DESARROLLO DE UN MODELO MATEMÁTICO QUE PERMITA
PREDECIR EL CAMBIO DEL CONTENIDO DE PROTEINA EN UNA
MATRIZ ALIMENTICIA SOMETIDA A TRATAMIENTOS TÉRMICOS
CON DIFERENTES CONDICIONES
Henry Betancourt R1.; Julio Cesar Luna R2.; Zaira Tatiana Marín A3.
1Estudiante de 9 Semestre de Ingeniería de Alimentos, Facultad de Ciencias Agroindustriales,
Universidad del Quindío. Correo: [email protected]
2Ingeniero de Alimentos, Docente investigador Grupo CYTA, Universidad del Quindío.
Correo: [email protected]
3Ingeniera de Alimentos, Docente investigadora Grupo CYTA, Universidad del Quindío.
Correo: [email protected]
Resumen
Se realizó un modelamiento matemático para inferir la degradación térmica de aminoácidos. Para esto se sometió una solución con fenilalanina, a tres temperaturas (63, 70 y 75 °C), a tres pHs, (7.0, 6.5, y 6) y se determinó la concentración final a diferentes tiempos del tratamiento. Con los resultados obtenidos se elaboró el modelo matemático que rige cada uno de estos comportamientos. Se encontró que cuando la solución tiene un pH de 6.5 tiene una constante de destrucción térmica más alta. Este modelamiento permitiría que cuando el fabricante de alimentos realice un tratamiento térmico, pueda predecir la concentración de proteína en el producto final y hacer el ajuste en el rotulado nutricional, tal como lo indica la resolución 333 en el art. 842. Este modelamiento podría ser una técnica analítica que permita predecir la composición nutricional bajo ciertas condiciones de proceso. Se diseñó un aplicativo que permite realizar variaciones de temperatura, pH y tiempo para determinar el porcentaje de degradación de proteína en función del tiempo.
Palabras clave: modelamiento, aminoácidos, fenilalanina, temperatura, pH, tiempo, composición.
Abstract
A mathematical modeling for inferring thermal degradation of amino acids was performed. To achieve this a phenylalanine solution was subjected at different temperatures (63, 70 and 75 ° C) and pH (7.0,
6.5, and 6) and the final concentration was determined at different times of treatment. With the results the mathematical model which governs each of these behaviors was developed. It was found that when the solution has a pH of 6.5 has a constant higher thermal destruction. This modeling would allow to the food manufacturer to predict the protein concentration in the final product when performing certain heat treatment and make adjustments in the nutritional labelling as indicated in the resolution 333 in art. 842. This could be an analytic modeling technique to predict the nutritional composition under some processing conditions. It was designed an application that allows variations in temperature, pH and time to determine the percentage protein degradation based on the time.
Keywords: modeling, amino acids, phenylalanine, temperature, pH, time, composition. Introducción
Cuando el agente de deterioro está presente en el alimento el cual no se puede retirar y este agente por su peligrosidad o difícil control se recomienda mejor destruirlo. Muchas de las normas se basan en el número máximo permitido de microorganismos que pueden estar presentes; o la cantidad máxima de una sustancia que puede estar presente. La mejor forma de diseñar un proceso es tener en cuenta la ecuación de destrucción térmica de microorganismo (Luna, 2006).
𝜑𝑁 𝜑𝑡=-kN
Esta ecuación es similar cuando se implementa un tratamiento térmico o un tratamiento de desinfección (solo es válido cuando se utiliza una concentración o
temperaturas por encima de las condición letal). En este caso se debe conocer el valor de k que varía dependiendo del tipo de microorganismo, antecedentes de las células vegetativas (medio de cultivo, temperatura de incubación, fase de crecimiento o edad), composición del sustrato (humedad, pH, otros componentes). También se debe conocer el número de microorganismo o esporas iniciales y la relación tiempo y temperatura del tratamiento (Luna, 2006). Las proteínas son sustancias complejas formadas necesariamente por los elementos: C, H, O, N, S y en algunos casos fósforo. Son de alto peso molecular, forman dispersiones coloidales y están compuestas por L-alfa-aminoácidos en enlace peptídico, arreglados en secuencia lineal que se arrolla
después para constituir cuatro niveles estructurales [2].
