Simulación numérica del procesamiento integral de vegetales precocidos congelados acoplando las cinéticas de inactivación enzimática de peroxidasa y lipoxigenasa en la etapa de pre-cocción

Abstract

Dentro de la familia de las Brassicacea conocidas comúnmente como crucíferas se encuentra una gran cantidad de especies; entre ellas los repollitos de Bruselas (Brassica oleracea gemmifera), estos vegetales poseen importantes beneficios para la salud ya que son alimentos ricos en fibra, compuestos antioxidantes como polifenoles, ácido ascórbico (Vitamina C) y anticancerígenos como glucosinolatos (Fahey y col., 2001). Estos compuestos ayudan a retrasar el envejecimiento celular, a prevenir ciertas enfermedades como el cáncer, además de reducir el colesterol sanguíneo. En la actualidad es frecuente encontrar alimentos listos para el consumo “Ready to eat” siendo los vegetales pre-cocidos congelados un segmento importante del mercado. Los vegetales congelados requieren en general de un proceso previo de cocción para que puedan ser convervados correctamente. Los repollitos de Bruselas contienen enzimas como lipoxigenasa (LOX) y peroxidasa (POD) responsables de su deterioro aun cuando son conservados congelados. POD es utilizada frecuentemente como indicadora del proceso dada su estabilidad térmica; por otro lado la presencia de LOX está asociada a modificaciones indeseables de olor y sabor. La completa inactivación de estas enzimas implica pérdida de atributos de calidad debido a una sobrecocción. Para establecer tiempos adecuados de pre-cocción a nivel industrial, la simulación computacional aplicada a procesos de transferencia de energía es fundamental para la optimización del proceso. Las constantes cinéticas de inactivación enzimática y sus energías de activación son parámetros necesarios para determinar tiempos óptimos de tratamiento térmico. En este sentido los objetivos del trabajo son: a) determinar la cinética de inactivación de las enzimas POD y LOX, b) acoplar las cinéticas de inactivación a modelos numéricos de transferencia de energía para simular computacionalmente la etapa de precocción, c) establecer los cambios en parámetros de calidad luego del almacenamiento congelado d) analizar la relación que existe entre los atributos de calidad y la actividad enzimática residual para optimizar el proceso.