(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
栄養強化食材を生産するための装置であって、
(a)生成される食材に対する栄養強化目標を示すデータを受信するためのユーザインターフェースを備えたコントローラであって、前記栄養強化目標は、少なくとも前記食材に対する所望の吸収時間を含む、コントローラと、
(b)複数の貯蔵チャンバーであって、各々は植物抽出物を収容し、一定量の前記植物抽出物を混合のために放出するように前記コントローラによって操作可能である流出開口部を有する、貯蔵チャンバーと、
(c)前記貯蔵チャンバーから放出される植物抽出物を受け入れるように構成され、前記受け入れた植物抽出物を混合するために前記コントローラによって操作可能であるミキサーを有する混合チャンバーと、
(d)前記混合された抽出物を、食材として消費または包装するのに適した形状に加工するための加工ユニットと、
を備え、
前記コントローラは、植物代謝産物の範囲に関する物理化学データを収めたデータベース、および数学的モデルを記憶するメモリと動作可能に通信し、前記物理化学データは、分子量(M)、親油性(logP)、および極性表面積(PSA)のうちの1つまたは複数を含み、前記コントローラは、
(i)前記物理化学データを前記記憶されている数学的モデルに適用することによって、1つまたは複数の前記植物抽出物の少なくとも1つの植物代謝産物の血漿中の最大濃度に到達するまでの時間を表す時間Tmaxを計算し、
(ii)前記計算されたTmaxが前記食材に対する前記所望の吸収時間と実質的に対応する前記代謝産物のうちのいくつかを識別し、
(iii)前記食材のための最適化された配合を生成するように構成され、前記配合は、前記食材の前記栄養強化目標を達成するのに必要な割合の前記識別された代謝産物を含有する1つまたは複数の前記植物抽出物の分量を含む、
装置。
【請求項２】
前記最適化された配合の前記植物抽出物割合は、少なくとも1つの物理化学特性における類似性を共有する識別された代謝産物からなる請求項1に記載の装置。
【請求項３】
前記ユーザインターフェースは、消費に関する前記食材の意図された組成を表すマトリックスタイプをさらなる栄養強化目標を示すデータとして受信するように構成され、前記マトリックスタイプは、固体、半固体、および液体のうちの1つまたは複数を含む群から選択される請求項1または請求項2に記載の装置。
【請求項４】
前記所望の吸収時間は、時間範囲である請求項1から3のいずれか一項に記載の装置。
【請求項５】
前記所望の吸収時間は、
(a)慢性疾患、
(b)食後炎症、
(c)運動後炎症、
(d)急性疾患、
(e)遺伝要因、
(f)環境要因、および
(g)毒物暴露
のうちの1つまたは複数に関連する炎症サイクルと実質的に対応する請求項1から4のいずれか一項に記載の装置。
【請求項６】
前記食材の前記配合は、酸化的ストレスの治療に最適化されている請求項1から5のいずれか一項に記載の装置。
【請求項７】
前記食材の前記配合は、個人または個人の集団の治療に最適化されている請求項1から6のいずれか一項に記載の装置。
【請求項８】
前記計算されたTmaxは、前記少なくとも1つの代謝産物の血漿中の濃度が、最高であると推定される時間範囲を含む請求項1から7のいずれか一項に記載の装置。
【請求項９】
前記物理化学データは、データ値の1つまたは複数の範囲を含む請求項1から8のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１０】
前記数学的モデルは、前記マトリックスタイプに従って前記数学的モデルを適応させる1つもしくは複数のパラメータを含む請求項3から9のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１１】
前記1つまたは複数のパラメータは、
(a)前記物理化学データがPSAを含むときに使用するためのパラメータ、
(b)前記物理化学データがlogPを含むときに使用するためのパラメータ、および
(c)前記物理化学データが分子量(M)を含むときに使用するためのパラメータ
を含む群から選択される請求項10に記載の装置。
【請求項１２】
前記物理化学データは、logPを含み、前記数学的モデルは、
ln(Tmax)=μ+βLogP+γ(LogP)2+αM
であり、μ、β、γ、およびαは、実験データを使用して推定される前記数学的モデルのパラメータであり、
前記パラメータμ、β、γ、およびαは、次の値に従って、前記マトリックスタイプiにより加重される請求項10または請求項11に記載の装置。
【表１】
0006637500.tif 000002
【請求項１３】
前記物理化学データは、PSAおよび分子量(M)を含み、前記数学的モデルは、
ln(Tmax)=μ+βPSA+γM
であり、μ、β、およびγは、実験データを使用して推定される前記数学的モデルのパラメータであり、
前記パラメータμ、β、およびγは、次の値に従って、マトリックスタイプiにより加重される請求項10または請求項11に記載の装置。
【表２】
0006637500.tif 000003
【請求項１４】
前記貯蔵チャンバーは、液体形状の植物抽出物を収めている貯蔵チャンバーおよび固体形状の植物抽出物を収めている貯蔵チャンバーを備える請求項1から13のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１５】
前記混合された抽出物を包装のための形状に加工するために前記加工ユニットによって使用される担体物質を収めている1つまたは複数の貯蔵チャンバーをさらに備え、前記形状は、粉末、固体、ピル、カプセル、ゲル、ペースト、および液体を含む群から選択される請求項1から14のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１６】
前記ユーザインターフェースは、食材の形状、味、質感、価格、および色のうちの1つまたは複数をさらなる栄養強化目標を示すデータとして受信するように構成される請求項1から15のいずれか一項に記載の装置。
【請求項１７】
前記加工された食材を包装するための包装ユニットを備える請求項1から16のうちのいずれか一項に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、栄養補助食品、食品添加剤、および食品材料などの栄養強化食材の配合における植物抽出物の使用に関する。本発明は、特に、ただし、排他的にではなく、植物代謝産物が血漿中において最大濃度に達する時間または期間を推定するために数学的モデルを使用し、栄養強化食材に入れるための植物抽出物の選択を最適化する推定された時間または期間を使用する装置、システム、および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
果物および野菜の多い食事は、健康によいと知られている。これらの食品は、心臓血管疾患、糖尿病、および癌などの慢性疾患の予防に役割を果たしている。食用植物中の植物化学物質は、一部は慢性炎症の調節によりこれらの疾患の発症リスクを低減することに関連している。炎症サイクルも、食後の消化および運動などの通常のプロセスに関連し、また植物化学物質の保護的な利益の影響を受ける。しかしながら、食用植物の現在のアドホックな使用では、潜在的な健康上の利益を最大化できない。
【０００３】
食用植物化学物質に関連する健康上の利益を最大化することは、適切な時点に生物活性種の適切な血中濃度を達成することに関して予測される。バイオアベイラビリティは、体循環および生物学的作用を及ぼすことができる特定部位に到達する摂取された栄養物または化合物の割合として定義される。すなわち、植物化学物質の摂取量のうちのどれだけが、血漿中に入り、その標的組織において有益な機能を果たすことができるかを指す。バイオアベイラビリティに影響を及ぼす主ファクタは、外部要因(天然存在度に影響を及ぼす、植物成長時の環境など)、食品マトリックス(すなわち、消費される食品の形態)、食品加工(たとえば、熱処理、発酵、および均質化)、内腔および血液/血漿中の他の化合物(たとえば、繊維)との相互作用、ならびに化学構造(親水性、親油性、および糖の構造および/または配置を含む)を含む。
