INTRODUCCIÓN

Los productos de panadería son una de las categorías de productos más amplia que

se consumen en el mundo con un mercado mundial en 2005 de alrededor de US $ 300

billones. Entre la amplia gama de productos contables en esta categoría de alimentos,

una gran parte son los alimentos no perecederos secos como galletas, galletas y

palitos de pan. Su reducción de la calidad durante el almacenamiento es causada

principalmente por diferentes eventos de deterioro, entre los que la oxidación de

lípidos y la pérdida de frescura son los principales fenómenos. Como es bien conocido,

la primera se ve favorecida por la presencia de oxígeno, el segundo es debido a la

absorción de agua. Desde un punto de vista tecnológico, este último podría prevenirse

eficazmente mediante la aplicación de soluciones de embalaje apropiados que, por

desgracia, no son suficientes para evitar las reacciones oxidativas. En consecuencia,

la oxidación de los lípidos se convierte en el principal evento de deterioro que conduce

al agotamiento de la calidad de productos de panadería secos.

Es bien sabido que las reacciones oxidativas causan la formación de sabores

desagradables que representa el rechazo del producto de los consumidores (Shahidi y

otros 1987; Frankel 1993; Brewer y otros 1999; Grosso y Resurreccion 2002). En

consecuencia, un panel de consumidores sería la herramienta más adecuada para

determinar cuando el alimento llega al final de su vida olfateando el producto. Este

enfoque entra en conflicto con las necesidades industriales, ya que es muy caro y

difícil de realizar de forma rutinaria. Más útil para rutina de evaluación vida útil sería la

identificación de un índice de calidad química, relacionado con la aceptabilidad

sensorial, lo que podría ser medido por un método analítico rápido y simple. La

identificación de tales relaciones es un paso clave en el desarrollo de un modelo

sencillo y listo para usar la predicción de la vida útil.

Para responder a estos problemas prácticos, Calligaris y otros (2007a) proponen un

protocolo para averiguar modelos matemáticos para la predicción de la vida útil de los

productos de panadería. En el estudio de caso considerado, los autores evidenciaron

que el valor de peróxido (PV) podría ser un índice químico útil para controlar la pérdida

de la calidad sensorial del producto durante el almacenamiento. De hecho, los

cambios PV estaban bien correlacionada con la aceptación del consumidor sensorial.

La disponibilidad de la relación matemática entre la aceptabilidad sensorial y el valor

de peróxido, junto con la de la dependencia de la temperatura de formación de

peróxido, fue explotada en el desarrollo de un modelo útil que permite calcular

simplemente y rápidamente la vida útil de galletas.

Debido a que la oxidación lipídica procede lentamente a temperatura ambiente, el

problema mayor es acelerar las reacciones de oxidación con el fin de ahorrar tiempo.

Pruebas de vida útil acelerada (ASLT) se han empleado para predecir la estabilidad

oxidativa de lípidos que contienen los alimentos. Generalmente, la temperatura es el

factor ambiental más crítico que afecta a la velocidad de reacción, este parámetro se

elige generalmente para acelerar el proceso de oxidación (Ragnarsson y Labuza 1977;

Waterman y Adami 2005). Por lo tanto, midiendo la velocidad de los cambios del

índice de calidad a 3 temperaturas diferentes, la velocidad de reacción a una

temperatura deseada se puede calcular por la aplicación de la bien conocida ecuación

de Arrhenius. La aplicación con éxito de la ecuación de Arrhenius en reacciones

oxidativas depende estrictamente del estado de las condiciones de trabajo. Si se

producen cambios de fase en el rango de temperaturas estudiado, una no linealidad

en el gráfico de Arrhenius se puede detectar (Calligaris y otros 2004, 2006, 2007b;

Manzocco y otros 2006). De hecho, los cambios en la concentración del reactivo en la

fase líquida que rodea cristales de grasa causan un aumento inesperado en la tasa de

oxidación evidenciado por una desviación positiva del esperado comportamiento de

Arrhenius. En tales casos, una ecuación de Arrhenius modificado fue propuesta para

predecir la dependencia de la temperatura de oxidación en alimentos que contienen

matrices de lípidos parcialmente cristalizado:

k = ko · ΔK · e−Ea/RT

donde k es la constante de velocidad de reacción; R es la constante de gas molar

(8,31 J / K / mol), T es la temperatura absoluta (K); Ea es la energía de activación (J /

mol), ko es el factor preexponencial de factor de frecuencia, y ΔK es un factor

corrector incluido en la ecuación de Arrhenius para tener en cuenta la influencia de las

variables, excepto la temperatura, que afecta significativamente a la reacción tasa en

la matriz parcialmente cristalizado. Dependiendo de la matriz, ΔK se define de manera

diferente, siendo proporcional a los cambios de composición siguientes transición.

El procedimiento propuesto por Calligaris y otros (2007a) se puede resumir en los

siguientes pasos: (1) evaluar las propiedades físicas de la grasa utilizada en la

formulación; (2) realizar una ASLT para averiguar la ecuación matemática (Arrhenius o

ecuación de Arrhenius modificado) que permite describir la dependencia de la

temperatura de la PV cambia tasa; (3) definir el límite de aceptación sensorial y el

límite índice químico pertinente; (4) integrar los resultados en un modelo predictivo que

permiten simplemente, calcular rápidamente, y de manera rutinaria la vida útil del

producto.

