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Un artículo de Leyre Urtasun, supervisora de Proyectos de I+D de CNTA.
La tendencia de los productos en base a proteínas alternativas es una de las más pujantes actualmente en el mundo de la alimentación. Los consumidores demandan alimentos análogos a cárnicos, pescados, lácteos y ovoproductos que no sean de origen animal y las empresas de la industria alimentaria tratan de responder a esa demanda innovando en sus productos y procesos. Como driver de consumo y como tendencia del sector, la búsqueda de proteínas alternativas está claramente alineada con la sostenibilidad, con la necesidad de encontrar nuevas fuentes proteicas para satisfacer las necesidades de una población que crece progresivamente. No obstante, también hay consumidores que, en busca de reducir su consumo de carne por motivos de salud o por su defensa del bienestar animal, están apostando por adherirse a estos productos análogos.
Sean cuales sean los argumentos de los consumidores, la industria alimentaria afronta un reto claro a la hora de desarrollar estos productos análogos: dotarlos de unas características nutricionales y sensoriales que mimeticen a las de los alimentos que se busca replicar. De ahí que podamos hablar del concepto fully mimic.
Ese reto, además, va a estar siempre presente independientemente de la fuente de proteína escogida. Ya sea un producto elaborado a partir de vegetales, insectos, algas, hongos, formulado con ingredientes a partir de fermentación o creado a partir de cultivos celulares en laboratorio, el objetivo primordial va a ser obtener los perfiles nutricionales adecuados y lograr estándares elevados en apariencia, sabor, aroma o textura. Solo así se puede satisfacer la demanda de un consumidor cada vez más exigente.
Una de las claves que llevará a las empresas del sector a conseguir superar estos retos es el conocimiento preciso de los ingredientes que se incluyen en la formulación de los de productos análogos. Ese conocimiento pasa por entender aspectos diversos, como los perfiles de aminoácidos, la digestibilidad de la proteína o la presencia de compuestos antinutricionales como el ácido fítico u oligosacáridos de la familia de la rafinosa, todos ellos parámetros que varían dependiendo de la matriz alimentaria con la que se trabaje.
También es necesario trabajar teniendo en cuenta las propiedades tecnológicas de los ingredientes, como la viscosidad, la solubilidad o la capacidad de absorción de grasa y agua, que afectan directamente a las características sensoriales de los productos.
Una vía que contribuirá a la industria alimentaria a trabajar mejor con todos estos parámetros clave en la formulación de productos análogos, son las herramientas ‘in-silico’. Basadas en el uso de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, su aplicación permite predecir las propiedades tecnológicas o las variables nutricionales que pueden aportar diferentes combinaciones de ingredientes en diversas recetas.
A través de la generación de datos y del entrenamiento en base a algoritmos, la formulación de este tipo de productos podrá basarse en modelos fiables y aplicables al mundo real. La utilización de herramientas ‘in silico’ puede, por tanto, hacer más sencillos y precisos los procesos de desarrollo de producto ahorrando costes y tiempo de realización de pruebas “ensayo-error” Para ello es fundamental trabajar en la generación de datos robustos con el fin de obtener modelos ‘in silico’ fiables.
Las herramientas ‘in silico’ ponen de manifiesto que la implantación de tecnologías facilitadoras para la gestión de datos también va a transformar los procesos de diseño de producto, optimizando las formulaciones para adaptarse a las exigencias del consumidor. El enfoque ‘fully mimic’ está a la vuelta de la esquina. La suma de conocimiento en tecnología de alimentos e ingeniería de procesos y la innovación colaborativa hará que a las mesas de los consumidores lleguen productos alternativos cada vez más similares a los de origen animal.
