Применение искусственного интеллекта для разработки функциональных пищевых ингредиентов на основе биоактивных полисахаридов
https://doi.org/10.20914/2310-1202-2025-3-
Abstract
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.
About the Authors
Анастасия Съедугина
ФГБОУ ВО "РЭУ им. Г. В. Плеханова"
Russian Federation
Russian Federation
Александра Уткина
ФГБОУ ВО "РЭУ им. Г. В. Плеханова"
Russian Federation
Russian Federation
References
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. Tikhonov S., Babich O., Sukhov S., Tikhonova N., Chernukha I. Synthesis of a new peptide and assessment of its cytoxicity and regenerative properties by prediction and in vitro experiment // Bulletin of the Baltic Federal University named after I. Kant. Ser. Natural and medical sciences. - 2023. - No. 3. - pp. 106-117.
4. KEGG database. URL: https://www.genome.jp/kegg/pathway.html (accessed: 26.06.2025).
5. UniCarbKB database. URL: https://www.unicarbkb.org /(date of access: 26.06.2025).
6. Plant database. URL: https://www.plantcyc.org / (date of access: 06/26/2025).
7. Patent WO2009077659A1. URL: https://patents.google.com/patent/WO2009077659A1/en (date of application: 06/27/2025).
8. Patent RU2302429C1. URL: https://patents.google.com/patent/RU2302429C1/ru (date of application: 06/27/2025).
9. Patent US20170231891A1. URL: https://patents.google.com/patent/US20170231891A1/en (date of access: 06/27/2025).
10. Libraries of mass spectrometry. URL: https://interanalyt.ru/shop/mass-spectrometry/gazovye-khromato-mass-spektrometry/biblioteki-mass-spektrov/( date of request: 06/27/2025).
11. Korobova, M. A. Review of machine learning methods used in algorithmic trading / M. A. Korobova, D. I. Gubina // Languages in professional communication, April 28, 2022, 2022. – pp. 54-59.
12. Tao Song, Jinran Li, Yingying Qin, Jing Xie, Bin Xue, Xiaohui Li, Jianhong Gan, Xiaojun Bian, Jiehuai Shao. Rheological and functional properties of oatmeal β-glucan with different molecular weights // Journal of Molecular Structure. - Volume 1209. - June 5, 2020.
13. Murphy E.J., Rezoagli E., Major I., Rowan N.J., Laffy J.G. Metabolic and immunomodulatory properties of beta-glucan and the potential of its clinical application // J Fungi (Basel). - December 2020. 10;6(4):356.
14. Database of plants. URL: https://www.plantcyc.org / (date of access: 06/26/2025).
15. FooDB database. URL: https://foodb.ca / (date of access: 06/26/2025).
16. Food Organization of the United Nations. URL: https://www.fao.org/home/ru (date of request: 07/01/2025).
17. Lante A., Kanazza E. The concept of extracting and preserving the biological activity of β-D-glucans in cereal crops // Applied Sciences.. - 2023; 13(19):11080.
Review
For citations:
, . Proceedings of the Voronezh State University of Engineering Technologies. 2025;87(3). (In Russ.) https://doi.org/10.20914/2310-1202-2025-3-
Views:
7
Email this article 
Post a Comment 
