Forschende des DTU National Food Institute und anderer Institutionen haben eine Methode entwickelt, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) und DNA-Analysen vorhersagt, wie widerstandsfähig Listeria-Bakterien gegen Desinfektionsmittel sind. Diese Innovation, veröffentlicht in Scientific Reports, könnte die Lebensmittelindustrie im Kampf gegen gefährliche Bakterien revolutionieren.

Die Studie nutzte maschinelles Lernen, um die Genome von über 1.600 Listeria monocytogenes-Stämmen zu analysieren. Ein KI-Modell wurde trainiert, genetische Muster zu erkennen, die mit der Toleranz gegenüber Desinfektionsmitteln wie Benzalkoniumchlorid, Didecyldimethylammoniumchlorid und dem kommerziellen Produkt Mida San 360 OM zusammenhängen. Der Clou: Das Modell kann mit einer Genauigkeit von bis zu 97 % vorhersagen, ob Bakterien die Reinigung überstehen. Neben bekannten Resistenzgenen wurden neue Gene identifiziert, die die Vorhersagekraft verbessern und Einblicke in die Resistenzentwicklung geben.

Listeria monocytogenes, ein in Lebensmittelverarbeitungsanlagen verbreitetes Bakterium, bildet Biofilme, die Desinfektionsmittel widerstehen können. Bisher waren zeitintensive Labortests nötig, um solche Resistenzen nachzuweisen. Die neue Methode ermöglicht schnelle Vorhersagen in Minuten, was rasches Handeln in der Produktion erleichtert. Sie unterstützt die gezielte Auswahl von Desinfektionsmitteln und könnte die Entwicklung effektiverer Produkte fördern.

Die Forscher sehen in ihrer Methode ein zukunftsträchtiges Werkzeug, um die Lebensmittelsicherheit zu erhöhen. Mit kürzlich bewilligter Finanzierung soll die Technologie weiterentwickelt werden, damit sie bald direkt in Produktionsstätten eingesetzt werden kann. Die Studie markiert einen wichtigen Schritt hin zu intelligenteren Hygienestrategien und sichereren Lebensmitteln.

Original Paper:

Gmeiner A et al. (2025). Scientific Reports. DOI: 10.1038/s41598-025-94321-6

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Redaktion: X-Press Journalistenbüro GbR

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