Britische Forschung zeigt Durchbruch bei Gluten

VERÖFFENTLICHT AM 31. Juli 2023

LEXINGTON, Kentucky – Immer mehr Menschen leiden unter Glutenunverträglichkeit und Zöliakie, was zu einer höheren Nachfrage nach glutenfreien Produkten auf dem Markt geführt hat. Allerdings kann es eine Herausforderung sein, sicherzustellen, dass diese Produkte wirklich glutenfrei sind, insbesondere wenn es bei der Ernte, Herstellung oder Verpackung zu Kreuzkontaminationen kommt. Selbst kleinste Spuren von Gluten in glutenfreien Produkten können schwerwiegende gesundheitliche Folgen für Menschen mit Glutenunverträglichkeit oder Zöliakie haben.

Um dieses Problem anzugehen, führten Forscher des Martin-Gatton College of Agriculture, Food and Environment der University of Kentucky eine Studie durch, die in der MDPI-Zeitschrift Sustainability veröffentlicht wurde, um eine Lösung zu finden.

Die Studie konzentrierte sich auf die schnelle Erkennung und Messung von Weizenmehlkontaminationen (Gluten) in glutenfreiem Maisbrot mithilfe der Fourier-Transform-Infrarotspektroskopie (FTIR). Diese Technik nutzt Infrarotlichtabsorption bei verschiedenen Wellenlängen, um die organischen und anorganischen Verbindungen einer Probe zu identifizieren. Darüber hinaus verwendeten die Forscher Techniken des maschinellen Lernens, um die Weizenmehlkontamination in Maisbrot zu identifizieren und zu quantifizieren.

„Eine Kontamination mit Allergenen kommt in der Lebensmittelindustrie sehr häufig vor“, sagte Akinbode Adedeji, außerordentlicher Professor und Hauptforscher für Biosysteme und Agrartechnik. „Für Menschen mit Glutenunverträglichkeit ist die Schwelle sehr gering. Wir wollten eine schnelle Methode finden, um schnell festzustellen, ob eine Glutenkontamination vorliegt.“

Unter Verwendung von Maismehl und Weizenmehl bereitete der Masterstudent von Adedeji und Biosystems and Agricultural Engineering, Abuchi Okeke, 13 verschiedene Maisbrotproben vor, die jeweils unterschiedliche Grade an Weizenmehlverunreinigungen aufwiesen. Anschließend analysierten sie diese Proben mit einem FTIR-Spektrometer mit speziellem Diamantzubehör. Vor der Durchführung der maschinellen Lernanalyse verarbeiteten sie die gesammelten Spektren mithilfe des Savitzky-Golay-Glättungsalgorithmus, einer digitalen Signalverarbeitungstechnik zur Reduzierung des Datenrauschens, und der ersten Ableitungstransformation vor. Die Ableitungstransformation hilft dabei, zwischen den Spektren verschiedener Proben zu unterscheiden, sodass ihre Clusterung mit dem Modell des maschinellen Lernens einfacher sein kann.

„Die Kombination aus FTIR-Spektroskopie und maschinellen Lernalgorithmen erwies sich als äußerst effektiv bei der Erkennung und Messung von Weizenmehlverunreinigungen in glutenfreiem Maisbrot mit beeindruckender Genauigkeit“, sagte Adedeji. „Selbst bei sehr geringen Verunreinigungsgraden von nur 0,5 % konnte das Modell das Vorhandensein von Weizenmehl in rohem und gebackenem Maismehl präzise identifizieren. Die Genauigkeit verbesserte sich mit zunehmendem Verschmutzungsgrad.“

Die Studie ergab außerdem, dass Ensemble-Learning-Algorithmen, eine Technik, die mehrere Modelle des maschinellen Lernens kombiniert, die Genauigkeit weiter steigerten und einzelne Methoden des maschinellen Lernens übertrafen.

Eine wichtige Entdeckung der Forschung war die Identifizierung des K-Nearest-Neighbor-Algorithmus (kNN) als vielversprechendster Ansatz zur Quantifizierung des Ausmaßes der Weizenmehlkontamination in glutenfreiem Maisbrot. Der kNN-Algorithmus sagt den Kontaminationsgrad einer unbekannten Probe voraus, indem er sie mit den nächstgelegenen Beispielen im Datensatz vergleicht. Ein weiterer Meilenstein der Studie war die Entwicklung einer britischen Open-Source-App namens „Glutini“, die von kontaminierten Produkten gesammelte FTIR-Daten analysieren kann, um Gluten in Echtzeit zu erkennen und zu quantifizieren.

Adedije sagte, die Auswirkungen dieser Studie seien weitreichend, insbesondere für die Lebensmittelindustrie und Hersteller glutenfreier Produkte. Die Kombination aus FTIR-Spektroskopie und maschinellen Lernalgorithmen bietet eine zuverlässige und effiziente Möglichkeit, die Sicherheit und Qualität glutenfreier Produkte zu gewährleisten und so Personen mit Glutenunverträglichkeit oder Zöliakie vor potenziellen Gesundheitsrisiken zu schützen.

„Durch den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen zur Analyse großer Datensätze und zur Identifizierung verborgener Muster können die Genauigkeit und Effizienz von Lebensmittelsicherheitsinspektionen und Qualitätsbewertungen erheblich verbessert werden“, sagte er. „Diese Forschung ist ein bedeutender Schritt vorwärts, um den Verbrauchern sicherere und qualitativ hochwertigere glutenfreie Optionen anzubieten.“

–Jordan Strickler, University of Kentucky

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