【０００４】
食用植物化学物質の健康保護特性は、炎症のバイオマーカーを低下させるものとして明白である、炎症および酸化的ストレスを調節する能力に強く関係する。心臓血管疾患の発症リスクにおけるLDLコレステロールの重要性と同様に、炎症のバイオマーカーは、状態を監視し、慢性疾患の発症リスクを予測するために、または治療への反応を測定するために広く使用されてきた。39件の疫学的研究および42件の臨床的介入研究からの結果は、植物化学物質摂取と特定の炎症バイオマーカーの状態または変化、すなわち、陽性、陰性、または効果なしとの間の相関関係を示し、効果なしを報告した研究と類似の件数の研究において、バイオマーカーの有利な低下が報告された。ごくわずかな割合の研究において、炎症バイオマーカーの悪影響または上昇が報告された。
【０００５】
したがって、食用植物化学物質は、健康を維持するうえで独自の役割を果たすことが観察されており、健康に対する悪影響に関連することは滅多にない。しかしながら、これらの結果は、また、疫学的および臨床的研究によって反映されるような食用植物化学物質の習慣的消費もターゲット消費も、それぞれ、一貫した効果または利益を生じるように最適化されないことも示唆している。
【０００６】
薬物動態学は、人体中の化合物の吸収、分配、代謝、および排出(「ADME」)の時間的経過の定量的研究であり、薬物発見において広く使用されている。薬物開発では、薬物の経口バイオアベイラビリティの評価に「リピンスキーの5の法則」が広く使用されている。この法則に従って、化合物が膜透過性を有し、人体によって容易に吸収される可能性があるのは、それが、(1)分子量が500未満である、(2)親油性(すなわち、「LogP」と称されるオクタノール-水分配係数)が5未満である、(3)水素供与体の数が5未満である、(4)水素受容体の数が10未満である、という基準からなる選択基準を満たす場合である。しかしながら、新しい薬物の経口バイオアベイラビリティを評価するこのアプローチは、消化経路が関わっているので、食用植物中の植物化学物質のバイオアベイラビリティを評価するためのアプローチの役をしない。この問題は、代謝産物の不均質性(すなわち、混合物であり、単一化合物ではない)、および現在まで、植物化学物質のバイオアベイラビリティを確実に評価するために難しすぎて予測できなかった消化に対する摂取形式(または物質、固形物、または液体の状態)の影響によって悪化する。
【０００７】
摂取後の植物化学物質の消化経路(digestion pathway)は、2つの主要な期に分かれる。第1の期では、消化は、上部腸管壁内で作用する受動的、受容体、および酵素媒介プロセスを通じてなされる。その化学的特性により小腸内に吸収されない化合物は、下位腸内の結腸微生物叢によって、第2の期においてさらなる代謝作用を受ける。下位胃腸管吸収に進む化合物は、腸内微生物叢によって広範に修正され、および/または大腸内で吸収できる小代謝産物に分解される可能性が高い。植物化学物質が血漿中で最大濃度に到達する時間は、上部(期1)または下部(期2)腸管経路のいずれかを介して生じる吸収を反映し、有用な血漿ピークを達成する能力は、腸媒介消化の後にあまりありそうもない。
【０００８】
食用植物化学物質が消費される効率を改善し、および/または食材中の植物化学物質のバイオアベイラビリティを最適化することが望ましく、特に生物学的プロセスおよび慢性疾患に関連する炎症および酸化的ストレスのサイクルをマッチさせることが望ましい。これは、健康人集団の疾患予防をターゲットとし、また炎症媒介慢性疾患を患っている人々に有益である個別の栄養物に対する新しい機会をもたらす可能性がある。
【０００９】
文書、行為、材料、デバイス、物品、および同様のものの参照を含む本明細書に含まれる本発明の背景の説明は、本発明の文脈を説明するために含まれる。これは、参照されているものはどれも、公開されているか、知られているか、または請求項の優先日の時点でオーストラリアまたは他の国における周知の一般的事実の一部であったことを認める、または示唆するものとして解釈されるべきでない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１０】
【非特許文献１】Del Rioら、2004年
【非特許文献２】Nogueiraら、2008年
【非特許文献３】Leitaoら、2011年
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１１】
食材の最適化された配合を生成するための方法が本明細書で説明される。この方法はプロセッサで、1つまたは複数の植物抽出物に関係する物理化学データを受信するステップと、受信された物理化学データをメモリに記憶されている数学的モデルに適用することによって1つまたは複数の植物抽出物の少なくとも1つの代謝産物の血漿中の最大濃度に到達する時間を表す時間Tmaxを計算するようにプロセッサを動作させるステップと、計算されたTmaxが食材に対するターゲット吸収時間と実質的に対応する代謝産物のうちのいくつかを識別するようにプロセッサを動作させるステップと、識別された代謝産物を含む1つまたは複数の植物抽出物を含む食材に対する最適化された配合を生成するようにプロセッサを動作させるステップとを含み、物理化学データは、分子量(M)、親油性(logP)、および極性表面積(PSA)のうちの1つまたは複数を含む。
【００１２】
方法は、Tmaxが食材に対するターゲット吸収時間と実質的に対応する代謝産物のうちのいくつか(すなわち、複数の代謝産物)を含む植物抽出物割合を計算するステップを含み得る。植物抽出物割合は、抽出物において類似の物理化学特性を有する代謝産物を識別することによって決定され得る。たとえば、数学的モデルが、MおよびLogPを利用するときに、植物抽出物割合は、類似の分子量を有する代謝産物を含むことができ、たとえば、抽出物中の代謝産物はM<700Daを有する。代謝産物の割合は、原子量に従って植物抽出物を分画することによって決定され得る。理想的には、これらの植物抽出物割合は、さらにターゲット吸収時間を達成するために必要なLogPの範囲内にある代謝産物を含む。モデルがMおよびPSAを利用する場合などの、他の実施形態において、植物抽出物割合は、抽出物において類似のPSA(および/または類似のM)を有する代謝産物を識別することによって決定される。したがって、いくつかの実施形態において、食材に対する最適化された配合は、1つまたは複数の植物抽出物に対する計算された植物抽出物割合を含む。いくつかの実施形態において、食材は、食材が消費されたときにターゲット時間程度で血漿中において最大濃度に到達するような純粋植物抽出物(植物化学物質とも称される)からなる。
【００１３】
好ましくは、方法は、消費に関する食材の意図された組成を表すマトリックスタイプをプロセッサで受信するステップも含む。マトリックスタイプは、特に食材が純粋植物抽出物を含むときに固体、半固体、および液体のうちの1つまたは複数を含む群から選択され得る。しかしながら、他のマトリックスタイプも企図され、たとえば、純粋植物抽出物が他の消化可能原材料と組み合わされ、その結果、食材はたとえばタンパク質、炭水化物、および/または繊維を含むマトリックスタイプを有することになる。
【００１４】
いくつかの実施形態において、方法は、食材に対する必要なターゲット吸収時間をプロセッサで受信するステップを含む。ターゲット吸収時間は、特定の時間(たとえば、食材の摂取から経過した時間数)であり得るか、または時間範囲(たとえば、摂取から経過したXからY時間)であり得る。同様に、計算されたTmaxは、少なくとも1つの代謝産物の血漿中の濃度が、最高であると推定される、時間値または時間範囲を表すものとしてよい。
【００１５】
受信された物理化学データは、特定のデータ値、またはデータ値の1つもしくは複数の範囲からなるものとしてよいことに留意されたい。
【００１６】
