ProteinDistillery GmbHのロゴと "Customer Success Stories "のバッジ。

お客様のサクセスストーリー

熱分析とレオロジーを利用したビーガンタンパク質の製造

ProteinDistillery GmbH, Ostfildern, Germanyのトマス・クルツ博士による、優れた機能性と栄養特性を持つクリーンラベルのタンパク質原料の開発に関する顧客成功事例。

ProteinDistillery GmbHはシュトゥットガルトを拠点とする新興企業で、持続可能な処理方法により代替プロテイン業界に革命を起こしている。同社は独自の精製プロセスにより、高品質のビーガンタンパク質を生産している。タンパク質の生産は、人類最古の文化技術のひとつである発酵に基づいている。

醸造所から消費者製品に至るまでの酵母タンパク質生産のサイクルを示す視覚的な図であり、ProteinDistillery GmbHの役割が強調されている。
図1.ProteinDistillery GmbHのタンパク質生産。酵母バイオマスは醸造所のような産業サイドストリームから得られる。酵母細胞は標準化され、開封され、さらに特定の特性を持つ特定の成分に加工される。
ProteinDistillery GmbHと代替タンパク質市場について

ProteinDistillery GmbH社は、醸造業の副産物を利用し、ビール酵母を機能的な構成要素に分解して貴重な天然タンパク質を抽出する(図1)。出来上がったタンパク質は、卵タンパク質に匹敵する驚くべき技術的・機能的特性を示し、食品産業で使用可能な選択肢となる。

肉、卵、牛乳のような動物性食品は、世界のCO₂排出と土地利用の大きな部分を担っている。したがって、消費行動を代替品に変える必要がある。この点で、代替タンパク質市場は、世界の約300億米ドルから2035年には3,000億米ドルに増加すると予測されている*。代替タンパク質市場の主要部分は植物性である。というのも、食感の形成、味、栄養に関する食品中の動物性タンパク質の特性は、エンドウ豆や大豆のような植物性タンパク質の特性よりもはるかに優れているからである。味や機能性の不足を補うには、メチルセルロースや香り成分のような食品添加物を使用しなければならない。

* Blue Horizon & BCG analysis 2021, Food for Thought:プロテイン・トランスフォーメーション|BCG

ProteinDistillery社の酵母タンパク質の様々な用途は、代替肉、乳製品、製パン、卵の代替品としての用途を強調している。
図2.PD酵母タンパク質の様々な応用分野

ProteinDistillery GmbHの製品

ProteinDistillery GmbHは、酵母、特にビール酵母のような微生物からタンパク質を生産している。このアプローチにより、卵白タンパク質のような動物性タンパク質の機能的特性を、最も持続可能な方法で再現することができる。私たちのタンパク質は、食品業界におけるゴールドスタンダードである卵のような挙動を示します。したがって、当社のタンパク質製剤は、肉代替システム、スクランブルエッグのような卵代替食品、あるいはペストリーやチーズのような幅広い食品用途に使用することができます。

当社の製品は、乳化能力、ゲル化、増粘などの特性を通じて、お客様の最終製品に付加価値を与えます。また、製品の加工性を確保するために、一貫した物理的特性を提供しなければなりません。そのため、製品のレオロジー特性や変性特性だけでなく、粉末構造についてすべてを知ることが最も重要です。

それぞれの食品用途には、必要な技術的・機能的特性の組み合わせがあります。植物由来の卵類似物の製造には、溶解性、ゲル化挙動、乳化特性が重要であり、ベーカリー製品における卵代替には、起泡性と乳化特性がより重要である(図2)。

変性温度の決定

タンパク質の変性は構造変化を表す。酵母タンパク質の変性は、示差走査熱量測定(DSC)(図3)によって測定することができ、最初の加熱における40℃~80℃の温度範囲での吸熱効果や、タンパク質溶液のレオロジー挙動の特性化(図4)によって示される。変性開始温度(DSC)では、固有粘度(レオメーター)が著しく上昇する。2回目の加熱ステップでは、変性は起こらず、一定の高い粘度レベルが見られる。さらに、NETZSCH DSC実験に基づいて、異なる加熱温度におけるタンパク質の変性速度の動力学モデルを作成することが可能です。これらのモデルは、タンパク質をゲル化させることなく微生物を不活性化させる加熱プロファイル(温度と時間の組み合わせ)を定義するために使用される。速度論モデルは、ゲル化製品のゲル形成の最適化にも使用できる。

酵母タンパク質の変性温度を示す示差走査熱量測定(DSC)曲線。
図3.酵母タンパク質の温度による変性のDSC曲線。変性の開始温度、ピーク温度、終了温度が評価されている。
タンパク質の変性を示すレオロジー測定グラフ。温度とともに複雑な粘度が上昇し、タンパク質の挙動を示す。
図4.左:タンパク質変性のレオロジー測定。右:温度プロファイルとレオロジー測定のパラメーター。

モデルベースのシミュレーションタンパク質変換の最適化を用いた低温殺菌プロセスにおけるを用いたKinetics Neo

低温殺菌の一般的な目的は、すべての非芽胞形成性病原性細菌と大部分の植物性腐敗微生物を不活性化し、微生物および酵素の活性を抑制または停止することにより、製品の保存期間を延長することである。しかしながら、加熱処理中にタンパク質は、ゲル化能や乳化能のような技術的機能性の一部を失う。したがって、特にProteinDistillery GmbHの機能性タンパク質製品では、タンパク質の工業的利用者が製品(例えば、代替チーズ製品)を低温殺菌し、タンパク質の機能的特性を可能な限り保存できる処理レジメンを見つけるために、熱処理中の変性/変換挙動に関する知識を得ることが最も重要である。

タンパク質製品の低温殺菌方法、温度、処理時間をまとめた表。食品安全管理に不可欠。
食品安全管理、第17章-熱処理、Tibor Deak、アカデミックプレス、2014年、423-442ページ、ISBN 9780123815040

表 1.

