Asiakkaan menestystarina
Vegaaniproteiinien tuotanto lämpöanalyysin ja reologian avulla
Prof. Dr. Tomas Kurzin, ProteinDistillery GmbH, Ostfildern, Saksa, asiakasmenestystarina sellaisten puhtaiden proteiinien ainesosien luomisesta, joilla on erinomaiset toiminnalliset ja ravitsemukselliset ominaisuudet
ProteinDistillery GmbH on Stuttgartissa sijaitseva startup-yritys, joka mullistaa vaihtoehtoisen proteiiniteollisuuden kestävällä jalostusmenetelmällään. Yritys tuottaa korkealaatuista vegaanista proteiinia ainutlaatuisen jalostusprosessin avulla. Proteiinin valmistus perustuu yhteen ihmisen vanhimmista kulttuuritekniikoista - käymiseen.
Tietoja ProteinDistillery GmbH:sta ja vaihtoehtoisista proteiinimarkkinoista
ProteinDistillery GmbH käyttää panimoteollisuuden sivutuotetta ja pilkkoo oluthiivan funktionaalisiksi rakennuspalikoiksi, joista saadaan talteen arvokasta luonnollista proteiinia (kuva 1). Tuloksena syntyvällä proteiinilla on huomattavia teknofunktionaalisia ominaisuuksia, jotka ovat verrattavissa kananmunaproteiiniin, mikä tekee siitä käyttökelpoisen vaihtoehdon elintarviketeollisuudelle.
Eläinperäiset elintarvikkeet, kuten liha, kananmunat ja maito, ovat vastuussa suuresta osasta maailmanlaajuisia CO₂-päästöjä ja maankäyttöä. Siksi on välttämätöntä muuttaa kulutuskäyttäytymistämme kohti vaihtoehtoja. Vaihtoehtoisten proteiinien markkinoiden ennustetaankin kasvavan maailmanlaajuisesti noin 30 miljardista Yhdysvaltain dollarista 300 miljardiin dollariin vuonna 2035*. Suurin osa vaihtoehtoisten proteiinien markkinoista on kasvipohjaisia. Kun tarkastelemme saatavilla olevia tuotteita, olemme kuitenkin usein pettyneitä, sillä eläinperäisten proteiinien ominaisuudet elintarvikkeissa koostumuksen muodostumisen, maun ja ravitsemuksen osalta ovat paljon paremmat kuin kasvipohjaisten proteiinien, kuten herneen ja soijan, ominaisuudet. Maun ja toiminnallisuuden puutteet on korvattava käyttämällä elintarvikelisäaineita, kuten metyyliselluloosaa tai aromikomponentteja.
* Blue Horizon & BCG analyysi 2021, Food for Thought: The Protein Transformation | BCG
ProteinDistillery GmbH:n tuotteet
ProteinDistillery GmbH tuottaa proteiineja mikro-organismeista, kuten hiivasta, erityisesti oluthiivasta. Tällä lähestymistavalla voimme jäljitellä eläinperäisten proteiinien, kuten kananmunan valkuaisproteiinin, toiminnallisia ominaisuuksia mahdollisimman kestävällä tavalla. Proteiinimme käyttäytyy periaatteessa kuin kananmuna, joka on elintarviketeollisuuden kultainen standardi. Siksi proteiinivalmisteitamme voidaan käyttää laajasti erilaisissa elintarvikesovelluksissa, kuten lihankorvikejärjestelmissä, munankorvikkeissa, kuten munakokkelissa, tai leivonnaisissa ja juustoissa.
Tuotteemme lisäävät asiakkaidemme lopputuotetta ominaisuuksillaan, kuten emulsiokyvyllä, hyytelöitymisellä ja sakeuttamisella. Lisäksi meidän on tarjottava johdonmukaiset fysikaaliset ominaisuudet tuotteidemme prosessoitavuuden varmistamiseksi. Siksi on erittäin tärkeää tietää kaikki jauheen rakenteesta sekä tuotteemme reologisista ja denaturointiominaisuuksista.