いくつかの実施形態において、ターゲット吸収時間は、実質的に、いくつか挙げると慢性疾患、食後炎症、運動後炎症、急性疾患、遺伝因子、環境ファクタ、および毒物暴露などの1つまたは複数の人間の疾患に関連する炎症サイクルに対応する。これは非排他的なリストであることは理解されるであろう。いくつかの実施形態において、食材の配合は、酸化的ストレスの治療に最適化され、また個人または個人のグループの治療に最適化され得る。当業者であれば、吸収時間がターゲットとされるメモリ内に記憶されている関連する時間サイクルを有するプロセッサに供給される疾患指標の参照によって決定され得ることを理解するであろう。
【００１７】
好ましくは、数学的モデルは、食材中の植物抽出物のマトリックスタイプに従って数学的モデルを適応させる1つまたは複数のパラメータを含む。典型的には、パラメータの2つのセットがあり、(i)1つは物理化学データがPSAを含むときに使用するためのパラメータであり、(ii)もう1つは物理化学データがlogPを含むときに使用するためのパラメータである。
【００１８】
受信された物理化学データがlogPおよびM値を含む場合の一実施形態において、Tmaxを計算する数学的モデルは、次のとおりである。
ln(Tmax)=μ+βLogP+γ(LogP)2+αM  (式1)
【００１９】
パラメータμ、β、γ、およびαは、臨床上の証拠、すなわち、ある範囲の純粋植物代謝産物に対する吸収動態の実験データを使用して推定されるが。受信された物理化学データが、logP値を含む場合、パラメータμ、β、γ、およびαは、たとえば、Table 1(表1)のマトリックスタイプレベルに従って、植物抽出物マトリックスタイプiに特有の値を有し得る。
【００２０】
受信された物理化学データがPSAおよびM値を含む場合の一実施形態において、数学的モデルは、次のとおりである。
ln(Tmax)=μ+βPSA+γM  (式2)
【００２１】
受信された物理化学データが、PSAおよびM値を含む一実施形態において、パラメータμ、β、およびγは、Table 2(表2)のマトリックスタイプレベルに従って、植物抽出物マトリックスタイプiに特有の値を有し得る。
【００２２】
また、本明細書で説明されるのは、栄養強化食材を作製する方法であり、この方法は上で説明されている方法において生成される配合に一致する量の食用植物性材料を供給するステップと、植物性材料を担体食材(carrier foodstuff)と組み合わせて栄養強化食材を生産するステップとを含む。
【００２３】
また、本明細書で説明されるのは、上で説明されている方法に従って配合された最適化された食材を含む運動後消費のための食事付け合わせまたは栄養補助食品である。
【００２４】
食材から代謝産物の吸収速度を推定するための方法も本明細書で説明される。この方法はプロセッサで、植物代謝産物に関係する物理化学データを受信するステップと、食材の摂取後代謝産物の血漿中の最大濃度に到達する時間を表す時間Tmaxを計算するようにプロセッサを動作させるステップとを含み、プロセッサは受信された物理化学データをメモリに記憶されている数学的モデルに適用し、物理化学データは、分子量(M)、親油性(logP)、および極性表面積(PSA)のうちの1つまたは複数を含み、推定される吸収速度は、計算されたTmaxに実質的に等価である。
【００２５】
好ましくは、代謝産物は、植物代謝産物であるが、方法は、天然および合成植物抽出物、合成ポリフェノール類、ならびに加工、調理、安定化、または同様の処理を行っているときに別の状態に変換されるか、または他の何らかの形で修正されている植物抽出物を含む天然および合成源からのある範囲の消化可能化合物に適用可能であることは理解されるべきである。
【００２６】
いくつかの態様において、本発明は、植物抽出物の代謝産物(フェノール類)のような腸管受容体によって認識されず、したがって受動的プロセスによって吸収されるそのような仕方で加工されているアミノ酸、糖、および脂肪酸などの植物由来および非植物由来食品に対するTmaxの値を計算し、採用するために利用され得る。そのような加工食品は、タンパク質および炭水化物類の熱加工の重要産物である、炎症反応を促進することが知られている、たとえば、糖化最終産物(AGE)を含む。いくつかのAGEに対するTmaxが、本発明の実施形態を使用して計算された後、これは、いくつかの加工食品に関連するAGEの炎症効果に対抗するか、または緩和するように最適化される食材または補助食品に対する栄養強化配合物の特性を知らせるために利用され得る。これは、栄養強化配合物を植物抽出物を含むように最適化することによって以下で説明されているように達成され、目標吸収時間Tobjは1つまたは複数のAGEの計算されたTmaxに対応する。
【００２７】
好ましくは、推定方法は、代謝産物が消化される際に元になる植物抽出物を含む摂取可能な食材の組成を表すマトリックスタイプ(たとえば、固体、半固体、液体)をプロセッサで受信するステップと、マトリックスタイプを数学的モデルに適用して、推定される吸収速度に対する食品マトリックスの効果を確認するステップとを含む。プロセッサは、上で説明されている方法に従って物理化学データを数学的モデルに適用するものとしてよい。理想的には、食材は、Tmaxの精度を最大化するように固体、半固体、または液体のマトリックス摂取形態で純粋植物抽出物を含む。しかしながら、他のマトリックスタイプも企図され、たとえば、純粋植物抽出物が他の消化可能原材料と組み合わされ、その結果、食材はたとえばタンパク質、炭水化物、脂肪、または繊維マトリックスタイプを有することになる。
【００２８】
いくつかの実施形態において、本明細書で開示されているように代謝産物の吸収速度を推定する方法は、たとえば、自然発酵によって、または食品もしくは飲料生産プロセスにおける発酵によって、修正されている代謝産物の吸収性能を予測するのに役立つ。他の実施形態では、そのような方法は、たとえば、1つまたは複数の場所における糖または他の官能基の置換によって仮説的構造的変化を受けている代謝産物の吸収性能を予測するのに役立つ。MならびにPSAおよびLogPのうちの一方または両方は、元の代謝産物および仮説的置換に関する文献から決定することができ、その結果、本発明の方法を使用してTmaxが決定され得る一組の理論的化合物が得られる。これは、次いで、特定の吸収時間を選択的に目的とする消費のための化合物の合成において利用され得る仮説的化合物のライブラリを作成するために使用され得る。
【００２９】
最適化された食材に入れるのに適している1つまたは複数の植物抽出物を選択するための方法も本明細書で説明される。この方法はプロセッサで、食品組成物の吸収に対する目標時間Tobjを受信するステップと、受信されたTobj値を数学的モデルに適用して、代謝産物中に具現化されるときに代謝産物が血漿中の最大濃度に到達する時間がTmaxとなる分子量(M)、親油性(LogP)、および極性表面積(PSA)のうちの1つまたは複数の値を識別するようにプロセッサを動作させる、TmaxはTobjに類似している、ステップと、プロセッサを、(i)複数の植物抽出物に関連する物理化学データおよび対応する代謝産物を記憶するメモリデバイスに問い合わせを行い、(ii)物理化学データから、M、LogP、およびPSAのうちの1つまたは複数の識別された値の範囲内にある物理化学特性とともに、1つもしくは複数の関連する植物抽出物、または関連する植物抽出物の1つもしくは複数の代謝産物を選択するように動作させるステップとを含む。1つもしくは複数の選択された植物抽出物または植物抽出物の選択された代謝産物は、最適化された食材に入れるのに適している。プロセッサは、上で説明されている方法に関して説明されているようにTobj値(または値の範囲)を数学的モデルに適用するものとしてよい。
【００３０】
分子量(M)および/または親油性(LogP)および/または極性表面積(PSA)に対する識別された値は、離散値または値の範囲であってよいことは理解されるであろう。
【００３１】
また、本明細書で説明されるのは、最適化された食材に入れるために植物抽出物を選択するための方法であり、これは複数の植物抽出物の代謝産物について、上で説明されている方法に従ってTmaxを計算するステップと、計算されたTmax値に従って代謝産物をランク付けするステップと、ランク付けされたTmax値および所望の吸収時間または吸収時間範囲に従って植物抽出物をスクリーニングし、選択し、または定量化するステップとを含む。本発明の実施形態は、方法に従って選択された植物抽出物および/または化合物を組み込んだ最適化された食材を生産するためのシステムおよび/または装置によって使用され得る。
