##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Анотація
В статті проаналізовано сучасний стан концепції безпечності сільськогосподарської сировини та продукції, наслідки гармонізації національних вимог згідно з міжнародними нормативами, та різний підхід до оцінювання результатів лабораторного аналізу сировини. Різними методами оцінювання проаналізовано 147 послідовних рутинних вимірів концентрації лінії генетично модифікованої сої MON 40-3-2 у СРМ та визначено вміст генетично модифікованих організмів за допомогою полімеразної ланцюгової реакції в режимі реального часу (ПЛР-РЧ) та гібридного підходу до оцінювання невизначеності результатів вимірювання біологічних показників безпечності. Апробовано модельний гібридний підхід оцінювання невизначеності вимірювання по типу А, за допомогою оцінки стандартної невизначеності прецизійності, базованої на результатах ретроспективного аналізу рутинного вимірювання сертифікованого референсного матеріалу в умовах внутрішньолабораторної відтворюваності у комбінації зі стандартною невизначеністю похибки, базованої на результатах міжлабораторного порівняння з участю акредитованого провайдера. Порівняно результати отримані за використанням чотирьох «класичних» та гібридного підходу до оцінювання невизначеності вимірювання, з врахуванням вимог використання розширеної невизначеності у прийнятті рішень щодо безпечності харчової та кормової сільськогосподарської сировини. Встановлено, що більшість сучасних підходів, що пропонуються міжнародними нормативними документами орієнтовані на більш стабільні системи, наприклад, при калібруванні або хімічному аналізі, які мають низку переваг і недоліків, що суттєво впливає на якість розрахованого інтервалу. Підхід до оцінювання результатів спирається на показник середньої арифметичної вибірки, повертає вузький інтервал та не може у достатній мірі врахувати похибку. Метод є дуже залежним від обсягу вибірки і наявності випадів серед результатів вимірювання. Показник середньої арифметичної не завжди є оптимальною мірою центральної тенденції в умовах методів аналізу біологічних показників. Використання вибірки результатів вимірювання сертифікованого референсного матеріалу надає змогу збалансованого оцінювання невизначеності, враховуючи внески компонентів прецизійності і похибки. Однак, цей підхід не завжди може врахувати вплив процедури підготування зразків, що часто включає в себе такі етапи як гомогенізація, вивільнення чи екстракція аналіту, рівномірне розподілення об’єкту вимірювання та інші впливові фактори. Підхід, що спирається на результати міжлабораторних порівнянь з участю акредитованого провайдера, надає значну доказову базу, однак враховує умови здійснення вимірювань всіх лабораторій, що приймали участь у порівнянні. Це формує віддаленість отриманого інтервалу від аспектів реалізації аналітичної процедури в умовах певної лабораторії, а отримані інтервали можуть суттєво перевищувати практичну невизначеність даної конкретної лабораторії. Відмінності між інтервалами отриманими з використанням різних підходів здатні здійснювати істотний вплив на прийняття рішення відносно безпечності продукції, а невизначеність має значну варіабельність с плином часу. Незважаючи на відсутність прямої вимоги до оновлення інформації про невизначеність, яка вже є встановленою для методу випробування в ході відповідного дослідження, існує необхідність періодичного переоцінювання її інтервалу. Встановлена необхідність розробки модельного підходу до оцінювання невизначеності вимірювань, що надасть змогу врахувати якомога більшу кількість впливових джерел невизначеності, що можуть впливати на результат аналізу біологічних показників безпечності.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Посилання
2. Tewari S, Trivedi S, Goel S, Shrivastava R, Gopinath S, Khurana A, Anvikar A. Measurement uncertainty in testing of biologicals in national control laboratories for ISO/IEC 17025: practical approaches. Accreditation and Quality Assurance, 2024; 3: 253-261. https://doi.org/10.1007/s00769-024-01589-8
3. On undesirable substances in animal feed: Directive 2002/32/EC of 7 May 2002, OJ L 140, 2002:10–22.
4. Setting maximum levels for certain contaminants in foodstuffs: Commission regulation EC № 1881/2006 of 19 December 2006, OJ L 364:5-24.
5. Ellison R., Williams A. EURACHEM/CITAC Guide CG 4. Quantifying Uncertainty in Analytical Measurement. Third Edition, 2012:1-141.
6. Cox M, O’Hagan A. Meaningful expression of uncertainty in measurement. Accred Qual Assur. 2022;27:19-37 https://doi.org/10.1007/s00769-021-01485-5
7. Salicone S. New Frontiers in Measurement Uncertainty. Metrology 2022;2:495-498. https://doi.org/10.3390/metrology2040029
8. Food and Agriculture Organization CAC/GL 59-2006 Guidelines on Estimation of Uncertainty of Results, 2006:1-18.
9. Zhukov B, Makarynska A, Strakhova T, Semenyuk I. «Using retrospective data to assess the uncertainty of indicators of biological safety of food and feed raw materials». Grain Products and Mixed Fodder’s. 2024;24, I.3 (95):9-20. https://doi.org/10.15673/gpmf.v24i3.2931
10. Guidance SANTE 11312/2021 – Analytical quality control and method validation procedures for pesticide residues analysis in food and feed. 2021;1-55.
11. JRC Technical Report. Guidance document on Measurement Uncertainty for GMO Testing Laboratories - 3 rd Edition. European Commission. Ref. Ares. 2020;1-31.
12. Westgard JO, Barry PL, Hunt MR, Groth TA. Multi-Rule Shewhart Chart For Quality Control In Clinical Chemistry. ClinChem, 1981; 27:493-501.
13. Westgard JO, Koch DD, Oryall JJ, Quam EF, Feldbruegge DH, Dowd DE, Barry PL. selection оf medically useful quality control procedures for individual tests done in a Multi-Test System. ClinChem. 1990; 36:230.
14. Guideline on Decision Rules and Statements of Conformity. ILAC G8 09 2019. 2019;1-20.
15. Concerning the traceability and labelling of genetically modified organisms and the traceability of food and feed products produced from genetically modified organisms and amending Directive 2001/18/EC: Commission Regulation EC № 1830/2003 of 22 September 2003. OJ L 268, 18.10.2003:24-28.