Jokaista elintarvikesovellusta varten on olemassa tarvittavien teknofunktionaalisten ominaisuuksien yhdistelmä. Kasvipohjaisten kananmuna-analogien valmistuksessa liukoisuus, hyytelöitymiskäyttäytyminen ja emulgointiominaisuudet ovat tärkeitä, kun taas vaahtoaminen ja emulgointiominaisuudet ovat ratkaisevampia, kun kananmunaa korvataan leipomotuotteissa (kuva 2).
Denaturointilämpötilan määrittäminen
Proteiinin denaturoituminen kuvaa rakenteellista muutosta. Hiivaproteiinien denaturoitumista voidaan mitata DSC-menetelmällä (Differential Scanning Calorimetry, DSC) (kuva 3), jota havainnollistavat endotermiset vaikutukset lämpötila-alueella 40-80 °C:n välillä ensimmäisen lämmityksen aikana sekä proteiiniliuoksen reologisen käyttäytymisen karakterisointi (kuva 4). Denaturaation alkamislämpötilassa (DSC) sisäinen viskositeetti (reometri) kasvaa merkittävästi. Toisessa lämmitysvaiheessa ei tapahdu denaturoitumista ja viskositeettitaso on jatkuvasti korkea. Lisäksi on mahdollista luoda kineettisiä malleja proteiinin denaturointinopeudelle eri lämmityslämpötiloissa NETZSCH DSC-kokeiden perusteella. Näiden mallien avulla voidaan määritellä lämmitysprofiilit (lämpötila-aika-yhdistelmät), jotka inaktivoivat mikro-organismit hyytelöimättä proteiinia ja mahdollistavat siten pastöroinnin mahdollisimman vähäisin vaikutuksin proteiineihin. Kineettisiä malleja voidaan käyttää myös geelöityjen tuotteiden geelinmuodostuksen optimointiin.
Mallipohjainen simulointija optimointi proteiinienConversion in a PasteurizationProsessissa käyttämällä Kinetics Neo
Pastöroinnin yleistavoitteena on pidentää tuotteen säilyvyysaikaa inaktivoimalla kaikki muut kuin itiöitä muodostavat patogeeniset bakteerit ja suurin osa kasvullisista pilaantumista aiheuttavista mikro-organismeista sekä estämällä tai pysäyttämällä mikrobi- ja entsyymitoiminta. Lämpökäsittelyn aikana proteiinit menettävät kuitenkin osan teknis-toiminnallisista ominaisuuksistaan, kuten hyytelöinti- tai emulgointikyvyn. Tämän vuoksi erityisesti ProteinDistillery GmbH:n funktionaalisen proteiinituotteen kannalta on erittäin tärkeää saada tietoa denaturoitumisesta/konversiosta lämpökäsittelyn aikana, jotta voidaan löytää käsittelyjärjestelmiä, joiden avulla proteiinin teolliset käyttäjät voivat pastöroida tuotteensa (esim. vaihtoehtoiset juustotuotteet) ja säilyttää proteiinien funktionaaliset ominaisuudet mahdollisimman hyvin.
Pöytä. 1.
Simulointilämpötilat ja -ajat panospastörointia, korkean lämpötilan lyhytaikaista pastörointia (HTST), ultrapastörointia ja ultrakorkealämpökäsittelyä (UHT) varten.
Tässä käytimme kineettisten reaktioiden kuvaamiseen Kinetics Neo, joka on NETZSCH:n kehittämä simulointi- ja optimointiohjelmisto.
Tuotteiden tai proteiiniliuoksen lämpökäsittelyn pohjaksi valittiin elintarviketeollisuudessa käytettävät vakioparametrit. Taulukossa 1 esitetään yleiskatsaus näihin vakioparametreihin. Pastörointi voi tapahtua matalissa lämpötiloissa, kuten 65 °C:ssa 30 minuutin ajan, tai vain 1-2 sekunnin ajan korkeammissa lämpötiloissa 100 °C:ssa tai jopa 138 °C:ssa.
Kuvassa 5 on esimerkki sovelletusta lämpötilaprofiilista DSC-signaalien ja niihin liittyvän proteiinifraktiossa tapahtuvan muuntumisen analysointia ja ennustamista varten. Vasemmassa kuvassa on esimerkkinä lämpötilaprofiili mittauksesta, jonka lämmitysnopeus on 5 K/min. Oikeanpuoleisessa kaaviossa esitetään DSC:n vastesignaalit lämmitysnopeuksilla 5, 20 ja 50 K/min, jotka edustavat proteiiniliuoksen muuntumisprosesseja.