Las proteínas en la dieta participan en la síntesis de las proteínas tisulares y en funciones metabólicas especialmente. En los procesos anabólicos proporcionan los aminoácidos necesarios para construir y conservar tejidos corporales. Como fuente de energía son equivalentes a los carbohidratos, por que proporcionan 4 kcal/g. sin embargo son mucho más caras, tanto en términos adquisitivos como en la cantidad de energía necesaria para su metabolismo (Mahan. L, 1995).
Las proteínas estructurales son aquellas que componen la cubierta que protege a los vertebrados, siendo un componente esencial del pelo, uñas, piel, en el ser humano. En el caso de los animales, las
proteínas estructurales conforman
el cuero, garras. Pezuñas, cuernos, picos y plumas. Representan la clase de proteína más prolífica del organismo, con respecto al resto de las proteínas existentes, como son las funcionales. Este tipo de proteínas son de carácter fibroso como es el caso de la queratina, la cual figura como la proteína
estructural de mayor extensión en el organismo (Roser et al, 2004).
Las proteínas tienen a su cargo la función estructural importante no solo en todos los tejidos corporales, sino también en la formación de enzimas, hormonas y diversos líquidos y secreciones corporales (Mahan. L, 1995).
Así por ejemplo las proteínas funcionan en los diferentes tipos de trabajo de las células: químico, mecánico, osmótico y eléctrico [2].
Las proteínas funcionan prominentemente como acarreadores de diferentes tipos de sustancias: el oxígeno es llevado por la
hemoglobina, el cobre por la
ceruroplasmina, el hierro por la siderofilina, los ácidos grasos por la albúmina que también lleva los pigmentos biliares, los lípidos por las lipoproteínas, entre otras [2]. Los esqueletos de carbono se convierten en algunos de los intermediarios que se forman durante el catabolismo de la glucosa y el ácido graso. Pueden transportarse a los tejidos periféricos, en donde penetran en el ciclo del ácido cítrico para producir
triptófano de adenosina (ATP). Estos fragmentos también pueden utilizarse en los procesos de síntesis para elaborar glucosa o grasa. Casi el 58% de las proteínas que se consumen pueden convertirse en glucosa de esta manera (Mahan. L, 1995).
La mayor parte de los aminoácidos, en particular la alanina, son potencialmente glucogénicos. El piruvato de la oxidación de la glucosa en el musculo es aminado para formar alanina, que a su vez se transporta al hígado, en donde se desamina y se reconvierte en el esqueleto de carbono en glucosa. Este ciclo de la alanina es importante como fuente de glucosa durante periodos de un abastecimiento exógeno bajo. También es un método para poder transportar nitrógeno sin la presencia de amoniaco (Mahan. L, 1995).
La desnaturalización es cualquier proceso por el cual el ordenamiento espacial de una proteína cambia de la estructura ordenada de la molécula nativa a una configuración tridimensional más desordenada. Durante la desnaturalización se rompen los enlaces de hidrogeno y los hidrofobicos y hay un incremento de la entropía o grado de desorden de la molécula con pérdida de la
actividad biológica y perdida de solubilidad. Esta se puede dar por varios factores, en los que encontramos un factor físico como la temperatura y un factor químico como el pH [5].
El objetivo principal de los tratamientos térmicos es la inactivación de los microorganismos y de las enzimas nativas que alteran los alimentos durante su
almacenamiento. No obstante, estos
procesos tienen como contrapartida que el
calor aplicado conduce a la
desnaturalización parcial o total de algunas de las proteínas, lo que conlleva en numerosas ocasiones un aumento de la digestibilidad de estas, pero también a una disminución de la calidad nutritiva, principalmente por la pérdida de vitaminas y del valor biológico, por alteración o disminución de la biodisponibilidad de algunos aminoácidos esenciales como la lisina o la metionina. Mención especial merece también el efecto de los procesos térmicos sobre los ácidos grasos y el equilibrio dinámico de los componentes minerales (Gil A. 2010).
