Toxiny produkované některými houbami neboli mykotoxiny mají vážné důsledky pro průmysl výroby krmiv pro domácí zvířata. Pro detekci mykotoxinů v krmivech pro domácí zvířata vědci experimentovali s kombinací technologie elektronického nosu a algoritmů strojového učení.
Například složky krmiva pro kočky kontaminované mykotoxiny mohly způsobit vlnu pancytopenie (souhrnný název pro anémii, leukopenii, neutropenii, trombocytopenii, případně i lymfopenii) koček v roce 2021, která ve Spojeném království způsobila smrt více než 350 koček. Nebezpečné mykotoxiny, jako jsou aflatoxiny, zearalenon, deoxynivalenol a fumonisin B1, byly nalezeny v krmivech pro domácí zvířata a jejich složkách po celém světě. Tyto mykotoxiny mohou způsobit jak akutní otravu, tak chronické zdravotní problémy, včetně potlačení imunity, poškození jater, ledvin a rakoviny.
Včasná a přesná detekce mykotoxinů v dodavatelském řetězci krmiv pro domácí zvířata může těmto zdravotním hrozbám zabránit. Tradiční metody detekce, jako jsou chromatografické techniky a imunoanalýzy, však často vyžadují složitou přípravu vzorků a nákladné přístrojové vybavení.
Detekce mykotoxinů pomocí AI a E-nosů
Tým vědců z Čínské akademie zemědělských věd se rozhodl vyvinout nákladově efektivní rychlý způsob detekce zearalenonu v krmivech pro domácí zvířata. Výzkumníci experimentovali s kombinací technologie elektronického nosu (E-nose) a algoritmů strojového učení, což je druh umělé inteligence, který umožňuje počítači analyzovat data a učit se sám bez explicitního programování. Přístup vědců detekoval těkavé sloučeniny spojené s kontaminací mykotoxiny a potenciálně tak poskytl neinvazivní, rychlou a nákladově efektivní alternativu k tradičním metodám. Své výsledky publikovali v časopise Toxins.
Výsledky studie
V jejich studii bylo na kontaminaci zearalenonem analyzováno 142 vzorků krmiva pro domácí zvířata odebraných v Číně v letech 2021-2023. Pomocí technologie E-nose vědci zaznamenávali profily těkavých sloučenin, aby mohli klasifikovat úroveň kontaminace. Modely strojového učení natrénované na těchto datech se ukázaly jako přesné, přičemž model souboru dosáhl 90,1% přesnosti klasifikace. Tento přístup účinně identifikoval kontaminaci zearalenonem.
Integrace technologie E-nose se strojovým učením nabízí několik klíčových výhod:
Rychlost a efektivita: E-nose dokáže rychle analyzovat více vzorků, což usnadňuje rozhodování v reálném čase během výroby.
Nákladová efektivita: V porovnání s tradičními metodami detekce tento přístup snižuje závislost na drahém vybavení a pracovně náročných procesech.
Vysoká přesnost: Přesnost souboru modelů 90,1 % podtrhuje spolehlivost této metody, která překonává samostatné modely.
Tato studie prokázala potenciál technologie E-nose s podporou strojového učení jako nástroje pro průmysl výroby krmiv pro domácí zvířata. Tím, že tento přístup umožňuje rychlý, přesný a nákladově efektivní screening, může výrobcům poskytnout prostředky k zajištění bezpečnosti výrobků a splnění regulačních norem. Vzhledem k tomu, že kontaminace mykotoxiny stále představuje riziko, budou inovativní řešení, jako je toto, hrát zásadní roli při ochraně zdraví domácích zvířat a udržení důvěry spotřebitelů.
Pokročilé technologie
Zavádění pokročilých technologií do procesů zajišťování kvality není jen nutností, ale i příležitostí pro průmysl výroby krmiv pro domácí zvířata, aby stanovil nová měřítka v oblasti bezpečnosti výrobků a inovací. Po dalším zdokonalení a zavedení v průmyslovém měřítku by se technologie E-nose mohla stát základním kamenem řízení mykotoxinů a zvýšit bezpečnost a kvalitu krmiv pro domácí zvířata po celém světě.*
PetFood Industry
