روش‌های سنتی برای تشخیص عوامل بیماری‌زا در غذا اغلب کار فشرده و زمان‌بری هستند و نیاز به ارسال نمونه‌ها به آزمایشگاه‌های متمرکز برای آزمایش دارند. این روش‌ها نه تنها ناکارآمد هستند، بلکه قادر به نظارت در زمان واقعی نیستند و شکاف قابل توجهی در زیرساخت ایمنی مواد غذایی ما ایجاد می کنند.
محققان دانشگاه مک مستر در کانادا یک سیستم بسته‌بندی مواد غذایی ابداع کرده‌اند که می‌تواند آلودگی سالمونلا را در غذاهای بسته‌بندی شده بدون نیاز به باز کردن یا دستکاری محصولات تشخیص دهد. این پلت‌فرم جدید «Lab-in-a-Package» یک حسگر بسیار حساس سالمونلا را در خود دارد تا نظارت مستمر و در زمان واقعی ایمنی مواد غذایی را امکان‌پذیر کند.
پارادایم موجود برای ایمنی مواد غذایی با ایده‌آل فاصله زیادی دارد. این روش‌ها شامل نمونه‌برداری از مواد غذایی و ارسال آنها به آزمایشگاه‌های متمرکز برای آزمایش است. این رویکرد مملو از ناکارآمدی است. زمان‌‌بر است، اغلب روزها یا حتی هفته‌ها طول می‌کشد تا به نتیجه برسد. در این مدت، اقلام غذایی مورد نظر معمولاً وارد بازار نمی‌شوند که منجر به ضایعات قابل توجه مواد غذایی و ضررهای اقتصادی می‌شود.
علاوه بر این، این آزمایش‌ها اغلب نیاز به معرف‌های مختلفی دارند که می‌تواند خواص طبیعی موادغذایی را تغییر داده و آنها را برای مصرف نامناسب کند. محدودیت‌های این سیستم مدت‌هاست که شناخته شده‌اند، اما راه‌حل‌های آن تاکنون در دسترس نبوده است.
سیستم «Lab-in-a-Package» نوآوری است که بسیاری از این چالش‌ها را مستقیماً برطرف می‌کند. این سیستم در هسته خود، از یک سینی بسته‌بندی مواد غذایی با طراحی ویژه برخوردار بوده که یک غشای حاوی معرف نیز در کنار آن قرار دارد. سینی با شیب ۴۵ درجه طراحی شده است تا محل قرارگیری مایعات را بر روی یک رابط حسگر به حداکثر برساند، که برای تشخیص دقیق پاتوژن بسیار مهم است.
این غشا هدف دوگانه‌ای دارد: به‌عنوان یک ماتریس تثبیت‌کننده معرف و یک مانع ضد رسوب برای حسگر عمل می‌کند. این عملکرد دوگانه تضمین می‌کند که حسگر در طول زمان دقیق و قابل اعتماد باقی می‌ماند. آنچه این سیستم را متمایز می‌کند، سازگاری آن است. می‌توان آن را با حسگرهای پاتوژن مختلف ترکیب کرد و آن را به ابزاری همه‌کاره در مبارزه با بیماری‌های مربوط به مواد غذایی تبدیل کرد.
این سیستم تحت آزمایش‌های دقیقی قرار گرفته است، از جمله آزمایش‌هایی با محصولات گوشتی و مرغ که به‌طور عمدی آلوده شده‌اند. این فناوری به‌طور مداوم عملکرد تشخیص بالایی را نشان داده است. علاوه بر این، با موفقیت در سناریوهای دنیای واقعی با استفاده از فلورسانس دستی آزمایش شده است.