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Kinetics Neo: 저온 살균으로 인한 단백질 변성 예측

저온 살균

저온 살균은 주로 식품의 미생물 부하와 효소 활성을 감소시켜 식품 매개 질병의 위험을 최소화하고 식품의 유통기한을 연장하기 위해 고안된 통제된 비살균 보존 프로세스입니다. 저온 살균은 고압 처리(HPP) 및 펄스 전기장(PEF)과 같은 비열 살균 기술을 사용하여 수행할 수 있습니다. 이러한 기술은 더 신선하고 최소한의 가공을 거친 식품에 대한 수요 증가에 대응하기 위해 최근에 개발되었습니다[1].

하지만 기존의 저온 살균 방식은 식품에 일정 시간 동안 약한 열을 가하는 방식입니다. 가해지는 열은 제품의 관능적, 영양적, 기능적 특성을 대부분 유지하면서 병원성 미생물과 부패 물질을 비활성화하기에 충분해야 합니다. Classic 열살균 방법에는 [2]가 포함됩니다:

  1. 배치(통) 또는 저온 장시간(LTLT): 65°C에서 30분간 가열합니다.
  2. 고온, 단시간(HTST): 72°C에서 15초간 가열.
  3. 초고온 살균: 89~100°C에서 1초간 가열합니다.
  4. 초고온 살균: 138°C에서 2초간 가열합니다.

열처리는 수분 증발 또는 마이야르 반응으로 인한 색상 변화, 영양가의 부분적 손실, 단백질 변성 등 식품에 해로운 영향을 미칠 수 있습니다. 이 중 마지막은 저온 살균 제품이 식품의 기능성 성분으로 사용되는 경우 매우 중요합니다. 단백질 변성은 용해도, 유화 능력, 겔화 특성에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 저온 살균 기술을 선택할 때는 미생물 안전성과 식품의 감각적, 영양적, 기능적 품질이 균형을 이루어야 합니다.

Kinetics Neo 는 온도 의존적인 화학 공정의 동역학 분석을 위한 전문 소프트웨어 툴입니다. 이러한 프로세스에는 질량, 엔탈피, 분해 및 결정화 등의 변화가 포함될 수 있습니다. 이 소프트웨어는 모델 프리 및 모델 기반 동역학 방법론을 모두 지원합니다.

모델 기반 접근 방식에서는 Kinetics Neo 활성화 에너지, 반응 순서, 전체 공정에 대한 각 단계의 정량적 기여도와 같은 중요한 동역학 파라미터를 제공하여 개별 반응 단계의 상세한 특성화를 가능하게 합니다. 이 포괄적인 분석은 측정되지 않거나 실험적으로 접근할 수 없는 온도 프로파일에서 반응 거동을 정확하게 예측할 수 있게 해줍니다. 여기에는 다음에서 설명하는 것처럼 다양한 온도에 노출된 특정 시간에 따른 단백질 변성 정도(여기서는 변환이라고 함)의 예측이 포함됩니다.

단백질 변성 예측

저온 살균이 효모 단백질 추출에 미치는 영향은 DSC 300 Caliris® 및 NETZSCH Kinetics Neo 소프트웨어를 사용하여 조사했습니다.

효모 단백질을 최종 농도 15%(w/v)의 증류수에 분산시켰습니다. 3.75mg 단백질에 해당하는 25mg의 분산액을 저압 알루미늄 도가니에서 0°C~140°C 사이에서 5K/min의 가열 속도로 질소 가스 분위기 하에서 분석했습니다. 그림 1의 첫 번째 가열 곡선(녹색)에서 볼 수 있듯이 효모 단백질 변성은 44°C와 78°C의 범위에서 발생합니다. 흡열 효과는 광범위하고 두 개의 최대값을 나타내며, 이는 단백질 추출 시 예상되는 대로 시료에 단백질이 혼합되어 있음을 나타냅니다. 두 번째 가열 곡선(검은색)은 열 효과가 없음을 나타내며, 이는 변성이 되돌릴 수 없음을 나타냅니다.