Por esto se hace vital importancia el estudio de una cinética de degradación de proteínas
(aminoácidos). Siendo el objetivo de este trabajo, donde se permita evaluar el efecto de los tratamientos térmicos implementados en la industria alimentaria sobre la composición final de los alimentos, teniendo como factores principales la temperatura y el pH, obteniendo un modelamiento predictivo de este nutriente. Materiales y métodos
Se preparó una solución acuosa con 800 mg de L-fenilalanina en 100 ml de agua destilada, la cual se ajustó el pH (7.0, 6.5, y 6.0) con soluciones de citrato de sodio y
ácido cítrico, esto ajustado
potenciométricamente en un pH-metro 704 meter metrohm. De cada solución se repartió en tubos de ensayo con rosca, en cada tubo se depositaron 10 ml de la solución preparada. Cada tubo fue sometido a un tratamiento térmico específico, este se realizó en un baño termostatado controlando temperatura y tiempo, obteniendo una relación temperatura-tiempo (a 63 °C durante 7, 10, 15 y 30 minutos. A 70 °C durante 3, 5, 10 y 15 minutos. A 75 °C durante 0.25, 0.5, 1 y 1.5 minutos).
Se realizó un análisis cuantitativo de la concentración inicial de la solución preparada, esto se llevó a cabo por el método de Bradford [7]. Realizando la lectura de absorbancia y concentración a una longitud de onda de 595 nm, en un espectrofotómetro UV-VIS HP- 8453 con arreglo de diodos, obteniendo la concentración en mg/ml de solución.
Las muestras fueron sometidas a los
diferentes tratamientos térmicos ya
descritos anteriormente. Posteriormente al tratamiento térmico, la muestra se sometió a un choque térmico con agua y hielo a una temperatura de 4 °C, con el fin de detener la degradación del compuesto. Seguido a esto
se realizó el procedimiento de
cuantificación del aminoácido por el método de Bradford, midiendo en el
espectrofotómetro. Todas las
determinaciones analíticas se realizaron por duplicado.
La cinética de degradación se determinó de primer orden, aplicando ley de Arrhenius, la cual es una expresión matemática que se utiliza para comprobar la dependencia de la constante de velocidad (o cinética) de una reacción química con respecto a la
temperatura a la que se lleva a cabo esa reacción. En este caso poder determinar la pérdida de nutrientes de una matriz alimentaria, cuando es sometida a un proceso térmico (Ibarz, 2006), así se describe en la ecuación 1. Tal como lo hacen en microbiología predictiva (Lebert,2006).
𝑘(𝑇) = 𝐴 ∗ 𝑒−𝐸𝑅𝑇 (1)
Dónde:
𝑘(𝑇): constante cinética (dependiente de la temperatura)
A: factor pre exponencial o factor de frecuencia. Indica la frecuencia de las colisiones.
E: energía de activación, expresada en J/mol.
R: constante universal de los gases. Su valor es 8,3143 J·K-1·mol-1
T: temperatura absoluta [K]
Para la predicción en cuanto a la pérdida de nutrientes con respecto a las variables de tiempo y temperatura, se utilizó un modelo de regresión lineal. Para la utilización de la ecuación de Arrhenius como un modelo de regresión lineal entre las variables k y T-1, la
ecuación puede ser reescrita como [8]:
ln(𝑘) = ln(𝐴) −𝐸
𝑅( 1 𝑇) (2)
Dónde:
La ecuación de una recta es y=mx+b, siendo este el modelo para poder obtener los variables de energía de activación (E) y el factor pre-exponencial (A).
De la misma forma en alimentos se utiliza el concepto de tiempo de destrucción térmica TDT, donde la constante D, la cual indica el tiempo de reducción decimal, es el tiempo de tratamiento térmico a una temperatura dada necesaria para reducir el número de microorganismo o la concentración de un nitriente presente en un alimento en 90% [8].
𝐷 =
2.303𝑘(𝑇) (3)
Los datos cinéticos fueron analizados con el aplicativo Statgraphics centurión XVI, con la opción de análisis de regresión multifactorial.
