Is food allergen analysis flawed? Health and supply chain risks and a proposed framework to address urgent analytical needs
Notice bibliographique
Résumé
Food allergy is an increasing problem for those affected, their families or carers, the food industry and for regulators. The food supply chain is highly vulnerable to fraud involving food allergens, risking fatalities and severe reputational damage to the food industry. Many facets are being pursued to ameliorate the difficulties including better food labelling and the concept of thresholds of elicitation of allergy symptoms as risk management tools. These efforts depend to a high degree on the ability reliably to detect and quantify food allergens; yet all current analytical approaches exhibit severe deficiencies that jeopardise accurate results being produced particularly in terms of the risks of false positive and false negative reporting. If we fail to realise the promise of current risk assessment and risk management of food allergens through lack of the ability to measure food allergens reproducibly and with traceability to an international unit of measurement, the analytical community will have failed a significant societal challenge. Three distinct but interrelated areas of analytical work are urgently needed to address the substantial gaps identified: (a) a coordinated international programme for the production of properly characterised clinically relevant reference materials and calibrants for food allergen analysis; (b) an international programme to widen the scope of proteomics and genomics bioinformatics for the genera containing the major allergens to address problems in ELISA, MS and DNA methods; (c) the initiation of a coordinated international programme leading to reference methods for allergen proteins that provide results traceable to the SI. This article describes in more detail food allergy, the risks of inapplicable or flawed allergen analyses with examples and a proposed framework, including clinically relevant incurred allergen concentrations, to address the currently unmet and urgently required analytical requirements. Support for the above recommendations from food authorities, business organisations and National Measurement Institutes is important; however transparent international coordination is essential. Thus our recommendations are primarily addressed to the European Commission, the Health and Food Safety Directorate, DG Santé. A global multidisciplinary consortium is required to provide a curated suite of data including genomic and proteomic data on key allergenic food sources, made publically available on line.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,149 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,054 |
| Communication savante | 0,032 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».