가열 속도에 대한 변성의 의존성을 통해 NETZSCH Kinetics Neo 소프트웨어를 사용하여 프로세스를 평가할 수 있습니다. 이를 위해 5K/min, 20K/min, 50K/min의 다양한 가열 속도에서 DSC 곡선을 획득했습니다. 가장 적합한 방법을 찾기 위해 여러 가지 방법과 모델을 시도했습니다. 프리드먼 분석과 3단계 운동 모델에서 각각 0.9988과 0.9989의 상관 계수가 나온 두 가지 최상의 결과가 나왔습니다(그림 2 참조).

1) 효모 단백질 변성의 DSC 곡선, 가열 속도 5 K/min.
2) 효모 단백질의 변성에 대한 동역학 평가. 왼쪽: 모델 기반 분석 - 3단계 동역학 모델, R2=0.9988. 오른쪽 플롯: 모델 없는 분석 - 프리드먼 분석, R2=0.9989. 점선: 측정된 곡선, 실선: 계산된 곡선. 측정된 곡선의 가열 속도: 5K/min(주황색), 20K/min(녹색), 50K/min(빨간색).

얻은 DSC 결과는 문헌 [2]에 설명된 네 가지 저온 살균 온도 체계에서 단백질 변성을 예측하는 데 사용되었습니다. 예측 결과, 표시되지 않은 프리드먼 분석과 아래 그림 3에 표시된 3단계 동역학 모델에 따르면 테스트한 4가지 저온 살균 방법 중 3가지는 이 제품에 적용되지 않습니다(그림 3 참조).

3) 모델 기반 분석 - 다양한 저온 살균 조건에서 효모 단백질의 변성에 대한 3단계 동역학 예측. 왼쪽 상단: 배치(Vat) 방법, 오른쪽 상단: 고온, 단시간(HTST) 방법, 왼쪽 하단: 초저온 살균법; 오른쪽 하단: 초고온(UHT) 방식.

배치(통) 방식은 3분 가열 후 90% 전환되는데, 이는 전체 권장 기간의 10%에 불과합니다. UHT 방법도 너무 가혹하여 138°C에서 1초가 지나면 네이티브 단백질의 총 함량이 10%에 불과합니다. HTST 방법은 여전히 전체 단백질 함량의 27%가 변성됩니다.

초저온살균법만이 허용 가능한 전환율을 얻을 수 있습니다: 95°C에서 1초 후 7% 변환.

결과 검증

등온 조건에서 변성 거동을 예측하기 위해 Kinetics Neo 에서 계산한 동역학 모델을 검증하기 위해 단백질 25mg, 3.75mg의 효모 단백질 샘플을 65°C로 가열한 후 20분 동안 등온을 유지했습니다. 그림 4는 측정을 통해 결정된 흡열 효과와 예측을 통해 결정된 흡열 효과를 비교한 것입니다(Kinetics Neo). 이 비교는 두 곡선이 잘 일치하여 계산의 신뢰성이 높다는 것을 보여줍니다.

4) 65°C로 가열하는 동안 효모 단백질의 변성과 관련된 측정 및 예측된 흡열 효과와 등온 세그먼트의 비교.

결론

이러한 결과를 바탕으로 식품 산업을 위한 단백질 제품의 저온 살균을 위한 처리 창을 찾았습니다. Kinetics Neo 열처리 중 샘플의 실험적 거동을 정확하게 나타내는 수학적 모델을 개발할 수 있는 기회를 제공합니다. 이 접근 방식은 가장 유망한 온도 프로파일을 식별하는 프로세스를 단순화하여 시간이 많이 걸리는 시행착오 방법을 사용할 필요가 없습니다.

Literature

  1. [1]
    펠로우즈, P. J. (2022). 식품 가공 기술: 원리와 실천. 식품 가공 기술에서: 원리와 실제. https://doi.org/10.1016/C2019-0-04416-0
  2. [2]
    Deak, T. (2013). 열처리. 식품 안전 관리에서: 식품 산업을위한 실용 가이드 (pp. 423-442). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-381504-0.00017-2