【００３２】
本発明の実施形態は、計算されたTmaxが要求された吸収速度を満たす範囲内にある代謝産物を有する1つまたは複数の植物抽出物を食材に入れるために選択するステップを含む、食材の吸収速度を制御する方法でも使用され得る。
【００３３】
食材の最適化された配合を生成するためのシステムも本明細書で説明される。このシステムは1つまたは複数の植物抽出物に関係する物理化学データを受信するための物理化学データモジュールと、数学的モデルを記憶するためのメモリモジュールと、受信された物理化学データを記憶されている数学的モデルに適用することによって1つまたは複数の植物抽出物の少なくとも1つの代謝産物の血漿中の最大濃度に到達する時間Tmaxを計算するように構成されている最適化モジュールと、食材配合モジュールであって、(i)計算されたTmaxが食材に対するターゲット吸収時間と実質的に対応する代謝産物のうちのいくつかを識別し、(ii)識別された代謝産物を含む1つまたは複数の植物抽出物の、複数の量を含む食材に対する最適化された配合を生成するように構成されている食材配合モジュールと、食材の準備に使用するために最適化された配合を出力するように構成されている出力モジュールとを備える。
【００３４】
これらの量は、植物抽出物のうちの1つまたは複数の割合を計算することによって食材配合モジュールによって決定されるものとしてよく、植物抽出割合は、Tmaxが食材に対するターゲット吸収時間と実質的に対応する抽出物中の代謝産物を含む。この割合は、抽出物において類似の物理化学特性を有する複数の代謝産物を識別することによって決定され得る。たとえば、数学的モデルがMおよびLogPを利用するときに、植物抽出物割合は、M<700Daの抽出物中の代謝産物に対応するものとしてよい。理想的には、これらは、ターゲット吸収時間を達成するために必要なLogPの範囲内にある。したがって、食材に対する最適化された配合は、1つまたは複数の植物抽出物に対する計算された植物抽出物割合を含み得る。
【００３５】
システムは、上で説明されている方法のうちの1つまたは複数を実行するステップを実行するように構成されているモジュール、メモリ、および処理手段を備えるように構成され得る。
【００３６】
システムは、食材の生産に必要な技術的特徴をさらに備え得る。
【００３７】
一態様から見たときに、本発明は、栄養強化食材を生産するための装置を実現し、装置は、生産される食材に対する、食材に対する少なくとも所望の吸収時間を含む栄養強化目標を受信するためのユーザインターフェースを有するコントローラと、複数の貯蔵チャンバーであって、各々は植物抽出物を収容し、一定量の植物抽出物を混合のために放出するようにコントローラによって操作可能である流出開口部を有する、貯蔵チャンバーと、貯蔵チャンバーから放出される植物抽出物を受け入れるように構成され、受け入れた植物抽出物を混合するためにコントローラによって操作可能であるミキサーを有する混合チャンバーと、混合された抽出物を加工して食材として消費または包装するのに適している形式にするための加工ユニットとを備える。コントローラは、ある範囲の植物代謝産物に対する物理化学データを収めたデータベース、および数学的モデルを記憶するメモリと動作可能に通信し、物理化学データは、分子量(M)、親油性(logP)、および極性表面積(PSA)のうちの1つまたは複数を含み、コントローラは、物理化学データを記憶されている数学的モデルに適用することによって植物抽出物のうちの1つまたは複数の少なくとも1つの代謝産物の血漿中の最大濃度に到達する時間を表す時間Tmaxを計算し、計算されたTmaxが食材に対する所望の吸収時間と実質的に対応する代謝産物のうちのいくつかを生成のために識別し、食材の栄養強化目標を達成するのに必要な割合の識別された代謝産物を含む植物抽出物のうちの1つまたは複数の、複数の量を含む食材に対する最適化された配合を生成するように構成されている。
【００３８】
コントローラは、理想的には、本明細書で説明されているように最適化された食材を生成し、植物抽出物の代謝産物に対するTmaxを計算するための方法によるステップを実行するように構成される。
【００３９】
いくつかの実施形態において、コントローラのユーザインターフェースは、食材の形式、味、質感、価格、および色のうちの1つまたは複数をさらなる栄養強化目標として受信するように構成される。
【００４０】
貯蔵チャンバーは、液体形式の植物抽出物を収めている貯蔵チャンバーおよび固体形式の植物抽出物を収めている貯蔵チャンバーからなるものとしてよい。いくつかの実施形態において、装置は、混合された抽出物を加工して包装のための形式にするために加工ユニットによって使用される担体物質を収めている1つまたは複数の貯蔵チャンバーをさらに備え、形式は、粉末、固体、ピル、カプセル、ゲル、ペースト、および液体を含む群から選択される。
【００４１】
いくつかの実施形態において、装置は、加工された食材を包装するための包装ユニットを備える。
【００４２】
また、本明細書で説明されるのは、コンピュータプロセッサに、食材のための最適化された配合を生成する方法を実施することを行わせるのに有用であるコンピュータプログラムコードであり、コンピュータプロセッサは、分子量(M)、親油性(logP)、および極性表面積(PSA)のうちの1つまたは複数を含む、1つまたは複数の植物抽出物に関する物理化学データを受信し、受信された物理化学データをコンピュータプロセッサによってアクセス可能なメモリに記憶されている数学的モデルに適用することによって1つまたは複数の植物抽出物の少なくとも1つの代謝産物の血漿中の最大濃度に到達する時間Tmaxを計算し、計算されたTmaxが食材に対するターゲット吸収時間と実質的に対応する代謝産物のうちのいくつかを識別し、識別された代謝産物を含む1つまたは複数の植物抽出物を含む食材に対する最適化された配合を生成するように構成されている。
【００４３】
コンピュータプログラムは、コンピュータプロセッサを、Tmaxが食材に対するターゲット吸収時間と実質的に対応する代謝産物のうちのいくつかを含む1つまたは複数の植物抽出物の割合を計算し、1つまたは複数の計算された植物抽出物割合を含む最適化された配合を生成するように構成することができる。計算された植物抽出物割合は、1つまたは複数の類似の物理化学特性を有する抽出物中の代謝産物を識別することによって決定され得る。
【００４４】
コンピュータプログラムコードは、実行されたときに、上で説明されている方法のうちの1つまたは複数をコンピュータプロセッサ上で実施するように構成され得る。また、本明細書で説明されるのは、コンピュータプログラムを含む有形のコンピュータ可読媒体である。
【００４５】
本発明は、酸化的ストレスなどの状態を処理するために食材の有効性を予測するための方法も提供する。数学的モデルも、従来の療法の臨床効果、さらには吸収時間に対する食材マトリックスの効果を評価するために使用され得る。
【００４６】
次に、本発明は、添付図面を参照しつつより詳細に説明される。図示されている実施形態は、例にすぎず、付属の請求項において定義されているような本発明の範囲を制限するものとして解釈されるべきでない。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明の一実施形態によるシステムの概略図である。  表１は、式3に表されている数学的モデルに対する3つのマトリックスタイプのパラメータの値を表す表である。  表２は、式4に表されている数学的モデルに対する3つのマトリックスタイプのパラメータの値を表す表である。
【図２】本発明の別の実施形態によるシステムを示す概略図である。
【図３】経口投与後の植物抽出物の植物代謝産物の典型的な血漿濃度-時間データを示す図である。
【図４】本発明の一実施形態による方法の流れ図である。
【図５】本発明の別の実施形態による方法の流れ図である。
【図６】本発明のさらに別の実施形態による方法の流れ図である。
【図７ａ】液体マトリックスに対する、式3における数学的モデルを使用して計算されたTmaxの値を表すグラフである。
