Preview

Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий

Расширенный поиск

Применение искусственного интеллекта для разработки функциональных пищевых ингредиентов на основе биоактивных полисахаридов

https://doi.org/10.20914/2310-1202-2025-3-

Аннотация

Современные научные данные свидетельствуют о возрастающей роли функциональных пищевых ингредиентов в профилактике и коррекции различных заболеваний. Особый интерес исследователей и потребителей вызывают биологически активные соединения с доказанным противовоспалительным эффектом, поскольку хроническое системное воспаление низкой степени интенсивности признано ключевым фактором развития многих метаболических нарушений, включая сахарный диабет и сердечно-сосудистые патологии. В отличие от фармацевтических препаратов, воздействующих преимущественно на симптомы заболеваний, функциональные пищевые ингредиенты обладают уникальной способностью обеспечивать пролонгированный профилактический эффект благодаря регулярному потреблению в составе повседневного рациона. Среди перспективных биологически активных соединений особое место занимают полисахариды, такие как β-глюканы, пектины и арабиноксиланы, обладающие выраженным иммуномодулирующим и противовоспалительным потенциалом. Однако их широкое применение в пищевой промышленности до сих пор ограничивалось недостаточной изученностью структура-активностных взаимосвязей, сложностями стандартизации и отсутствием эффективных методов направленного выделения целевых фракций. В этом контексте технологии искусственного интеллекта открывают новые возможности для систематического изучения и целенаправленного проектирования функциональных ингредиентов на основе полисахаридов. Полученные в рамках исследования результаты демонстрируют значительную эффективность разработанного подхода. В ходе исследования удалось выделить и охарактеризовать высокоактивные фракции полисахаридов, проявляющие выраженное противовоспалительное действие. Экспериментальные данные подтвердили способность выделенных соединений существенно снижать уровень ключевых маркеров воспаления как в модельных системах in vitro, так и в клинических условиях. Особый интерес представляют выявленные преимущества овсяных β-глюканов, которые сочетают высокую биологическую активность с технологической доступностью и экологической безопасностью производства.

Об авторах

Анастасия Сергеевна Съедугина
ФГБОУ ВО "РЭУ им. Г. В. Плеханова"
Россия

Базовая кафедра индустрии качества, аспирант



Александра Сергеевна Уткина
ФГБОУ ВО "РЭУ им. Г. В. Плеханова"
Россия

Базовая кафедра индустрии качества, к.т.н, старший преподаватель



Список литературы

1. Doherty A., Wall A., Khaldi N., Kussmann M. Artificial Intelligence in Functional Food Ingredient Discovery and Characterisation: A Focus on Bioactive Plant and Food Peptides // Front Genet. - 2021. - Nov 19; 12:768979. doi: 10.3389/fgene.2021.768979.

2. Polysaccharides and atherosclerosis: Focus on the role of key genes of cholesterol metabolism in macrophages / A. S. Utkina, V. P. Karagodin, M. A. Sazonova, Sh. F. Yet // Bioactive Carbohydrates and Dietary Fibre. – 2024. – Vol. 32. – P. 100430. – DOI 10.1016/j.bcdf.2024.100430. – EDN PDYSAO.

3. Тихонов С., Бабич О., Сухих С., Тихонова Н., Чернуха И. Синтез нового пептида и оценка его цитоксичности, регенеративных свойств методом прогнозирования и в эксперименте in vitro // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. Сер. Естественные и медицинские науки. - 2023. - № 3. - С. 106—117.

4. База данных KEGG. URL: https://www.genome.jp/kegg/pathway.html (дата обращения: 26.06.2025).

5. База данных UniCarbKB. URL: https://www.unicarbkb.org/(дата обращения: 26.06.2025).

6. База данных PlantCyc. URL: https://www.plantcyc.org/ (дата обращения: 26.06.2025).

7. Патент WO2009077659A1. URL: https://patents.google.com/patent/WO2009077659A1/en (дата обращения: 27.06.2025).

8. Патент RU2302429C1. URL: https://patents.google.com/patent/RU2302429C1/ru (дата обращения: 27.06.2025).

9. Патент US20170231891A1. URL: https://patents.google.com/patent/US20170231891A1/en (дата обращения: 27.06.2025).

10. Библиотеки масс-спектрометрии. URL: https://interanalyt.ru/shop/mass-spectrometry/gazovye-khromato-mass-spektrometry/biblioteki-mass-spektrov/(дата обращения: 27.06.2025).

11. Korobova, M. A. Overview of Machine Learning Methods Used in Algorithmic Trading / M. A. Korobova, D. I. Gubina // Languages in Professional Communication, 28 апреля 2022 года, 2022. – P. 54-59.

12. Tao Sun, Jinran Li, Yingying Qin, Jing Xie, Bin Xue, Xiaohui Li, Jianhong Gan, Xiaojun Bian, ZeHuai Shao. Rheological and functional properties of oat β-glucan with different molecular weight // Journal of Molecular Structure. - Volume 1209. - 5 June 2020.

13. Murphy E.J., Rezoagli E., Major I., Rowan N.J., Laffey J.G. β-Glucan Metabolic and Immunomodulatory Properties and Potential for Clinical Application // J Fungi (Basel). - 2020 Dec. 10;6(4):356.

14. База данных PlantCyc. URL: https://www.plantcyc.org/ (дата обращения: 26.06.2025).

15. База данных FooDB. URL: https://foodb.ca/ (дата обращения: 26.06.2025).

16. Продовольственная организация ООН. URL: https://www.fao.org/home/ru (дата обращения: 01.07.2025).

17. Lante A., Canazza E. Insight on Extraction and Preservation of Biological Activity of Cereal β-D-Glucans // Applied Sciences. - 2023; 13(19):11080.


Рецензия

Для цитирования:


Съедугина А.С., Уткина А.С. Применение искусственного интеллекта для разработки функциональных пищевых ингредиентов на основе биоактивных полисахаридов. Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2025;87(3). https://doi.org/10.20914/2310-1202-2025-3-

Просмотров: 6


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2226-910X (Print)
ISSN 2310-1202 (Online)