食品および飲料業界における持続可能な成分選択の健康への影響 - 代替タンパク質研究

バックグラウンド

最近の科学的証拠によると、主に肉中心の食事とは対照的に、バランスの取れた菜食主義の食事など、主に植物性食品に基づく食事が健康を改善する可能性があることが示唆されています. しかし、多くの消費者は、特に加工肉を減らすようにとの現在のアドバイスにもかかわらず、食生活から肉を排除したくないかもしれません. これを達成する1つの方法は、食事中の植物ベースのタンパク質成分の消費を増やすことです.

高タンパク植物の栄養含有量の比較（つまり、 20 g タンパク質/100 g 乾燥重量を超えるもの)、いくつかの候補ソースが特定されました。 特に、これらはマメ科に属し、豆類（グリーンピース、そら豆、ルピナス種子）および特定の一般的な豆種が含まれます. マメ科以外の植物科の種は、一般的にタンパク質が少ない. 例外はヘンプシード (カンナバ科) で、乾燥重量 100g あたり約 40g のタンパク質を含み、繊維源であり、好ましい脂肪酸とアミノ酸のプロファイルを持っています。 関心のある他の科には、ヒユ科（キノア）、タデ科（ソバ）、イネ科（コムギ、オオムギ、エンバク）が含まれます。 これらの疑似穀物および穀物作物のタンパク質含有量は、12～20 g タンパク質/100 g 乾燥重量の範囲です。 マメ科の種と比較してタンパク質含有量は低いですが、一般的に繊維が豊富であるため、高タンパク質の植物ベースの食事に追加の利点をもたらします.

Scottish Health Survey (2009) によると、男性の約 3 分の 2 (66.3%) と女性の約半数 (58.4%) が太りすぎでした。 肥満は、II 型糖尿病 (T2DM) などの状態に関連するメタボリック シンドロームの主要な危険因子です。 耐糖能障害があると、心血管疾患 (CVD) による罹患率と死亡率の可能性が 2 倍になります。 CVD は主要な死因であり、毎年世界中で死亡者の 30% 近くを占めています。 臨床研究では、豆類を定期的に摂取すると、総コレステロールと低密度リポタンパク質 (LDL) の血中濃度が低下することが示されています。

ランダム化比較試験の最近のメタアナリシスは、大豆以外のマメ科植物の摂取が血清総コレステロールと LDL コレステロールを低下させ、したがって CVD のリスクを低下させる可能性があるというこれまでで最も強力な証拠を提供しています。 パルスを定期的に食べることは、血圧、血糖値、およびインスリンレベルに好影響を与え、空腹感を満たし、体重管理を助けることにより、CVDリスクを低下させる可能性があります. マメ科植物の摂取量が多いほど、マメ科植物の摂取量が少ない場合と比較して、ボディマス指数（BMI）、血圧、血清総コレステロール（TC）が低く、2型糖尿病の発生率が低いことと関連していました。 エネルギーバランスを達成し、食事全体を改善することに加えて、世界保健機関 (WHO) は、肥満を防ぐために豆類 (豆類)、野菜、全粒穀物、ナッツの消費を増やすことを推奨しています。 プレロードとして同様の量を与えた場合、他の肉や乳タンパク質と比較して、エンドウ豆タンパク質の異なる効果はないようです.

技術的にはナッツであるヘンプシードには、通常、30% 以上の油と約 25% のタンパク質が含まれており、かなりの量の食物繊維、ビタミン、ミネラルが含まれています。 ヘンプシードの 2 つの主なタンパク質は、エデスチンとアルブミンです (高品質の貯蔵タンパク質は容易に消化され、栄養的に重要な量のすべての必須アミノ酸を含んでいます)。ヘンプシードにはアミノ酸アルギニンが非常に多く含まれています。 ヘンプシードは優れた栄養源であり、伝統医学において何千年もの間、さまざまな障害の治療に使用されてきました. 動物研究と人間の研究（ヘンプシードオイルに関する）は、ヘンプシードに健康増進特性があることに同意しています。種子、油、および種子粕の栄養分析の結果によって裏付けられています。 FAO / WHO（国連食糧農業機関/世界保健機関）が詳細に説明しているように、栄養的に十分な量の必須アミノ酸をすべて含む多価不飽和脂肪酸とタンパク質の豊富な供給源であることは、乳児または子供の要件を示唆しています. ヘンプタンパク質は、特定の穀物、他のナッツ、およびいくつかの豆類と同等またはそれ以上のタンパク質消化率補正アミノ酸スコア（PDCAAS）を持っています. ヘンプシードは、その栄養価に加えて、コレステロールや高血圧の低下など、健康上の利点が実証されています.