Resultados y discusión
Según los análisis realizados, se obtuvo que asemejando un proceso de pasteurización,
es decir, a 63 °C durante 7, 15, 20 y 30 minutos, la concentración del aminoácido se redujo hasta un 62.38%, 64.29%, 68.82% y 79.2% respectivamente, a 70°C durante 3, 5, 7 y 15 minutos, el aminoácido se redujo en un 34.97%, 38.55%, 47.55% y 50.44% respectivamente. A 75°C durante 0.25, 0.5, 1 y 1,5 minutos, la concentración del aminoácido llego hasta un 52.84%, 61.17%, 63.65% y 78,38% respectivamente, para un pH 7.
A 63 °C durante 7, 15, 20 y 30 minutos, la concentración del aminoácido se redujo hasta un 53.88%, 54.44%, 59.42% y 63,48% respectivamente. A 70 °C durante 3, 5, 7 y 15 minutos, el aminoácido se redujo en un 64.01%, 64.85%, 67.21% y 70,86% respectivamente. A 75 °C durante 0.25, 0.5, 1 y 1,5 minutos, la concentración del aminoácido llego hasta un 68.06%, 72.33%, 73.53% y 91,42% respectivamente, para un pH 6,5.
A 63 °C durante 7, 15, 20 y 30 minutos, la concentración del aminoácido se redujo hasta un 48.09%, 60.74%, 62.32% y 85,17% respectivamente. A 70 °C durante 3, 5, 7 y 15 minutos, el aminoácido se redujo en un 41.38%, 70.12%, 79.69% y 89.35%
respectivamente. A 75°C durante 0.25, 0.5, 1 y 1,5 minutos, la concentración del aminoácido llego hasta un 38.03%, 55.07%, 58.17% y 60.67% respectivamente, para un pH 6.
Esto comparado con reportes realizados en leche indica que una similitud entre los porcentajes de degradación. El proceso de pasteurización en leche (72 °C durante 20 segundos) da lugar a la desnaturalización de las proteínas solubles, de aproximadamente un 7%. Esta proporción se ve sensiblemente afectada si la temperatura o el tiempo de
pasteurización son superiores a los
señalados de forma que un tratamiento a 80°C durante 20 segundos da a lugar a la desnaturalización de, aproximadamente, el 25% de las proteínas solubles (Rodríguez, 2012).
El proceso de esterilización UHT determina la desnaturalización del 50-75% o 70-90% de las proteínas soluble, según se trate de un sistema directo o indirecto, respetivamente (Roser, 2004).
Los procesos de esterilización convencional (115°C durante 10 minutos) determinan la
práctica totalidad de proteínas solubles (Roser, 2004).
Se debe tener en cuenta que para la comparación en cuanto a los porcentajes de degradación, las proteínas lácteas tiene un mayor peso molecular, siendo estructuras más complejas y con una mayor estabilidad (Rodríguez, 2012). Además su composición (carbohidratos, caseínas, grasa) puede alterar su degradación, siendo factores a tener en cuenta al momento de la comparación de resultados.
Las siguientes graficas muestran la cinética de degradación para cada pH estudiado:
Grafica 1. Destrucción térmica de
fenilalanina a pH 7.
Grafica 2. Degradación térmica de
fenilalanina a pH 6,5.
Grafica 3. Degradación térmica de
fenilalanina a pH 6.
Tabla 1. Constantes k con respecto pH y temperatura.
K pH
T°C 7 6.5 6
70 0.037 0.0545 0.1328 75 0.8368 1.3473 0.5426
Esta tabla muestra los valores k obtenidos aplicando la ley de Arrhenius, siendo dependientes de las concentraciones con respecto la temperatura y pH, además del tiempo de exposición. Se observa que a
mayor temperatura se aumenta el
coeficiente de degradación. Se puede determinar que el pH 6,5 tiene una elevación en cuanto a las constantes de degradación en las temperaturas más elevadas.
Tabla 2. Constantes D con respecto con pH y temperatura. D pH T°C 7 6.5 6 63 50.727 79.689 39.983 70 62.243 42.257 17.342 75 2.752 1.709 4.244
La constante D se expresa en minutos, siendo los necesarios para reducir la concentración del aminoácido en un ciclo logarítmico, es decir, una reducción del 90% del aminoácido.