【図７ｂ】固体および半固体マトリックスに対する、式3における数学的モデルを使用して計算されたTmaxの値を表すグラフである。
【図８ａ】液体マトリックスに対する、式4における数学的モデルを使用して計算されたTmaxの値を表すグラフである。
【図８ｂ】半固体マトリックス式4における数学的モデルを使用して計算されたTmaxの値を表すグラフである。
【図８ｃ】固体マトリックスに対する、式4における数学的モデルを使用して計算されたTmaxの値を表すグラフである。
【図８ｄ】PSAに対するスケールを表す図である。
【図９ａ】サイズ分画されている異なる特定の植物抽出物(ビートの根)に対するLogP値のプロットである。
【図９ｂ】サイズ分画されている異なる特定の植物抽出物(ブロッコリー)に対するLogP値のプロットである。
【図９ｃ】サイズ分画されている異なる特定の植物抽出物(ホウレンソウ)に対するLogP値のプロットである。
【図９ｄ】サイズ分画されている異なる特定の植物抽出物(レインボーシルバービート)に対するLogP値のプロットである。
【図１０】式5によるLogPのターゲット値を推定するための保持時間を決定するために使用される保持曲線である。  表３ａは、液体状態で消費されたときの例1における代謝産物に対するTmax(時間)の計算された範囲を表す図である。  表３ｂは、半固体状態で消費されたときの例1における代謝産物に対するTmax(時間)の計算された範囲を表す図である。  表３ｃは、固体状態で消費されたときの例1における代謝産物に対するTmax(時間)の計算された範囲を表す図である。
【図１１】類似の分子量を有する代謝産物を含み、例に対するターゲットLogP範囲内にある抽出物のピーク領域および割合のグラフ表現であり、数値がTable 5(表5)に示されている、図である。  表４は、図11にグラフで表されているように、例に対するターゲットLogP範囲内にあるピーク領域の数値表現の表である。
【図１２】本発明の一実施形態による栄養強化食材の生産のための装置の概略図である。
【図１３】可能な5つの位置のうちの各々1つにおける糖構成成分置換を有する、モデルフラボノールケルセチンに対する本発明の一実施形態により計算されたTmaxの値を示す図である。
【図１４ａ】液体、半固体、または固体の形態での摂取について変化する、緑茶に対するTmaxを示す図である。
【図１４ｂ】液体、半固体、または固体の形態での摂取について変化する、紅茶に対するTmaxを示す図である。
【図１５ａ】プティジョーヌというリンゴの品種に対する、アップルマスト中に、およびアップルサイダー発酵の中間段階および最終段階に存在する、植物化学物質を示す図である。
【図１５ｂ】ケルメリエンというリンゴの品種に対する、アップルマスト中に、およびアップルサイダー発酵の中間段階および最終段階に存在する、植物化学物質を示す図である。
【図１６】ビール発酵の選択された段階で存在する植物化学物質を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４８】
図1を最初に参照すると、食材の最適化された配合を生成するためのシステム10が実現されている。システムは、最適化された配合を生成する多数のモジュールを実装するためのプロセッサ12を備える。モジュールは、1つまたは複数の植物抽出物に関係する物理化学データを受信するように構成されている物理化学データモジュール14と、最適化で使用される1つまたは複数の数学的モデルを記憶するメモリモジュール16とを備える。最適化モジュール18は、受信された物理化学データを記憶されている数学的モデルに適用することによって1つまたは複数の植物抽出物の少なくとも1つの代謝産物の血漿中の最大濃度に到達する時間Tmaxを計算するように構成されている。最適化モジュール18は、食材配合モジュール20をさらに備える。食材配合モジュール20は、食材に入れるための、計算されたTmaxが食材に対するターゲット吸収時間と実質的に対応する、代謝産物のうちのいくつかを識別するように構成される。
【００４９】
いくつかの実施形態において、食材配合モジュール20は、また、計算されたTmaxがターゲット吸収時間と実質的に対応する食材に入れるための代謝産物を含む1つまたは複数の植物抽出物の割合も計算する。植物抽出物割合は、少なくとも1つの物理化学特性における類似性を共有する植物抽出物中の代謝産物からなる。
【００５０】
食材配合モジュール20は、また、識別された代謝産物を含む1つまたは複数の植物抽出物を含む食材に対する最適化された配合、および適宜、1つまたは複数の計算された植物抽出物割合も生成する。出力モジュール22は、食材の準備に使用するために最適化された配合を示すデータを出力するように構成されている。したがって、本発明は、代謝性能に基づき、食材に対する植物選択の情報を知らせるために使用され得る。
【００５１】
典型的には、物理化学データモジュール14で受信された物理化学データは、分子量(M)、logP(親油性の尺度であるオクタノール-水分配係数)、および極性表面積(PSA)のうちの1つまたは複数を含む。物理化学データモジュール14は、絶対値またはデータ値の範囲として物理化学データを受信するように構成され得る。しかしながら、他の物理化学データ(および代謝産物のバイオアベイラビリティに影響を及ぼすデータ)は、データが適用される数学モデルの性能に影響を及ぼし得る物理化学データモジュール14で受信され得ることは理解されるべきである。メモリモジュール16に記憶されている数学的モデルは、追加の物理化学データを組み込むために、追加の変数を含み、モデルに含まれ得るこれらの追加の変数の係数を推定するように修正され得る。これらは、たとえば、自由回転可能な結合数、pKa、H受容体の数、H供与体の数、および同様のものを含み得るが、発明者らは、これらの追加の物理化学データが植物抽出物に対する吸収時間に影響を及ぼす重要なファクタではないと決定している。
【００５２】
食材の最適化されている配合を生成するためのシステム21の別の実施形態において(図2参照)、プロセッサ12は、好適なデータリンク26によって、インターネットなどのネットワーク28上でアクセス可能なサーバ24上に常駐する。したがって、サーバ24は、任意の数の接続されているコンピューティングデバイス(図示せず)によりネットワーク28上でデータを送受信する。サーバ24は、また、最適化された配合を生成するモジュールを実装する命令を記憶するための、プロセッサ12に加えられたメモリ30も備える。したがって、図2に示されている実施形態において、サーバ24上の物理化学データモジュール14は、1つまたは複数の植物抽出物および適宜マトリックスタイプに関係する物理化学データ、ならびにたとえば、ネットワーク28に接続されている別のサーバからTmaxの値に影響を及ぼす他のデータを受信する(か、またはさらにはそこに記憶されているものとしてよい)。
【００５３】
したがって、食品は、ユーザデバイスによってネットワーク28に接続されている多数の異なるユーザによって、もっぱら必要なターゲット吸収時間の影響を受ける性能基準とマッチするように食材の配合を最適化するが、食材マトリックスを考慮することができる、サーバ24上に実装されたモジュールを利用して開発され得る。ターゲット吸収時間は、ネットワークに接続されているユーザデバイスを操作するユーザによってサーバ24に供給され、処理のため物理化学データモジュール14によって受信され得る。サーバ24は、リモートで、ターゲット吸収時間に基づき、必要な計算および最適化を実行し、出力モジュール22からの生成され最適化された配合を、ネットワーク28上で、ユーザコンピュータに配信する。
【００５４】
いくつかの実施形態において、物理化学データモジュール14は、消費に対する食材の意図された組成を表すマトリックスタイプの指標を受信する。典型的に、マトリックスタイプは、固体、半固体(たとえば、固体および液体材料の組合せからなるペースト)または液体のうちの1つである。理想的には、食材は、特に吸収時間に関係する限りにおいて、消化されるときの有効性を最大化するために純粋植物抽出物を含む。しかしながら、最適化された食材は、タンパク質、脂肪、炭水化物、および繊維などの他の消化可能な原材料と組み合わされ、その結果食材は他のマトリックスタイプを有し得ることは理解されるべきである。