Lämmitysnopeus 50 K/min johtaa huomattavasti suurempaan DSC-signaaliin kuin pidetyt alhaisemmat lämmitysnopeudet. Näiden DSC-signaalien perusteella oli mahdollista laatia aika- ja lämpötilariippuvainen malli muuntumisnopeudelle; tämä on perustana kuvassa 6 esitetyille malliin perustuville simulointiajoille.
Tässä simuloidaan taulukossa 1 esitettyjä pastörointiohjelmia. Eräpastörointi 65 °C:ssa tuotti noin 90 prosentin konversioasteen 3 minuutin ja 50 sekunnin kuluttua, mikä oli vain small osa tarvittavasta 30 minuutista. Korkean lämpötilan lyhytkestoinen pastörointi (High-Temperature Short-Time pasteurization, HTST) 72 °C:ssa johti 27 %:n muuntumiseen proteiinista tavoitellun 15 sekunnin käsittelyn jälkeen. Myös 138 °C:n ultrakorkealämpötilakäsittely (UHT) johti liian korkeaan 90 prosentin muuntumisasteeseen 1 s:n pastöroinnin jälkeen.
Ultrapastörointijärjestelmät 89-100 °C:n lämpötila-alueella antoivat kuitenkin lupaavia tuloksia. Esimerkiksi 1 s:n käsittelyajan jälkeen 89 °C:n käsittelyssä konversio oli 2,8 % ja 96 °C:n käsittelyssä 7,1 %.
Simulaatioiden todentamiseksi verrattiin kuvassa 7 esitettyyn lämpötilaprofiiliin perustuvaa laskettua DSC-signaalia todelliseen mittauskäyrään.
Yhteenveto
Näiden tulosten perusteella oli mahdollista löytää asiakkaan jalostuslaitokselle käyttökelpoinen käsittelyikkuna ja soveltaa ProteinDistillery GmbH:n hiivaproteiinia kyseisessä laitoksessa, lämpökäsittelyvaihe mukaan lukien.
Malli voitiin myös validoida kokeellisten tietojen avulla. Esimerkkinä kuvassa 7 esitetään lämpötilaprofiili (ylhäällä), malliin perustuvat simulointitiedot (keskellä) ja kokeelliset DSC-mittaukset. Mallipohjainen simulointi kuvaa hyvin kokeellisia tietoja. Siksi tätä mallia voidaan pitää pätevänä kyseisellä sovellusalueella.
Hyvä herra Kurz, kiitämme teitä siitä, että saitte tutustua tutkimustyöhönne, ja olemme ylpeitä siitä, että voimme analyysilaitteidemme avulla edistää kestävää prosessointimenetelmää vaihtoehtoista proteiiniteollisuutta varten.
Kirjoittajasta
Prof. Dr. Tomas Kurz on valmistunut panimo- ja juomatekniikasta Münchenin teknisestä yliopistosta. Valmistuttuaan tohtoriksi bioprosessitekniikan alalta hänet nimitettiin elintarvikeprosessitekniikan nuoremmaksi professoriksi Berliinin teknilliseen yliopistoon. Hänellä on laaja teollinen kokemus tutkimus- ja kehityspäällikkönä eri yrityksissä, ja hän on erikoistunut vaihtoehtoisiin proteiineihin, käymisprosessien kehittämiseen, hydrokolloideihin ja vegaanisiin elintarvikejärjestelmiin.
Hydrokolloidituotantolaitoksen teknisenä johtajana hän vastasi laitteiden suunnittelusta, huollosta ja korjauksesta, henkilöstöhallinnosta ja tuotannosta, ja hänen alaisuudessaan oli yli 100 työntekijää. Tuotteiden ja toimintojen johtajana hän vastaa nyt valmistettujen tuotteiden sovellustekniikasta sekä prosessien siirtämisestä laboratoriosta pilotti- ja teollisuusmittakaavaan.