História de sucesso do cliente
Produção de proteínas veganas com a ajuda de análise térmica e reologia
Dr. Tomas Kurz, ProteinDistillery GmbH, Ostfildern, Alemanha, sobre a criação de ingredientes proteicos de rótulo limpo com funcionalidade e propriedades nutricionais superiores
A ProteinDistillery GmbH é uma start-up sediada em Stuttgart que está revolucionando o setor de proteínas alternativas com seu método de processamento sustentável. A empresa produz proteína vegana de alta qualidade por meio de um processo de refinamento exclusivo. A produção da proteína é baseada em uma das mais antigas técnicas culturais humanas - a fermentação.
Sobre a ProteinDistillery GmbH e o mercado de proteínas alternativas
A ProteinDistillery GmbH utiliza um subproduto da indústria cervejeira e decompõe a levedura de cerveja em blocos de construção funcionais para extrair a valiosa proteína natural (Figura 1). A proteína resultante apresenta propriedades tecnofuncionais notáveis que são comparáveis às da proteína do ovo, tornando-a uma opção viável para uso no setor alimentício.
Os alimentos de origem animal, como carne, ovos e leite, são responsáveis por uma grande parte das emissões globais de CO₂ e do uso da terra. Portanto, é necessário mudar nosso comportamento de consumo para alternativas. Nesse sentido, a previsão é que o mercado de proteínas alternativas cresça de um volume global de cerca de US$ 30 bilhões para US$ 300 bilhões em 2035*. A maior parte do mercado de proteínas alternativas é de origem vegetal. No entanto, quando damos uma olhada nos produtos disponíveis, muitas vezes ficamos desapontados, pois as propriedades das proteínas de origem animal nos alimentos em relação à formação de textura, sabor e nutrição são muito melhores do que as propriedades das proteínas de origem vegetal, como ervilha e soja. Uma compensação para a falta de sabor e funcionalidade deve ser feita com o uso de aditivos alimentares como metilcelulose ou componentes aromáticos.
* Blue Horizon & BCG analysis 2021, Food for Thought: A transformação das proteínas | BCG
Produtos da ProteinDistillery GmbH
A ProteinDistillery GmbH está produzindo proteínas a partir de microrganismos como a levedura, especialmente a levedura de cerveja. Com essa abordagem, podemos reproduzir as propriedades funcionais das proteínas de origem animal, como a proteína da clara do ovo, da maneira mais sustentável possível. Nossa proteína se comporta principalmente como um ovo, que é o padrão ouro no setor de alimentos. Portanto, nossas preparações proteicas podem ser usadas em um amplo campo de aplicações alimentícias, como sistemas de substitutos de carne, substitutos de ovos, como ovos mexidos, ou doces e queijos.
Nosso produto agrega ao produto final do cliente por meio de suas propriedades, como capacidade de emulsão, gelificação e espessamento. Além disso, precisamos fornecer propriedades físicas consistentes para garantir a processabilidade de nossos produtos. Portanto, é da maior importância saber tudo sobre a estrutura do pó, bem como as propriedades reológicas e de desnaturação do nosso produto.
Para cada aplicação alimentar, há uma combinação de propriedades tecnofuncionais necessárias. Para a produção de análogos de ovos à base de plantas, a solubilidade, o comportamento de gelificação e as propriedades emulsificantes são importantes, enquanto as propriedades de formação de espuma e emulsificação são mais cruciais para a substituição de ovos em produtos de panificação (Figura 2).
Determinação da temperatura de desnaturação
A desnaturação de uma proteína descreve uma mudança estrutural. A desnaturação das proteínas de levedura pode ser medida por meio da Calorimetria Exploratória Diferencial, DSC (Figura 3), ilustrada por efeitos endotérmicos na faixa de temperatura entre 40°C e 80°C no primeiro aquecimento, bem como pela caracterização do comportamento reológico da solução de proteína (Figura 4). Na temperatura de início da desnaturação (DSC), a viscosidade intrínseca (reômetro) aumenta significativamente. Na segunda etapa de aquecimento, não há desnaturação e é possível observar um alto nível de viscosidade constante. Além disso, é possível criar modelos cinéticos para a taxa de desnaturação da proteína em diferentes temperaturas de aquecimento com base em NETZSCH experimentos de DSC. Esses modelos são usados para definir perfis de aquecimento (combinações de temperatura e tempo) que desativarão os microrganismos sem gelificar a proteína e, assim, permitirão a pasteurização com o menor impacto possível sobre as proteínas. Os modelos cinéticos também podem ser usados para otimizar a formação de gel em produtos gelificados.
