15. januar 2016

Matematiske modeller til optimeret ostemodning

Fødevareforskning

Ny forskning skal vise, om matematiske modeller kan bruges til at optimere ostemodning. Dét mener forskere ved henholdsvis Niels Bohr Instituttet og Institut for Fødevarevidenskab på Københavns Universitet, de kan. Forskerne har i samarbejde med centrale medarbejdere hos Arla modtaget projektmidler fra Mejeribrugets ForskningsFond (MFF) til at udvikle en model, som beskriver de komplekse processer, der foregår i en ost under modning.

Af Bjarke Bak Christensen, Institutleder og Thomas Bæk Pedersen, Postdoc, Institut for Fødevarevidenskab, KU samt Kim Sneppen, Professor, Niels Bohr Institut, KU

Ostemodning er en proces, som koster mange penge i form af midler bundet i den ost, der er under modning og i form af energi til at holde den korrekte temperatur under modning. Modellen vil gøre det muligt at forudsige, hvordan det bedst betaler sig at styre modningsprocessen, så kvaliteten bliver så høj som mulig, samtidig med at modningstiden bliver kort og omkostningerne dermed så lave som muligt.

Et paradigmeskifte

Titlen på projektet er: ”Et nyt paradigme inden for osteproduktion - anvendelse af cellular automaton modellering til reduktion af ostemodningstiden”. Og et nyt paradigmeskifte er netop, hvad der er tale om, hvor vi går fra næsten udelukkende at lave forskning i laboratoriet eller bygge på empirisk erfaring fra mange års arbejde med ostemodning, til også at anvende matematiske modeller til at forstå, hvordan de mange komplekse processer i osten spiller sammen på kryds og tværs. 

Der er gennem årene lavet meget forskning i ost og ostemodning, herunder i hvilke bakterier der er vigtige for udvikling af smag, hvilke processer der bidrager til ændringen af ostens tekstur osv. Men når det kommer til at forstå, hvordan disse parametre spiller sammen, er det forbavsende lidt viden, der er til rådighed.

Forståelse af, hvordan selve starterkulturen vokser i osten og samtidig spiller sammen med ikke-starter bakterier i osten, er fx helt centralt i forhold til selve modningsprocessen. Ligeledes er hastigheden, hvormed forskellige metabolitter kan diffundere i osten og omdannes til eksempelvis vigtige smagskomponenter central.

Pilotskala ostemodel

I samarbejde med et andet projekt finansieret af Højteknologifonden udvikles således metoder, der gør det muligt at måle væksten af starterkulturer og ikke-starterkulturer i osten, såvel som der udvikles metoder til at bestemme diffusion af forskellige metabolitter i osten (figur 1).

Illustration af bakterievækst i ost

Figur 1. Øverst: Illustration af hvordan bakterievæksten i mikrokolonier i en ost og produktionen af essentielle metabolitter (f.eks. smag) afhænger af, hvor nemt disse kan diffundere i osten. Nederst: Udveksling af nedbrydningsstoffer ved diffusion imellem de fikserede bakteriekolonier i ostematricen.

Lige nu er vi i gang med at etablere en pilot-skala ostemodel, der gør det muligt at studere disse parametre ved hjælp af bl.a. fluorescence-baserede mikroskopimetoder. Så snart det er på plads, går vi i gang med at foretage de første målinger af diffusion af forskellige ”model-metabolitter” i ost. Ligeledes vil vi måle fordeling og vækst af såvel starter som ikke-starterkulturer i osten. 

Matematiske modeller

Når vi kan måle disse parametre, er vi kommet rigtig langt. Men skal vi overhovedet forstå, hvad de forskellige diffusionshastigheder og væksten af bestemte bakterier har af betydning for modning af osten, kræver det en måde at holde styr på alle disse data. Det er her de matematiske modeller kommer ind. Modellerne vil bidrage til at holde styr på de mange parametre og hjælpe til med at forudsige, hvad der sker, når vi forsøger at ændre på den ene eller anden parameter.

Vi er meget beviste om, at projektet meget nemt bliver lidt nørdet og svært at forstå for dem, der ikke lige arbejder med mikrobiologi eller matematiske modeller i hverdagen. Derfor lægges der også op til, at de modeller, der udvikles, har et meget visuelt output. Det skal således være muligt visuelt at følge, hvordan justering af forskellige parametre, som f.eks. ændring i temperatur eller vandindhold, justering af podningsniveauer af starterkulturer el.lign., påvirker ostematricen og dermed modningsforholdene. Ved hjælp af det visuelle output håber vi, at kommunikationen til de medarbejdere, der på sigt kommer til at bruge modellerne i hverdagen, bliver mere forståelig, og at disse medarbejdere dermed også vil være mere villige til at tage dem til sig.  

Denne artikel er også bragt i Mælkeritidende nr. 1 2016.

Emner