【００５５】
いくつかの実施形態において、追加のマトリックスタイプは、代謝産物の吸収速度に影響を及ぼし得るタンパク質、炭水化物、脂肪、および繊維の食材中の存在を表すために物理化学データモジュール14によって受信され得る。したがって、いくつかの実施形態において、数学的モデルは、追加の変数を備えるものとしてよい。これらの追加の変数の係数は、Tmaxに対する追加のマトリックスタイプの効果および/またはTmaxに対する食品加工ファクタの効果を表し得る。したがって、食品加工ファクタは、また、物理化学データモジュール14で受信され得る。食品加工ファクタは、たとえば、熱処理、発酵、均質化、リオフィリゼーション(liophylisation)、調理、料理の準備方法、および貯蔵を含み得る。Tmaxに影響を及ぼす可能性のある他のファクタの範囲は、数学的モデルにおいて処理されるものとしてよく、そのようなものとして、物理化学データモジュール14は、関連する植物抽出物または植物抽出物代謝産物に対するそれらのファクタに対応するデータを受信するように構成され得る。
【００５６】
ターゲット吸収時間は、メモリモジュール16に記憶されるものとしてよく、たとえば、最適化された食材が治療に合わせて配合される特定の炎症サイクルもしくは疾患と関連付けられ得る。しかしながら、いくつかの実施形態において、最適化モジュール18は、食材に対する必要なターゲット吸収時間を受信するようにさらに構成される。ターゲット吸収時間は、時または分単位(たとえば、日数など)で計算される特定の時間であり得るか、速い、中程度、または遅いなどの、時間率の指標であってよい。非限定的な例では、速いは、2時間未満(たとえば、15分、30分、45分、60分、75分、90分、または105分)のターゲット吸収時間を指定するものとしてよく、遅いは、6時間を超える(たとえば、7、8、9、10、11、または12時間)のターゲット吸収時間を指定するものとしてよく、中程度は、2から6時間の間の(たとえば、2.5、3、3.5、4、4.5、5、または5.5時間)のターゲット吸収時間を指定するものとしてよい。他の実施形態では、ターゲット吸収時間は、時間範囲として表され、たとえば、吸収は、摂取してから1から2時間後、またはたとえば、摂取してから6から8時間後が望ましい。Tmaxは、人体において代謝産物が吸収される可能性のある場所の有用な指標である。たとえば、1から2時間のTmax(速い吸収--上記参照)は、小腸内の吸収を示し、2時間を超えるTmaxは、上部腸管内での吸収が遅いことを意味する(上記参照)。12から24時間のTmaxは、吸収が結腸で生じ、非常に狭い、場合によっては微小な「ピーク」を発生する代謝産物の濃度を血漿中に生じ得ることを示唆している。酸化的ストレスの介入のためのターゲット吸収時間は、たとえば、運動後については2時間未満、食後については4から6時間、腸管内菌叢媒介吸収については6時間超とすることができる。後者は、より長い全身(および潜在的に脳)バイオアベイラビリティでより小さい代謝産物の代謝作用(受動的吸収とは反対に)を引き起こし得る。
【００５７】
したがって、受信された必要なターゲット吸収時間または「吸収速度」は、配合される食材がたとえば小腸もしくは上部腸管内で容易に消化されるか、または結腸内で代謝される代謝産物を有する植物抽出物を含む必要があるかどうかを指定するために使用され得る。いくつかの実施形態において、ターゲット吸収時間は、実質的に、たとえば、慢性疾患、食後炎症、運動後炎症、急性疾患、遺伝因子、環境ファクタ、および毒物暴露のうちの1つまたは複数に関連することが知られているか、または疑われている炎症サイクルに対応する。いくつかの実施形態において、食材の配合は、酸化的ストレスの治療に最適化され、個人または個人の集団に合わせて、個人または個人の集団について定義されている吸収速度の目標に基づき手直しされ得る。いくつかの場合において、数学的モデルは、その個人または個人の集団から得られた実験薬物動態学的データを使用して個人または個人の集団に合わせて調節され得る。
【００５８】
いくつかの実施形態において、最適化モジュール18によって計算されたTmaxは、少なくとも1つの代謝産物の血漿中の濃度が、最高であると推定される特定の時間を含む。これは、図3に示されている。しかしながら、他の実施形態において、Tmaxは、少なくとも1つの代謝産物の血漿中の濃度が、炎症を治療できるくらい十分に高いと推定されるT1:T2の時間範囲として計算される。
【００５９】
物理化学データが知られていた植物代謝産物の薬物動態挙動の臨床上の証拠からのTmax値は、特定の測定可能な物理化学特性を使用して植物代謝産物(すなわち、抗酸化物質)の血漿中の最大濃度に到達するのに要する時間(Tmax)の推定値を計算するように構成されている数学的モデルを開発するために使用された。これらのモデルは、食用植物代謝産物に基づき、生物学的に有効な製品およびたとえば栄養薬剤の開発を意図した予測ツールを代表している。数学的モデルは、たとえば上部腸管対下部腸管において、また吸収速度が制御され得る食材の配合において、吸収する割合への植物抽出物の「ソート」もしくは優先順位付けを含む特定の用途の範囲を有する。望ましい場合、配合物の吸収速度は、抽出物の物理化学特性に基づき、酸化的ストレスおよび炎症の急性もしくは慢性サイクルなどの標的生物学的過程にマッチさせることができる。これらの配合を生成するために使用される本発明のシステムは、また、吸収速度に対する食材マトリックスタイプおよび密度の効果を考慮することができる。
【００６０】
2つの数学的モデルは、モデル同士を組み合わせて単一モデルにすることは除外されないが、本発明の態様において使用するために開発されている。第1の数学的モデルは、親油性指数(LogP)および分子量(M)の物理化学パラメータからTmaxを推定し、これは式1として示されている。
ln(Tmax)=μ+βLogP+γ(LogP)2+αM  (式1)
【００６１】
式1において、μ、β、γ、およびαは、この数学的モデルのパラメータであり、実験データを使用して推定される。
【００６２】
第2の数学的モデルは、極性表面積(PSA)および分子量(M)の物理化学パラメータからTmaxを推定し、これは式2として示されている。
ln(Tmax)=μ+β(PSA)+γM  (式2)
【００６３】
式2において、μ、β、γ、およびαは、この数学的モデルのパラメータであり、実験データを使用して推定される。
【００６４】
数学的モデルは、Tmaxに対する食品マトリックスの効果を考慮することもできるような仕方で開発されており、モデルは、固体、半固体(混合)、または液体マトリックスで、理想的には実質的に純粋な形態で、配合された植物抽出物からなる食材に対するTmaxの値または値の範囲を推定するために使用され得る。典型的には、「固体」マトリックス形式は、ピルまたは他の硬い形式の摂取可能な食材に対応する。式1および2の数学的モデルは、式3および4の数学的モデル内のマトリックスタイプを考慮するように修正されており、iはマトリックスタイプを表す。
ln(Tmax)i=μi+βiLogP+γi(LogP)2+αiM  (式3)
【００６５】
式3において、パラメータμiは定数であり、パラメータβi、γi、およびαiは、LogP、(LogP)2、およびMに対する係数をそれぞれ表す。一実施形態において、式3のパラメータの値は、3つのマトリックスタイプについて、Table 1(表1)において識別されている。
ln(Tmax)i=μi+βi(PSA)+γiM  (式4)
【００６６】
式4において、パラメータμiは、また、定数であり、パラメータβiおよびγiは、PSAおよびMに対する係数をそれぞれ表す。一実施形態において、式4のパラメータの値は、3つのマトリックスタイプについて、Table 2(表2)において識別されている。
【００６７】
数学的モデルのさらなる最適化および精密化は、異なる(改善された)パラメータ値の推定をもたらし、場合によっては、さらなるマトリックスタイプ(たとえば、タンパク質、脂肪、および繊維を含む)に適合するようにより多くのパラメータ推定値をもたらすものと理解されたい。