Se demuestra que la temperatura se hace el factor más importante en cuanto a la degradación, mostrando los valores D más bajos para la temperatura de 75 °C. Generando tiempos de degradación más cortos, es decir, la degradación se da de forma más rápida a mayor temperatura,
independientemente del tiempo de
exposición, la desnaturalización del
aminoácido se genera de mayor forma en el pH 6,5 y una temperatura de 75 °C. Las gráficas 4 y 6, muestran las anovas
multifactoriales obtenidas, donde se
determina que la temperatura tiene un efecto estadísticamente significativo sobre los valores de la constante k y D, siendo de mayor influencia en la degradación, con respecto al pH.
Grafica 4. Modelamiento para obtener energía de activación (Ea) y factor pre-exponencial (A).
Tabla 3. Energías de activación con respecto al pH.
pH A E (kJ/mol)
7 1.60525E+32 217.3441 6.5 1.50119E+44 295.4320 6 1.62871E+26 177.0281
La energía de activación obtenida para cada pH, en función de la temperatura implementando la ecuación 2, el cual reafirma que el pH 6,5 es el que mayor efecto genero sobre la concentración de fenilalanina, encontrando que el valor de energía de activación reportado, demuestra que la reacción de degradación requiere de 295,4320 kJ/mol, siendo la energía aplicada
sobre la solución para iniciar la
degradación, esto puede verse alterado por la temperatura aplicada al sistema, el cual es un factor que acelera la reacción. Esto puede deberse que en este pH el aminoácido presente mayor estabilidad con respecto al
punto isoeléctrico, estando en un rango aproximadamente medio, con respecto a su punto isoeléctrico (5.7) y un pH elevado como pH 7. Por ende es probable que se requiera aplicar una mayor cantidad de energía para generar un desorden molecular y generar un choque de partículas que generen la reacción correspondiente. El ácido aspártico y el ácido glutámico tienen un grupo carboxilo en la cadena lateral, además del que forma el enlace peptídico. Este grupo carboxilo puede estar o no ionizado en función del pH del medio. Son aminoácidos hidrófilos, y los responsables de las cargas negativas de la proteína [12]. El pH 6 muestra que se requiere de una menor energía de activación, esto puede deberse a que se encuentra a un pH muy
cercano al punto isoeléctrico del
aminoácido de 5,7 [13]. Favoreciendo a la degradación por efecto de la temperatura. Según el análisis estadístico realizado en el software, se propuso para estimar Ln k la siguiente ecuación con un R2=0,7209:
Ln k = -16.1278 - 0.363333*pH + 0.237508*T°C
Así mismo se propuso una ecuación para estimar el Ln D, con un R2= 0,7231
Ln D = 17.0094 + 0.36*pH - 0.237859*T°C
Las correlación obtenidas para las
ecuaciones de predicción de las constantes de k y D, pueden verse afectadas por la estabilización del aminoácido en el pH 6.5,
el cual tiene un comportamiento
diferenciador con respecto a los otros pH estudiados, al requerir una energía de activación mucho mayor.
Grafico 4. Anova multifactorial
(temperatura y pH) para Ln k.
Grafico 5. Dispersión de Ln k con respecto al pH.
Grafica 6. Anova multifactorial
(temperatura y pH) para Ln D.
Grafica 7. Dispersión para Ln D con respecto al pH.
Los códigos de dispersión obtenidos indican que la variabilidad de los datos en los pHs de 6.5 y 7 son mucho mayores con respecto a lo obtenido para el pH 6, esto se atribuye a que el aminoácido tiene una menor
estabilidad en su estructura, al estar más cerca al punto isoeléctrico.
Conclusiones
Se obtiene un modelamiento de primer orden, donde se puede realizar una predicción de las constantes de destrucción térmica k y D, que permiten controlar los procesos térmicos realizados en la industria y así poder inferir la concentración residual de proteína o aminoácidos, en el producto final.
La temperatura tiene un mayor efecto en la degradación del aminoácido, influyendo en las constantes de degradación obtenidas y en los porcentajes de degradación.
Agradecimientos
Los autores agradecen al laboratorio de investigación en post cosecha (LIP) de la universidad del Quindío, por todo el apoyo para la realización de esta investigación. A la química Leidy Tatiana Sánchez por toda la ayuda y asesoría brindada.
Bibliografía
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