Recherche de pointe sur les nouvelles technologies utilisées pour la surveillance des pesticides fondée sur les risques

Juin 2024 | Agence canadienne d’inspection des aliments | par Greg Appleyard, Jian Wang et Willis Chow

Les pesticides jouent un rôle important dans la protection de notre approvisionnement alimentaire, des exportations agricoles et des importations contre les dommages causés par les insectes, les mauvaises herbes et les maladies fongiques. L’Agence canadienne d’inspection des aliments (ACIA) surveille les concentrations de résidus de pesticides dans les aliments pour s’assurer que les résidus détectés ne dépassent pas les concentrations jugées sans danger pour la santé humaine. Le défi pour les organismes de réglementation comme l’ACIA consiste à surveiller le plus grand nombre possible de ces composés tout en maintenant efficacité et exactitude. La technologie moderne offre de nouvelles stratégies pour atteindre cet équilibre.

Laboratoire de Calgary

Le Laboratoire de Calgary de l’ACIA est un centre spécialisé dans l’analyse des résidus de pesticides. Le laboratoire a mis au point des méthodes pour détecter des centaines de ces résidus dans les produits alimentaires. Au cours des dernières années, l’équipe de recherche du laboratoire de Calgary a ouvert la voie au Canada avec des technologies émergentes de pointe pour élaborer de nouvelles méthodes de surveillance des pesticides à l’aide d’une approche novatrice appelée « acquisition non ciblée de données pour l’analyse ciblée » (nDATA). L’approche de la nDATA pourrait soutenir les futurs programmes de surveillance de l’ACIA et profiter aux laboratoires grâce à un flux de travail amélioré, qui pourrait être moins exigeant en ressources – et avec une portée de détection plus vaste et plus souple – que ceux qui sont actuellement utilisés.

L’équipe de recherche du laboratoire de Calgary a amélioré les méthodes existantes pour augmenter le nombre de résidus qu’elle peut détecter, passant de quelques dizaines à des centaines. Cependant, comme les méthodes actuelles sont proches de la capacité maximale, des flux de travail novateurs comme la nDATA peuvent être nécessaires pour permettre au programme de prendre de l’expansion.

Analyse chimique des aliments

Comment les échantillons d’aliments sont-ils analysés pour détecter la présence de pesticides et d’autres produits chimiques? Il existe trois grandes catégories de méthodes de laboratoire chimique utilisées pour analyser la salubrité, la sécurité et l’authenticité des aliments :

  • Les méthodes ciblées (MC) permettent de détecter et de quantifier la présence de composés connus dans un échantillon à l’aide d’étalons de référence.
  • Les méthodes de détection (MD) sont des méthodes simples et rapides utilisées pour détecter les composés connus au-delà d’un seuil précis.
  • Les méthodes non ciblées (MNC) font appel à des instruments de chimie pour identifier les composés présents dans un échantillon sans présélectionner les substances chimiques à analyser.

Les MC et les MD classiques permettant de détecter les résidus de pesticides nécessitent un ensemble complet (plusieurs centaines) d’étalons chimiques coûteux comme substances de référence utilisées à des fins de comparaison. Le recours à ces méthodes est limité, car elles ne détectent que les composés pour lesquelles elles sont conçues, et ne peuvent le faire que lorsque ces étalons sont disponibles. Les organismes de réglementation comme l’ACIA peuvent généralement détecter environ 500 pesticides au moyen de la MD et de la MC classiques.

En ce qui concerne les MD et les MNC modernes, la nouvelle génération d’instruments de chimie peut rapidement identifier de nombreux composés chimiques dans un échantillon et produire des données à haute résolution pour chaque composé détecté. Cette technologie moderne permet aux flux de travail de nDATA de recueillir des données chimiques exhaustives et détaillées sur les échantillons sans avoir à choisir au préalable des analytes précis. Cela permet de détecter une gamme beaucoup plus large de composés à l’aide de bases de données internes et d’algorithmes informatiques complexes. Si certains composés d’intérêt sont détectés, ils peuvent être marqués aux fins d’une analyse ciblée ultérieure.

Les capacités de cette technologie moderne pourraient en faire un outil idéal pour :

  • détecter un grand groupe de composés connus (ou attendus) à l’aide de la nDATA dans les échantillons.
  • détecter des composés inconnus (ou imprévus) au moyen de la MNC;

Grâce à cette technologie, on obtient une nouvelle approche pour cerner les risques liés à la salubrité des aliments, qui pourrait former la base de programmes de salubrité des aliments axés sur les risques et plus faciles à mettre en œuvre. Cette application analyse les échantillons d’aliments pour déceler un très grand nombre de résidus connus (ou attendus) ou inconnus (ou imprévus) tout en conservant la portée actuelle des analyses. Cela pourrait faciliter la création d’un profil des risques associés aux composés attendus présents dans un produit alimentaire, le remaniement des flux de travail d’analyse de ces résidus au laboratoire et l’orientation future des programmes de surveillance de la salubrité des aliments.

Avec plus d’un millier de pesticides sur le marché mondial, les organismes de réglementation du monde entier pourraient commencer à utiliser des MD et des MNC plus modernes et plus souples pour compléter les MD et les MC classiques, qui requièrent beaucoup de ressources. Ce changement contribue à maintenir les programmes de détection à large portée d’une manière rentable pour appuyer la réglementation sur la salubrité des aliments.

Applications de nDATA

Au cours de la dernière décennie, de vastes recherches ont été menées sur les plateformes à haute résolution et leur utilisation pour évaluer la salubrité et l’authenticité des aliments. L’ACIA est devenue un chef de file mondial dans le domaine de la recherche sur les applications de nDATA qu’elle mène avec des partenaires aux États-Unis, en Europe et en Asie. En voici quelques exemples.

Détection rapide

Le Laboratoire de Calgary a mis au point avec succès des bases de données sur les contaminants chimiques et des applications de nDATA qui permettent à l’ACIA de quantifier et de détecter rapidement 850 résidus de pesticides dans les aliments en un seul cycle de 14 minutes. Cette approche est soutenue par des collaborations avec des partenaires de recherche d’autres pays et des fabricants d’instruments de chimie.

Élaboration de flux de travail collaboratifs

Une étude collaborative réussie à laquelle ont participé 25 laboratoires au Canada, aux États-Unis, en Europe et en Asie a montré la robustesse du flux de travail de nDATA à l’échelle internationale. La nDATA donne à l’ACIA et à la communauté scientifique l’occasion de faire progresser le domaine de la détection des contaminants chimiques et d’élargir les champs d’analyse pour l’analyse des pesticides et de nombreux autres contaminants chimiques dans les aliments.

Formation et diffusion des connaissances

L’équipe de recherche du laboratoire de Calgary a organisé des séminaires et offert de la formation à des collègues des laboratoires de l’ACIA et à d’autres parties intéressées, notamment Agriculture et Agroalimentaire Canada, Santé Canada, la Commission canadienne des grains, le Conseil national de recherches du Canada et des universités canadiennes dans le but de faire progresser la science et de mettre en œuvre cette nouvelle technologie.

Prochaines étapes

Les travaux de recherche actuels visent à élargir les applications de la nDATA et à élaborer des approches pour l’identification des contaminants chimiques inconnus (ou imprévus) et pour les analyses de l’authenticité des aliments. Le transfert de technologie et la mise en œuvre de ces nouvelles techniques sont également en cours.

Pour en savoir plus

Si vous avez des questions au sujet de la nDATA et d’autres travaux de recherche du Laboratoire de Calgary, veuillez communiquer avec Jian.Wang@inspection.gc.ca.

Publications scientifiques

 
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