【００６８】
次に図4を参照すると、食材の最適化された配合を生成するための方法40を表すフローチャートが示されている。方法は、ステップ402において、プロセッサで、1つまたは複数の植物抽出物に関係する物理化学データを受信するステップと、ステップ404において、1つまたは複数の植物抽出物の少なくとも1つの代謝産物の血漿中の最大濃度に到達する時間を表す時間Tmaxを計算するようにプロセッサを動作させるステップとを含む。これは、受信された物理化学データをプロセッサによってアクセス可能なメモリに記憶されている数学的モデルに適用することによって達成される。典型的には、数学的モデルは、物理化学データのどれがプロセッサで受信されているか、および適宜、マトリックスタイプに従って、たとえば、式1から4に関して、本明細書で開示されているモデルのうちの1つから選択される。式1および3で表されている数学的モデルは、代謝産物の分子量(M)および親油性(logP)に対するデータを必要とするが、式2および4で表されている数学的モデルは、分子量(M)および極性表面積(PSA)に対するデータを必要とする。
【００６９】
しかしながら、式3のモデルについては、液体マトリックスは、Tmaxを計算するためにLogPおよびMに対する物理化学データを必要とする唯一のタイプであることに留意されたい。半固体および固体マトリックスについて、Tmaxは、半固体および固体マトリックスに対するモデルの開発時にパラメータαがゼロと著しくは異ならない、したがってTable 1(表1)において、ゼロの値を割り当てられている値を有するものと推定されたという理由のみでLogPによって決定される。
【００７０】
図7aは、液体マトリックスに対する、式3における数学的モデルを使用して計算されたTmaxの値を表すグラフである。図7bは、固体および半固体マトリックスに対する、式3における数学的モデルを使用して計算されたTmaxの値を表すグラフである。これらの図から、Mは液体マトリックスに対するTmaxに影響を及ぼし、それに対してTmaxは、LogPの増加する値とともに増加することがわかる。対照的に、固体および半固体(図7b)について、Tmaxに対するLogPの効果は、Mに無関係である。ここで、0<LogP<5について、Tmaxはより短く、速い吸収を示すが、Tmaxは、LogP<0の値については長く、LogP>5の値についても長い。
【００７１】
半固体および固体マトリックスに適用されるときの式3において表されている数学的モデルは、液体に適用されるときのモデルと比較してU字型である。したがって、LogP<0(すなわち、より高い水溶度)の代謝産物に対する吸収速度は、半固体および固体マトリックス形態に対して著しく長くなっているが、LogPの中間範囲については非常に短い。これは、Tmaxについて、液体マトリックスに対して観察されているものとは反対の挙動である。Tmaxの推定は、ここでもまた、高いLogP値に対する半固体および固体マトリックス形態について長くなっている。
【００７２】
本発明は、いくつかの植物抽出物の吸収特性を推定するときにこれらの挙動を考慮することができる。推定される吸収時間を計算し、したがって、いくつかのマトリックス形式でいくつかの植物抽出物を含むいくつかの食材の摂取後に血流中の植物化学物質のバイオアベイラビリティに対する時間フレームを予測することができるので、食品および栄養製品の開発で使用される従来技術に勝る利点をもたらす。
【００７３】
図8aから図8cは、それぞれ液体、半固体、および固体マトリックスに対する、およびスケールが図8dに示されている分子量(M)およびPSAの値の範囲に対する、式4において数学的モデルを使用して計算されたTmaxの値を表す。式4によって表される数学的モデルは、式3のモデルと比較したときの逆関係を示している。Tmax値は、MおよびPSAに依存し、値の範囲は、U字型ではない。
【００７４】
数学的モデルおよび図8aから図8cのグラフを生成するために使用されるTable 2(表2)の値(および実際には、図7aおよび図7bのグラフを生成するために使用されるTable 1(表1)の値)は、MおよびPSAの値の制限された範囲から実験データを使用して推定されたことに留意されたい。したがって、発明者らは、数学的モデルが関連する物理化学データに対する値の広い範囲にわたって有効に適用され得るが、本明細書で開示されているモデルの正確さは、たとえば、固体マトリックスについてはM<1200Da、半固体マトリックスについてはM<700Da、および液体マトリックスについてはM<600Daとなるように最適化され得ることを企図している。
【００７５】
ステップ406において、方法は、計算されたTmaxが食材に対するターゲット吸収時間と実質的に対応する代謝産物を識別する(および適宜、植物抽出物割合を計算する)ようにプロセッサを動作させるステップを含む。さらに、方法は、ステップ408において、識別された代謝産物を含む1つまたは複数の植物抽出物を含む食材および適宜計算された植物抽出物割合に対する最適化された配合を生成するようにプロセッサを動作させるステップを含む。
【００７６】
次に図5を参照すると、植物代謝産物の吸収速度を予測するための方法50を表すフローチャートが示されている。方法は、ステップ502において、プロセッサで、植物代謝産物に関係する物理化学データを受信するステップと、ステップ504において、代謝産物の血漿中の最大濃度に到達する時間を表す時間Tmaxを計算するようにプロセッサを動作させるステップとを含む。これは、受信された物理化学データをプロセッサによってアクセス可能なメモリに記憶されている数学的モデルに適用することによって達成される。典型的には、数学的モデルは、物理化学データのどれがプロセッサで受信されているか、およびマトリックスタイプに従って、たとえば、式1から4に関して、本明細書で開示されているモデルのうちの1つから選択される。この方法の出力は、1つまたは複数の植物代謝産物について計算されるようなTmaxの1つまたは複数の値である。
【００７７】
当業者によって理解されるように、図4および図5における方法は、ステップ404または504でプロセッサを動作させる前に、ステップ412、512において、消費のための食材の意図された組成を表すマトリックスタイプをさらに受信することによって修正され得る。他のところで説明されているように、マトリックスタイプは、典型的には、固体、半固体、および液体のうちの1つまたは複数を含む群から選択され、予測される吸収速度に対する食品マトリックスの効果を考慮するように数学的モデル(式3および4参照)に適用されるパラメータを選択するために使用される。
【００７８】
次に、図6を参照すると、最適化された食材に入れるのに適している1つまたは複数の植物抽出物を識別するための方法60が示されている。方法は、ステップ602において、プロセッサで、食品組成物の吸収に対する目標時間Tobjを受信するステップと、受信されたTobj値を数学的モデルに適用して、植物代謝産物中に具現化されるときに代謝産物が血漿中の最大濃度に到達する時間がTmaxとなる分子量(M)、親油性(LogP)、および極性表面積(PSA)のうちの1つまたは複数の値を識別するように、ステップ604でプロセッサを動作させる、TmaxはTobjに類似している、ステップとを含む。さらに、方法は、ステップ606において、複数の植物抽出物に関連する代謝産物に対する物理化学データのライブラリを記憶するメモリデバイスに問い合わせを行うようにプロセッサを動作させるステップと、ステップ608において、ライブラリから、M、LogP、およびPSAの識別された値の範囲内にある物理化学特性とともに、1つもしくは複数の植物抽出物、または植物抽出物の1つもしくは複数の代謝産物を選択するステップとを含む。方法は、また、ステップ610において、1つもしくは複数の選択された植物抽出物またはステップ608からの選択された代謝産物において、最適化された食材に入れるのに適している植物抽出物を識別するステップも含む。当業者によって理解されるように、図6の方法は、本明細書で説明されている数学的モデルを利用し、いくつかの実施形態では、選択の方法において、マトリックスを考慮するように適合される。