Simulação baseada em modelose otimização da conversão de proteínasConversão de proteínas em um processo de pasteurizaçãoDe pasteurização usando Kinetics Neo
O objetivo geral da pasteurização é prolongar o prazo de validade do produto desativando todas as bactérias patogênicas não formadoras de esporos e a maioria dos microrganismos de deterioração vegetativa, além de inibir ou interromper a atividade microbiana e enzimática. Entretanto, durante o tratamento térmico, as proteínas perdem parte de suas propriedades tecnofuncionais, como a capacidade de gelificação ou emulsificação. Portanto, especialmente para o produto proteico funcional da ProteinDistillery GmbH, é da maior importância obter conhecimento sobre o comportamento de desnaturação/conversão durante o tratamento térmico para encontrar regimes de processamento que permitam que os usuários industriais da proteína pasteurizem seu produto (por exemplo, produtos de queijo alternativos) e conservem as propriedades funcionais das proteínas o máximo possível.
Tabela. 1.
Temperaturas e tempos de simulação para pasteurização em lote, pasteurização de curta duração em alta temperatura (HTST), ultrapasteurização e tratamento em temperatura ultra-alta (UHT).
Aqui, usamos o Kinetics Neo, uma solução de software de simulação e otimização desenvolvida pela NETZSCH, para descrever reações cinéticas.
Os parâmetros padrão usados no setor de alimentos foram escolhidos como base para o tratamento térmico dos produtos ou da solução de proteína. A Tabela 1 apresenta uma visão geral desses parâmetros padrão. Os regimes de pasteurização podem ocorrer em baixas temperaturas, como 65°C por 30 minutos, ou por apenas 1 a 2 segundos em temperaturas mais altas de 100°C ou até 138°C.
A Figura 5 mostra um exemplo de um perfil de temperatura aplicado para análise e previsão de sinais de DSC e a conversão relacionada que ocorre na fração de proteína. No diagrama à esquerda, o perfil de temperatura de uma medição a uma taxa de aquecimento de 5 K/min é exibido como exemplo. O diagrama à direita ilustra os sinais de resposta no DSC para taxas de aquecimento de 5, 20 e 50 K/min, que representam processos de conversão na solução de proteína.
As taxas de aquecimento de 50 K/min resultam em um sinal de DSC significativamente maior do que as taxas de aquecimento consideradas mais baixas. Com base nesses sinais de DSC, foi possível estabelecer um modelo dependente de tempo e temperatura para a taxa de conversão; essa é a base para as execuções de simulação baseadas em modelos mostradas na Figura 6.
Aqui, os regimes de pasteurização da Tabela 1 são simulados. Uma pasteurização em lote a 65 °C produziu uma taxa de conversão de aproximadamente 90% após 3 min e 50 s, o que foi apenas uma small parte dos 30 min necessários. Uma pasteurização de curta duração em alta temperatura (HTST) a 72°C resultou em uma conversão de 27% da proteína após os 15 s de tratamento previstos. Além disso, um tratamento de temperatura ultra-alta (UHT) a 138°C resultou em uma taxa de conversão excessivamente alta de 90% após 1 s de pasteurização.
Entretanto, os regimes de Ultra Pasteurização em uma faixa de temperatura de 89°C a 100°C apresentaram resultados promissores. Após um tempo de tratamento de 1 s, por exemplo, as conversões de 2,8% e 7,1% ocorreram a 89°C e 96°C, respectivamente.
Para verificar as simulações, um sinal DSC calculado com base no perfil de temperatura apresentado na Figura 7 foi comparado com uma curva de medição real.
Resumo
Com base nesses resultados, foi possível encontrar uma janela de processamento viável para uma planta de processamento do cliente e aplicar a proteína de levedura da ProteinDistillery GmbH na respectiva planta, incluindo a etapa de tratamento térmico.
Também foi possível validar o modelo com dados experimentais. Como exemplo, a Figura 7 mostra um perfil de temperatura (parte superior), dados de simulação baseados em modelo (meio) e medições experimentais de DSC. A simulação baseada em modelo descreve bem os dados experimentais. Portanto, esse modelo pode ser considerado válido para o campo de aplicação em questão.
Prezado Sr. Kurz, gostaríamos de agradecê-lo pela visão do seu trabalho de pesquisa e estamos orgulhosos de poder contribuir com nossos instrumentos analíticos para um método de processamento sustentável para o setor de proteínas alternativas.
Sobre o autor
O Prof. Dr. Tomas Kurz é formado em Tecnologia de Cerveja e Bebidas pela Universidade Técnica de Munique. Depois de concluir seu doutorado em engenharia de bioprocessos, foi nomeado professor júnior de engenharia de processos alimentícios na Universidade Técnica de Berlim. Ele tem ampla experiência industrial como gerente de pesquisa e desenvolvimento em várias empresas, especializando-se em proteínas alternativas, desenvolvimento de processos de fermentação, hidrocoloides e sistemas de alimentos veganos.
Como diretor técnico de uma unidade de produção de hidrocoloides, foi responsável pelo planejamento, manutenção e reparo de equipamentos, gerenciamento de pessoal e produção com mais de 100 funcionários sob sua direção. Como chefe de produtos e operações, ele agora é responsável pela tecnologia de aplicação dos produtos fabricados, bem como pela transferência de processos do laboratório para a escala piloto e industrial.