ソバは、慢性疾患における潜在的な有益な効果のために、食品科学者からますます注目を集めています. 1970 年代初頭に、ソバの栄養特性が初めて実証されました。 コレステロール強化食を与えたラットにおけるソバタンパク質抽出物のコレステロール低下効果が報告されています。

ソバ種子に含まれるソバタンパク質やその他のファイトケミカルの機能と特性については、これまで多くの研究が行われてきました。 その中で最も有望なのは、フラボン、フラボノイド、フィトステロール、ファゴピリン、およびチアミン結合タンパク質です。 ソバタンパク質は独自のアミノ酸組成を持っています 動物モデルとヒト研究の両方での実験により、ソバ粉が 2 型糖尿病、肥満、高血圧、高コレステロール血症、便秘を改善できることが明らかになりました。

プロジェクトの社会科学の要素については、提案された研究は、「素人」の知識と研究参加者の主観的な経験の重要性を強調する質的研究方法を採用します。 栄養研究の分野では、定性的な方法や技術はまだ比較的まれです。 これは、定量調査が特権的な地位にあることも一因ですが、各定性調査に費やされる時間と労力、およびこの分野の有能な研究者の数が少ないことも理由の 1 つです。参加者の視点から人々と彼らが住んでいる社会的および文化的文脈を理解する. この研究の目的のために、定性的な方法は、スコットランドの消費者にとって、持続可能な植物ベースのタンパク質に基づく食品の受容性についての理解を深めます. また、消費者の観点から、そのような食品の摂取に存在する障壁についても多くを教えてくれます.

研究のために計画された作業

健康の観点から、人間の植物タンパク質やその他の食事成分のバイオアベイラビリティと代謝を確立することが不可欠です。 特定の代謝産物は胃腸管で早期に吸収されますが、他の代謝産物は結腸に輸送され、そこで腸内微生物叢によって広範囲に代謝されます. この急性研究では、得られた尿および血漿サンプルに存在する生物活性代謝物を特徴付けます。 これにより、体循環への利用可能性と排泄プロファイルが通知されます。 LC-MS と GC-MS の両方を使用したターゲットを絞った定量分析を採用し、代謝物とその in vivo 濃度を特定します。 人間の健康に影響を与えると考えられる代謝物に焦点を当てます。 分析される主な代謝物は、フェニルプロパノイド経路によって生成されるものと、タンパク質および炭水化物の代謝産物です。 これらには、単純なフェノール、安息香酸、フェノール酸、フェニル酢酸、フェニルプロピオン酸、フェニルピルビン酸、フェニル乳酸、マンデル酸、フェノールダイマー、アセトフェノン、ベンズアルデヒド、シンナムアルデヒド、ベンジルアルコール、シンナミルアルコール、インドール、イソフラボンの誘導体および代謝物が含まれます。 、クマリン、カルコン、フラバノン、フラボン、フラボノール、アントシアニジン。 また、これらの化合物の多くが生物活性であり、in vivo 濃度で抗酸化および抗炎症活性を示すことも示しました。 これらの研究は、バイオアベイラビリティと代謝に関する重要な情報を提供するだけでなく、指標を健康のバイオマーカーと関連付けることも可能にします。 この研究では、さまざまなタンパク質源が食後の影響、内分泌反応（例： PYY (ペプチド YY) レベル) および空腹度評価。 各ボランティアのエネルギー摂取量は、介入日の昼食後 (自由に) 測定されます。 植物性タンパク質が豊富な食事に対するボランティアの見解と受容性が評価されます。 豆類の一部の成分は、炭水化物やタンパク質などの他のエネルギー産生栄養素の腸管吸収を阻害することにより、体重管理に寄与する可能性があります. 代謝プロファイルを健康のバイオマーカーと相関させることで、人間の健康に利益をもたらす作物育種戦略を最適化するために農業実践にフィードバックされる情報が提供されます。

プロジェクトの社会科学コンポーネントに関しては、詳細な半構造化インタビューが使用されます。 「半構造化」という用語は、質的面接アプローチの固有の柔軟性を反映しており、正式なスケジュールではなく、備忘録や面接ガイドを使用することがよくあります。 さらに、調査質問の形式と内容は、それぞれの特定のインタビューの状況に応じて異なる可能性があります。 このタイプの組み込み設計は、コンテキストへの注意力により、定性調査を強化できます。

すべてのインタビューはデジタルで記録され、完全に文字起こしされます。 適用される質的分析技術は、この研究モードによって生成された種類のデータ内の意味のテーマとパターンを探して調べます。 定性調査の一環として行われるインタビューや会話は、調査参加者からの反応、認識、意見などを生み出します。 これらは、テーマ分析に特に適した調査の焦点から導き出された「談話」（または一連のアイデア）を構成していると理解することができます。 テーマは、特定のテキストのチャンクを、それらが表すと思われるアイデアに従って「コーディング」(またはラベル付け) として知られるプロセスによって導出されます。 この解釈作業には、研究者による分析テーマの作成が含まれ、研究参加者の知識と経験から導き出された「インサイダー」または「エミック」の視点と、研究者の「アウトサイダー」または「エティック」の視点をまとめるのに特に役立ちます。および関連する文献。 このように、データのパターンは、分離して考えると無意味になる可能性のあるアイデア、認識、または経験の構成要素または断片をまとめる知的作業を通じて識別されます。 主題分析に携わる研究者は、首尾一貫した分析説明を作成するために、さまざまなアイデアや構成要素がどのように意味のある方法で組み合わされるかを理解しようとします。

分析は、関連する文献を参照することによって検証されます。これは、研究者によって引き出された推論をサポート (または反論) する可能性があります。 研究結果と現存する研究文献を織り交ぜることは、研究者によって提供される解釈の説明を強化するのに役立ちます。 研究参加者もこのプロセスに参加し、新たなパターンに関するフィードバックが求められます。 このメンバーチェックのプロセスは、各インタビューの過程で行われます。 言説に焦点を当て、参加者自身の視点と経験の重要性を認める分析フレームワークを通じて、分析は、消費者が植物ベースのタンパク質を肉の代替品またはサプリメントとして認識する方法の状況に応じた調査を提示します。