。未来研究可进一步探索不同矿物成分、溶解氧水平等因子对病原体生长的影响，以完善预测模型的实际适用性。