Científicos de Leeds han desarrollado un proceso avanzado de IA capaz de identificar rápidamente proteínas vegetales con potencial emulsionante
La web de divulgación Phys.org explica un trabajo en el que un grupo de científicos identificó cientos de proteínas vegetales prometedoras para la alimentación y la cosmética estudiando diferentes especies
El estudio se centró en proteínas con propiedades emulsionantes, sustancias esenciales para unir aceite y agua, como ocurre en la mayonesa, con ánimo de sustituir a los de origen animal o sintético
Científicos de la Facultad de Ciencia y Nutrición Alimentaria de Leeds han desarrollado un proceso avanzado de IA capaz de identificar rápidamente proteínas vegetales con potencial emulsionante entre decenas de millones de candidatos iniciales. Hasta la fecha, ha identificado cerca de 800. Este descubrimiento reducirá años de costosa investigación por ensayo y error y acercará la próxima generación de alimentos y cosméticos de origen vegetal.
Los emulsionantes son esenciales para unir el aceite y el agua en mezclas estables y homogéneas en la alimentación, la cosmética, la industria farmacéutica y otras aplicaciones industriales. Entre sus usos comunes se incluyen lociones, cremas medicinales, salsas, helados, mayonesa y pinturas. Existe un interés creciente en crear alternativas naturales y sostenibles a los emulsionantes sintéticos o de origen animal, que generan una alta huella de carbono.
La investigación, publicada en Communications Chemistry, fue dirigida por el investigador postdoctoral Dr. Simha Sridharan y supervisada por la profesora Anwesha Sarkar, ambos del Laboratorio Sarkar de la universidad. Colaboraron con investigadores de IA de la Escuela de Ciencia y Nutrición de los Alimentos de Leeds y en estrecha colaboración con el Dr. Rik Sarkar, experto en aprendizaje automático de la Universidad de Edimburgo.
Numerosas proteínas son potenciales emulsionantes
El Dr. Sridharan afirmó: «A medida que buscamos avanzar hacia ingredientes vegetales más sostenibles, los científicos se enfrentan a un gran desafío: existen millones de proteínas vegetales potenciales, pero probarlas todas para identificar el emulsionante adecuado es costoso e implica un método de ensayo y error que consume mucho tiempo. Hasta ahora, no existía una forma fiable de predecir qué proteínas vegetales tienen más probabilidades de comportarse como emulsionantes, al igual que las proteínas animales».
Existe un creciente interés por parte de los consumidores en emulsionantes naturales en lugar de los emulsionantes de origen animal comúnmente utilizados, como las proteínas de la leche (caseínas o suero). Esta nueva herramienta podría ayudar a identificar nuevas posibilidades, reducir años de pruebas y acelerar la transición hacia sistemas alimentarios sostenibles de origen vegetal.
¿Cómo se comportan las proteínas?
El Dr. Sridharan y Sarkar utilizaron un modelo de simulación para comprender cómo se unen las proteínas entre mezclas de aceite y agua, lo cual es crucial para que actúen como emulsionantes.
Los emulsionantes suelen tener una estructura química característica llamada dibloques. Lograron modelar matemáticamente esta estructura para las proteínas vegetales.
Mediante características basadas en aprendizaje automático, obtenidas a partir de simulaciones de física estadística, podemos predecir qué proteínas vegetales tienen más probabilidades de funcionar como emulsionantes naturales, y las primeras pruebas confirmaron las predicciones.
El equipo cree que su descubrimiento podría ser de interés para las empresas de alimentos y cosméticos que desarrollan productos sostenibles de origen vegetal.
Sarkar, quien también es codirector del Centro Nacional de Innovación en Proteínas Alternativas (NAPIC), con sede en Leeds, expica que el modelo identificó cerca de 800 proteínas vegetales que podrían actuar como emulsionantes, muchas de las cuales nunca se habían considerado para este fin.
El trabajo científico se encuentra en Simha Sridharan, Rammile Ettelaie, Rik Sarkar, Maryam Afzali Haji Dela, Brent S. Murray, Thomas A. Hazlehurst, Nicholas J. Watson & Anwesha Sarkar, Data-driven pipeline enables discovery of plant protein surfactants, Communications Chemistry (2026). DOI: 10.1038/s42004-026-02173-6 -6
Fuentes
Phys.org, University of Leeds, edited by Sadie Harley, reviewed by Robert Egan
https://phys.org/news/2026-09-peas-potatoes-ai-proteins-food.html#google_vignette
La imagen es de Revista Alimentaria, Emulsionantes: Cómo funcionan en la industria alimentaria
https://www.industriaalimentaria.org/blog/contenido/emulsionantes-como-funcionan-en-la-industria-alimentaria