バッチ低温殺菌、高温短時間殺菌(HTST)、ウルトラ低温殺菌、超高温処理(UHT)のシミュレーション温度と時間。

ここでは、NETZSCH によって開発されたシミュレーションおよび最適化ソフトウェアソリューションであるKinetics Neo を使用して、速度論的反応を記述した。

製品またはタンパク質溶液の熱処理のベースとして、食品産業で使用されている標準的なパラメータを選択した。表1に、これらの標準パラメーターの概要を示します。低温殺菌は、65℃で30分間、あるいは100℃や138℃の高温で1~2秒間だけ行うことができる。

図5は、DSCシグナルの分析と予測、および関連するタンパク質画分の変換に適用される温度プロファイルの例を示しています。左の図では、例として加熱速度5K/minでの測定の温度プロファイルが表示されている。右図は、加熱速度5, 20, 50 K/minにおけるDSCの応答シグナルを示しており、これらはタンパク質溶液の変換過程を表している。

様々な加熱速度を用いた低温殺菌工程におけるタンパク質変換を示す温度分析と予測グラフ。
図5.左:加熱速度5K/minにおけるDSC分析と予測に使用した温度プロファイル;右:右:5~50K/minの異なる加熱速度における酵母タンパク質変性のDSC曲線(温度の関数として)。
シミュレーショングラフは、様々な低温殺菌条件下での酵母タンパク質の変換率を示し、加熱処理方法の効率を明らかにしている。
図6.表1の低温殺菌パラメータ(バッチ65℃、HTST、ウルトラ低温殺菌、UHT)に基づくさまざまなシミュレーション実行。異なる低温殺菌レジームでの処理時間の関数としての転換率を示す。


50K/minの加熱速度は、それ以下の加熱速度よりも著しく大きなDSCシグナルをもたらした。これらのDSCシグナルに基づき、時間および温度に依存する転化率モデルを確立することができた。これは、図6に示すモデルベースのシミュレーション実行の基礎となるものである。

ここで、表1の低温殺菌レジームがシミュレートされた。65℃でのバッチ低温殺菌では、3分50秒後に約90%の転化率が得られたが、これは必要な30分のうちのsmall 部分でしかなかった。72℃の高温短時間殺菌(HTST)では、15秒の処理で27%のタンパク質が変換された。また、138℃の超高温(UHT)処理では、1秒間の低温殺菌で90%という高すぎる変換率になった。

しかしながら、89℃から100℃の温度範囲でのウルトラ低温殺菌レジームは、有望な結果を示した。例えば、処理時間1秒後、89℃では2.8%、96℃では7.1%の転換率が得られた。

シミュレーションを検証するため、図7に示した温度プロファイルに基づいて計算したDSCシグナルを、実際の測定曲線と比較した。

Kinetics Neo を用いた酵母低温殺菌の検証。温度プログラム、シミュレーション予測、DSC測定データを含む。
図7.酵母低温殺菌プロセスのKinetics Neo モデルの検証。上:低温殺菌温度プログラム。中央:Kinetics Neo によるモデルベースの予測。下:タンパク質変性プロセスのDSC測定データ。選択した温度レジームを適用している間のプロセス時間の関数としてのDSCシグナル。
まとめ

これらの結果に基づき、顧客の加工工場で実用可能な加工ウィンドウを見つけ、熱処理工程を含むそれぞれの工場でProteinDistillery GmbHの酵母タンパク質を適用することができた。

また、モデルを実験データで検証することもできた。例として、図7に温度プロファイル(上)、モデルベースのシミュレーションデータ(中)、実験的DSC測定値を示します。モデルベースのシミュレーションは、実験データをよく記述している。したがって、このモデルは問題の応用分野に対して有効であると考えられる。

親愛なるKurz様、私たちはあなたの研究に対する洞察に感謝し、代替タンパク質産業における持続可能な処理方法に私たちの分析装置で貢献できることを誇りに思います。

ProteinDistillery GmbHで持続可能なタンパク質生産に関する見識を共有するため、腕を組んで自信たっぷりに立つトーマス・クルツ教授。

著者について

ミュンヘン工科大学で醸造技術の学位を取得。バイオプロセス工学の博士号を取得後、ベルリン工科大学の食品プロセス工学の准教授に就任。代替タンパク質、発酵プロセス開発、ハイドロコロイド、ヴィーガンフードシステムを専門とし、様々な企業で研究開発マネージャーとして幅広い産業経験を積む。

ハイドロコロイド製造施設の技術責任者として、設備計画、保守・修理、人員管理、100人以上の従業員を指揮下に置く製造の責任者を務めた。現在は、製品およびオペレーション部門の責任者として、製造された製品の応用技術や、実験室からパイロット・スケール、工業スケールへのプロセスの移行を担当している。

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