El objetivo del presente estudio fue validar el protocolo propuesto para la predicción de

la vida útil de los productos de panadería por Calligaris y otros (2007a) aplicándolo a

las barras de pan. Para estos propósitos, el pan con el 8% (w / w) de grasa fueron

elegidos. La cinética de oxidación y los límites de aceptación se evaluaron como una

función de la temperatura de 20 a 45 ◦C. La estabilidad oxidativa se midió siguiendo

los cambios de peróxidos, mientras que los límites de aceptación de los consumidores

se detectaron mediante la aplicación de los conceptos de análisis de supervivencia.

MATERIALES Y MÉTODOS

Palitos de pan Torinesi comerciales recién hechos que contienen 8% (w / w) de grasa

fueron adquiridos en una fábrica italiana justo después de su producción. Las cajas de

cartón originales de palitos de pan contienen 280 g de producto subdividido en 4

alícuotas de 70 g. Cada alícuota se envolvió en película de OPP (polipropileno

orientado) metalizado.

Ochenta paquetes de cartón originales, todo desde el mismo lote, se dividieron en 4

partes alícuotas y se almacenaron a 20, 30, 37, y 45 ◦C en incubadoras. En diferentes

intervalos de tiempo, 1 paquete de cartón fue retirado de las incubadoras y el índice de

peróxidos se midió en los palitos de pan que contiene cada paquete de OPP

metalizado. En el caso de las muestras almacenadas a 30 y 45 ◦C, 1 paquete de

cartón adicional se eliminó de las incubadoras cada 30 o 15 d, respectivamente, y se

almacenó a -18 ◦C para realizar el análisis sensorial todos a la vez.

Durante el almacenamiento a diferentes temperaturas, no se observaron cambios en la

materia seca, lo que confirma las propiedades de barrera de humedad del material de

envasado.

Determinación analítica

Separación de la grasa. La grasa del pan se obtuvo mediante extracción sólido-líquido

utilizando mezclas de dietil éter-éter de petróleo (Carlo Erba, Milán, Italia) (1: 1, v / v).

En particular, los palitos de pan molido y mezcla de disolventes en la proporción de 1:

2 (w / v) se agitaron a temperatura ambiente durante 1 h. Después de la filtración a

través de papel de filtro (Whatman nr 1), la grasa se separa del disolvente por

evaporación (Heidolph Instruments, mod. 4001, Milano, Italia).

Índice de peróxidos. Los valores de peróxido (PV) de las muestras se llevaron a cabo

de acuerdo con los Métodos Oficiales de Análisis de Europa (1991).

El contenido total de sólidos. Total de las determinaciones de contenido de sólidos se

llevaron a cabo de acuerdo con métodos de la AOAC (1980).

Calorimetric analysis. Calorimetric analysis was done using a TA4000 differential

scanning calorimeter (Mettler-Toledo, Greifensee, Switzerland) connected to a

GraphWare software TAT72.2/5 (Mettler-Toledo). Heat flow calibration was

achieved using indium (heat of fusion 28.45 J/g). Temperature calibration was

carried out using hexane (m.p 93.5 ◦C), water (m.p. 0.0 ◦C) and indium (m.p. 156.6

◦C). Samples were prepared by carefully weighing 10 to 15 mg of the fat extracted

from the biscuits in 160 μL aluminum DSC pans, closed without hermetic

sealing. An empty pan was used as a reference. The samples were heated under

nitrogen flow (0.5 mL/min) at 60 ◦C for 15 min to destroy crystallization memory,

cooled to –80 ◦C, and then heated from –80 to 60 ◦C. The scanning rate was 2

◦C/min. The start and the end of melting transition were taken as onset (Ton) and

offset (Toff) points of transition, which are the points at which the extrapolated

baseline intersects the extrapolated tangent of the calorimetric peak in the

transition state. The results were normalized to account for the weight variation

of the samples. Total peak enthalpy was obtained by integration. The program

STAR 8.10 (Mettler-Toledo) was used

to plot and analyze the thermal data.

The liquid fraction (LF), defined as the percentage of the liquid mass of fat at

selected temperatures, was calculated from melting thermogram. LF calculation

is based on the assumption that at –80 ◦C the lipid mass, after annealing, is

totally crystallized (LF =0) and at 60 ◦C it is totally liquid (LF = 100). This means

that the total peak enthalpy was assumed as the melting enthalpy of the total

lipid mass. By the partial integration of the curves at different temperatures, the

enthalpy of themassmelted at the selected temperature is obtained and finally,

by comparison with the total peak enthalpy, the liquid fraction.

At each temperature, the concentration factor of the liquid phase (C) was defined

as the ratio between the liquid fraction initially present in the sample (LF0) and

the liquid fraction at a selected temperature (LFT ) (Calligaris and others 2006,

2007a):

CONCLUSIONES

Los resultados muestran una vez más que el valor de peróxido podría ser un índice

representativo de la depleción de la calidad de productos de panadería durante su vida

útil. De hecho, sus cambios podrían estar relacionados con el límite de aceptación

sensorial. Además, el estado físico de grasa es un factor crítico que afecta a la

velocidad de oxidación y por tanto la estabilidad del producto.

Sólo tomando en cuenta este parámetro es posible configurar ecuaciones predictivas

capaces de describir la dependencia de la temperatura de formación de peróxidos.

El estudio descrito anteriormente permite validar el protocolo para la predicción de la

vida útil de los productos de panadería propuestas por Calligaris y otros (2007a). La

metodología comprende 4 pasos, al final de la que era posible encontrar una ecuación

matemática que puede ser aplicado para predecir la vida útil del producto.