Challenge-Tests sind oft eine erhebliche Investition. Nicht selten runzeln Unternehmen angesichts der Kosten einer solchen Studie die Stirn. „Warum muss das so lange dauern? Warum so viele Messzeitpunkte? Warum werden mehrere Stämme benötigt? Und muss das wirklich alles so detailliert dokumentiert werden?“ In diesem Artikel erläutern wir die Bedeutung eines fundierten Challengetests und zeigen auf, wie Sie durch eine clevere Kombination aus Tests, Vorhersagemodellen und Produktgruppierung Kosten einsparen können.
Ein schlecht durchgeführter Challenge-Test ist nicht nur verschwendetes Geld – er kann zu irreführenden Schlussfolgerungen, falschen Haltbarkeitsangaben und im schlimmsten Fall zu Lebensmittelvergiftungen, Rückrufaktionen und einem Imageschaden für Ihre Marke führen.
Der Grund, warum ein solider Challengetest so viel Zeit und Sorgfalt erfordert, ist, dass Lebensmittelsicherheit in der Praxis selten schwarz-weiß ist. Die europäischen Richtlinien, wie sie im „EU Technical Guidance Document on Shelf-life Studies for Listeria monocytogenes“ dargelegt sind, legen zu Recht den Schwerpunkt auf einen realistischen, fundierten und reproduzierbaren Ansatz. Da Lebensmittelketten komplex sind und sich Krankheitserreger selten vorhersehbar verhalten, muss ein solcher Test die realen Bedingungen so genau wie möglich nachbilden.
Das bedeutet beispielsweise, dass das Testprodukt mit dem kommerziellen Endprodukt identisch sein muss. Selbst kleine Unterschiede beim pH-Wert, bei der Wasseraktivität oder bei der Verpackung können einen großen Einfluss auf das Wachstum von Mikroorganismen haben. Einen Test unter „idealen“ Laborbedingungen durchzuführen, mag praktisch erscheinen, sagt aber nichts darüber aus, was in einer Vertriebskette mit Temperaturschwankungen oder kleinen Abweichungen in der Praxis geschieht.
Auch die Anzahl der Messpunkte ist sehr wichtig. Wenn man nur am Tag 0 und am Tag 10 misst, kann man leicht entscheidende Wachstumsphasen übersehen. Das Wachstum von beispielsweise Listeria monocytogenes kann langsam beginnen, sich aber beschleunigen, sobald die konkurrierende Flora abnimmt. Ohne Zwischenanalysen lässt sich dieser Vorgang nicht erkennen. Und ohne diese Daten lassen sich die maximale Wachstumsgeschwindigkeit oder die Lag-Phase nicht berechnen – genau jene Parameter, die für die Risikobewertung oder Modellierung unerlässlich sind.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Auswahl der Stämme, mit denen die Beimpfung erfolgt. Die Verwendung eines einzigen Laborstamms ist nicht repräsentativ. Verschiedene Stämme – und insbesondere Wildtypen, die aus ähnlichen Produkten oder Produktionsumgebungen stammen – verhalten sich unterschiedlich. Nur durch die Verwendung einer Mischung erhält man ein zuverlässiges Bild des Worst-Case-Szenarios. Zudem müssen diese Stämme oft aufbereitet, angepasst und gemischt werden, was an sich schon Zeit und Fachwissen erfordert.
Das Gleiche gilt für die natürliche Flora des Produkts. In vielen Challenge-Tests wird das Produkt zunächst pasteurisiert oder gefiltert, um einen „sauberen“ Start zu ermöglichen. Doch gerade diese Flora spielt oft eine Rolle bei der Unterdrückung oder eben der Förderung des Wachstums von Krankheitserregern. Durch das Ausschalten der Flora schafft man eine künstliche Situation. Deshalb muss manchmal sogar ein Test mit und ohne Flora durchgeführt werden – je nach Produkttyp.
Darüber hinaus verlangen die Vorschriften auch Tests unter Bedingungen, die nicht nur ideal, sondern auch realistisch und sogar ungünstig sind. Man denke beispielsweise an die Lagerung bei 7 °C statt nur bei 4 °C oder an die Simulation von Temperaturschwankungen. Diese Worst-Case-Szenarien sollen keine Panik schüren, sondern dazu dienen, auf realistische Situationen in der Lieferkette vorbereitet zu sein. Schließlich lagern Verbraucher die Produkte selten genau so, wie es auf dem Etikett angegeben ist.
Schließlich muss jeder Schritt des Tests ausführlich dokumentiert werden: Welches Protokoll wurde befolgt, welche Stämme wurden verwendet, wie und wann wurde eine Probenahme durchgeführt, welche Kriterien wurden im Voraus festgelegt, um zu entscheiden, ob das Wachstum „akzeptabel“ ist. Ohne diese Dokumentation ist ein Test bei Audits oder Inspektionen unbrauchbar und bei Vorfällen oder Anfragen von Kontrollbehörden nicht vertretbar.
Doch, das geht – kostenbewusstes Arbeiten und Lebensmittelsicherheit müssen sich nicht gegenseitig ausschließen, vorausgesetzt, man wählt den richtigen Ansatz. Der Schlüssel liegt in einer durchdachten Kombination aus Challenge-Tests und Vorhersagemodellen sowie in der intelligenten Gruppierung von Produkten. Theoretische Modelle wie ComBase oder FSSP können im Vorfeld viele Erkenntnisse über das Wachstumspotenzial von Krankheitserregern in Ihren Produkten liefern. Sie sind nützlich, um einzuschätzen, welche Produktkategorien einem erhöhten Risiko ausgesetzt sind und welche eher robust sind. Modelle sind kein Ersatz für Tests, können aber gezielte Entscheidungen unterstützen, beispielsweise welche Produkte unter welchen Bedingungen getestet werden sollten. Lesen Sie hier mehr über den hybriden Ansatz, bei dem Modelle und Challenge-Tests kombiniert werden. Darüber hinaus kannst du Produktgruppen auf der Grundlage gemeinsamer Merkmale zusammenstellen: pH-Wert, Wasseraktivität, Zusammensetzung, Lagertemperatur und Verpackung. Sofern dies gut begründet ist, kannst du dann ein repräsentatives „Worst-Case“-Produkt auswählen, das die gesamte Gruppe abdeckt. Beachte dabei folgende Punkte:
Eine gut durchdachte Produktgruppe, kombiniert mit einem soliden Worst-Case-Challenge-Test und unterstützt durch Modelle, sorgt dafür, dass Sie nicht jedes Produkt einzeln testen müssen. So vermeiden Sie doppelte Kosten, ohne Abstriche bei der Sicherheit oder der rechtlichen Absicherung zu machen.
Ein gründlicher Challengetest ist zu Recht eine Investition, aber auch ein wirkungsvolles Instrument, um Risiken zu erfassen, die Haltbarkeit korrekt zu bestimmen und Diskussionen mit Aufsichtsbehörden oder Auditoren zu vermeiden. Wer die Komplexität eines solchen Tests anerkennt und ihn geschickt einsetzt, kann langfristig effizienter arbeiten. Kombinieren Sie Modelle mit Fallstudien, bilden Sie fundierte Produktgruppen und dokumentieren Sie Ihre Entscheidungen transparent. So sparen Sie nicht nur Geld, sondern steigern gleichzeitig die Glaubwürdigkeit Ihrer Lebensmittelsicherheitspolitik.
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