AI vindt 787 eiwitten met potentie als emulgator

Een plantaardig eiwit vinden dat als emulgator kan werken, klinkt eenvoudiger dan het is. De keuze is enorm, terwijl laboratoriumonderzoek veel tijd en middelen vraagt. Onderzoekers zetten daarom kunstmatige intelligentie in als eerste filter. Hun methode bracht honderden eiwitten naar voren, waaronder veel onverwachte opties.

Gericht zoeken naar emulgatoren

Emulgatoren zorgen dat olie en water mengen en stabiel blijven. Ze zitten onder meer in sauzen, ijs en mayonaise. De belangstelling voor natuurlijke en duurzamere alternatieven groeit. Onderzoekers zoeken daarom ook vervangers voor caseïne en wei.

Wetenschappers van de University of Leeds ontwikkelden een nieuwe aanpak. Deze methode combineert kunstmatige intelligentie met statistische fysica. Een simulatiemodel berekent hoe eiwitten zich gedragen aan het grensvlak tussen olie en water. Daarna bepaalt kunstmatige intelligentie welke eiwitkenmerken dit gedrag beïnvloeden. Zo komen de meest kansrijke eiwitten als eerste in beeld.

787 mogelijke eiwitten

De onderzoekers selecteerden aanvankelijk 1.950 plantaardige eiwitten voor verdere analyse. Bij 1.858 eiwitten leverde het simulatiemodel bruikbare resultaten op. Binnen deze groep vonden zij 787 eiwitten met een geschikte structuur. Veel daarvan waren niet eerder als mogelijke emulgator aangemerkt.

Bij de laboratoriumproeven keken de onderzoekers onder meer naar twee plantaardige eiwitten. Het ging om legumin B uit erwten en patatine uit aardappelen. Beide eiwitten werden vooraf met chemische middelen ontvouwen.

De eiwitten verlaagden de grensvlakspanning ongeveer even sterk als bètacaseïne. Ook vormden ze olie-in-wateremulsies met vergelijkbare druppelgroottes. Bètacaseïne gaf wel de smalste en meest gelijkmatige druppelverdeling.

Met deze rekenmethode zijn minder afzonderlijke laboratoriumproeven nodig. Onderzoekers kunnen zo gerichter eiwitten selecteren voor verdere ontwikkeling.

Leeds.ac.uk