Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank

Qualitätskontrolle in der Süßwarenindustrie: Monitoring lagerungsbedingter Veränderung von Haselnüssen mittels LC-MS und NMR

Haselnüsse sind einer der wichtigsten Rohstoffe der deutschen Süßwarenindustrie und werden z. B. bei der Herstellung von Schokolade, Aufstrichen und Gebäck eingesetzt. Deutschland ist einer der größten Haselnussverarbeiter der EU und importiert ca. 10 % der weltweiten Produktion. Da die Nüsse nur einmal jährlich geerntet werden, die Nachfrage aber ganzjährig besteht, kommt es zwangsläufig zu langen Lagerungszeiten.

Haselnüsse können lagerungsbedingt erhebliche Qualitätsmängel aufweisen; diese äußern sich beispielsweise in einem bitteren Fehlgeschmack, Ranzigkeit oder einem Befall mit Schadorganismen. Beim Verzehr minderwertiger Nüsse kann es bei Schimmelbefall zudem zur Aufnahme gesundheitsschädlicher Mykotoxine kommen.

Der Handelspreis von Haselnüssen wird anhand der Größe, des Aussehens der Schale oder der Haselnusskerne und des Wassergehalts bestimmt. Weitere Qualitätsmerkmale berücksichtigen sensorische Parameter oder den Befall der Nuss mit tierischen Schädlingen oder mikrobiellen Kontaminanten. Verlässliche analytische Verfahren, um das Alter der Ware einzugrenzen, fehlen derzeit jedoch.

Ziel des Vorhabens ist es, diese Lücke durch die Identifizierung und Quantifizierung von Stoffwechselprodukten (Metabolomics) mittels zweier komplementärer Ansätze (Kernspinresonanzspektroskopie und Massenspektrometrie) zu schließen.

Preisschwankungen, Ernteausfälle und eine hohe Nachfrage erhöhen die Motivation für eine kriminell getriebene Produktfälschung zu Lasten einer Vielzahl von produzierenden KMU, da nicht ausgeschlossen werden kann, dass neuere Ernten mit älteren gemischt und in der Folge minderwertige Produkte produziert werden.

Aus dem Projekt werden sich valide analytische Methoden zur Altersbestimmung von Haselnüssen ableiten, die von Handelslaboren und Qualitätssicherungsabteilungen der Süßwarenindustrie mit der üblichen apparativen Laborausstattung verwendet werden können, um künftig die Qualität von Haselnüssen zu überprüfen.

Ergebniszusammenfassung:

Das Ziel des Forschungsvorhabens bestand darin, eine analytische Methode zu entwickeln, mit der überlagerte Haselnüsse identifiziert werden können. Lebensmittel stellen eine hochkomplexe Matrix dar, in der sowohl chemische als auch enzymatische Prozesse ablaufen, die von den äußeren Bedingungen (Temperatur, Luftfeuchtigkeit) abhängen und zudem keine linearen Zusammenhänge aufzeigen. Aufgrund dieser Nichtlinearität war eine Extrapolation von Lagerungssimulationsversuchen auf eine reale Lagerungsweise nicht so einfach möglich. Zudem durchlaufen unter Realbedingungen gelagerte Proben Temperatur- und Feuchtigkeitsschwankungen, die allerdings nicht jeden Tag identisch sind. Eine derartige Komplexität (gesamtes Stoffwechselgeschehen, Temperatur, Luftfeuchtigkeit, zeitliche Komponente) kann durch Simulationen nicht ausreichend abgebildet werden, weshalb die erzielten Ergebnisse nicht direkt auf Handelsproben transferiert werden können und lediglich Proben identifiziert werden können, die unter ungünstigen Bedingungen (hohe Temperaturen und Luftfeuchtigkeit) gelagert wurden.

Nach Einschätzung der PBA-Mitglieder stellen diese Ergebnisse aber auch bereits einen Erfolg dar. Da während der Laufzeit als weitere analytische Plattform neben NMR und MS zudem NIR-Messungen aufgenommen wurden, können die Ergebnisse sehr einfach in die Wirtschaft transferiert werden, da die hierfür erforderlichen NIR-Geräte in den meisten Unternehmen bereits vorhanden sind und keine Neuanschaffungen erforderlich sind. Obwohl die analytische Auflösung der NIR-Technik geringer als die der MS- oder NMR-Untersuchungen ist, erwies sie sich als ausreichend, um auf relativ einfache Weise fehlerhaft gelagerte Proben zu detektieren.