【００７９】
いくつかの実施形態において、図4から図6の方法は、栄養強化食材を作製する方法においても使用され得る。これらの場合のどれかにおいて(ただし、図6に関してのみ例示されている)、ステップ612において、例示されている方法のうちの1つに従って決定された配合または識別と一致する植物性材料(たとえば、抽出物)が提供され、ステップ614において、担体食材と組み合わされて、栄養強化食材を生産する。
【００８０】
図6の方法は、複数の植物抽出物のうちの各々の代謝産物に対するTmaxを推定し、Tmax値または範囲に従って代謝産物をランク付けし、ランク付けされたTmax値/範囲および最適化された食材に対する所望の吸収時間もしくは吸収時間範囲に従って植物抽出物をスクリーニングするか、選択するか、または定量化することによって最適化された食材に入れるための植物抽出物を選択する方法でも使用され得る。
【００８１】
次に図12を参照すると、栄養強化食材を生産するための装置50が図示されている。コントローラ70が、複数の貯蔵チャンバー54と動作可能に通信し、貯蔵チャンバーの各々は植物抽出物を収容し、一定量の植物抽出物を混合のために放出するようにコントローラによって操作可能である流出開口部58を有する。貯蔵チャンバー54は、液体植物抽出物または固体植物抽出物を含み得る。代替的に、貯蔵チャンバー54は、植物性材料から抽出物を生産して装置に供給する抽出機56によって供給され得る。これは、特に、商業用装置に適切であり得る。
【００８２】
植物抽出物は、補助方法、たとえば、マイクロ波、溶媒、超音波処理、二酸化炭素、高圧、および当業者によって知られるようなこれらの方法の組合せを伴い得る溶解性種を不溶性マトリックスから分離するための標準的な食品加工技術によって準備される。食品と親和性のある、または他の適切な抽出方法が植物性材料または食材に適用され、それにより、LogPおよびターゲット吸収時間Tmaxのターゲット範囲内で植物代謝産物を含む植物抽出物を放出することができる。膜濾過、クロマトグラフ分離、酵素、発酵加工を含む分子分別に使用される食品加工技術は、ターゲット画分の強化に使用され、他の技術は、濃縮、およびターゲット製品が粉末である場合には乾燥に使用することができる。
【００８３】
混合チャンバー60は、チューブ62を介して貯蔵容器54から放出される複数の量の植物抽出物を受け入れ、受け入れた植物抽出物を混合するためにコントローラ70によって操作可能であるミキサー64を備える。
【００８４】
コントローラ70は、生産される食材に対する栄養強化目標を受信するためのユーザインターフェース72を有する。栄養強化目標は、食材に対する少なくとも所望の吸収時間Tobjを含み、これは食材の代謝産物が消費者の血漿中の最大濃度に到達する摂取後の所望の時間を表す。他の栄養強化目標は、食材形式(たとえば、粉末、固体、ピル、カプセル、ゲル、ペースト、および液体)、味、質感、価格、および色のうちの1つまたは複数および保管寿命さらには生産されるべき食材の量を含み得る。いくつかの実施形態において、食材は、実質的に純粋な植物抽出物または固体、半固体、もしくは液体の形態の実質的に純粋な植物抽出物の組合せである。
【００８５】
加工ユニット80は、混合された抽出物を加工して食材として包装するのに適している形式にする。形式は、たとえば、粉末、固体、ピル、カプセル、ゲル、ペースト、および液体とすることができる。所望の食材形式が液体である場合、混合された液体抽出物は、その形式で直接加工され、包装されるものとしてよく、所望の食材形式が粉末である場合、混合された粉末抽出物は、各場合においてその形式で直接加工され、包装され得る。どの食材形式も、微生物学的安全性および要求される保管寿命安定性を保証する食品用製造品質を要求する。
【００８６】
ユーザインターフェース72で受信された栄養強化目標が、食材形式を含む場合、加工ユニット80は食材を加工して、所望の形式にする。加工ユニット80は、コントローラ70の制御の下にあり、これもまた混合された抽出物を加工して所望の形式にするために加工ユニットによって使用される担体物質を収めた1つまたは複数も貯蔵チャンバー52の流出開口部58を操作する。貯蔵チャンバー52は、混合された植物抽出物が包装の前に加工される際に用いられる1つの、たとえば、食用油、水、または他の賦形剤を含み得る。担体物質は、チューブ62によって加工ユニット80に運ばれる。
【００８７】
装置50が個人、プライベート、または小規模の使用のために用意される実施形態では、加工される食材は、装置によって消費者に即座に供給される家庭、作業場、病院、ジム、または他の環境内ですぐに消費できるように用意され得る。他の実施形態では、装置50は、商業規模の生産を行うように実現され、流通および販売のために食材を包装する包装ユニット90を備える。包装ユニット90は、加工された食材を食材形式に合わせて適切に包装する。したがって、包装ユニット90は、粉末を容器、ジャー、ビン、または小袋内に詰め込み、固体をパケットまたはバー内に詰め込み、カプセルまたはタブレットをブリスターパック、ビン、ジャー、または容器内に詰め込み、ゲルをチューブまたは小袋に詰め込み、ペーストをチューブまたは小袋内に詰め込み、液体をビン、ジャー、アンプル、またはバイアル内に詰め込むように構成され得る。
【００８８】
コントローラ70は、様々な植物代謝産物に対する物理化学データを収めたデータベース74、および食材に対する最適化された配合を生成するためのアルゴリズムを記憶するメモリ76と動作可能に通信する。コントローラ70は、食材の栄養強化目標を達成するのに必要な割合の代謝産物を含む植物抽出物のうちの1つまたは複数の、複数の量を含む最適化された配合を生成し、それに応じて栄養強化された食材を生産するように装置を動作させるように構成されている。
【００８９】
コントローラ70は、データベース74に問い合わせを行い、抽出物の代謝産物に対する関連する物理化学データと一緒に本明細書で説明されている方法により計算されたTmax値を含む記憶されている植物抽出物の「指紋」を確認するように適合されている。すなわち、コントローラ70は、ターゲットとなる生物学的機能についてオペレータによって指定されている栄養強化目標に従って栄養強化された食材に対する最適化された配合を開発するために、データベース74に問い合わせを行い、データベースからのデータをメモリ76に記憶されている数学的モデル(式3または式4による)に適用する。数学的モデルは、データベース74内の利用可能な物理化学データおよび所望の食材形式に従ってコントローラ70によって選択される。たとえば、式3のモデルは、実質的に純粋な植物抽出物を理想的には含む半固体または固体の食材マトリックスについて適用されるものとしてよく、LogPおよびMは、植物抽出物中の代謝産物に対して利用可能である。式4は、実質的に純粋な植物抽出物を含む任意の形式に対して適用されるものとしてよく、PSAおよびMは、抽出物中の代謝産物に対して利用可能である。
【００９０】
個別の植物抽出物は、コントローラ70によって自動的にスクリーニングされるものとしてよく、「指紋」特性は、植物抽出物それ自体のコントローラによる選択または複数の抽出物の戦略的混合を知らせ、栄養強化目標を満たす短い、または持続して働くいずれかの配合を達成する。配合物中の植物抽出物に対するTmax値は、典型的には、配合が血漿中の最大濃度に到達することが予期される時間の帯域または窓を定める。狭いTmax対広いTmax配合は、それぞれ、炎症の急性または慢性サイクルを調節するために有用であると予期される。配合が、栄養強化目標に対して必要以上に広いTmaxを含み得るが、配合は、少なくともターゲットTmax範囲を達成するために必要な代謝産物の適切な割合を含む、といったことは問題ではない。したがって、狭いTmax健康用途および広いTmax健康用途の両方に対して特定の配合が適している可能性がある。同様に、特定の配合は、固体対液体形態で摂取される場合に異なる特性を表示し得る。
【００９１】
本発明の実施形態は、計算されたTmaxが要求された吸収速度を満たす範囲内にある代謝産物を有する1つまたは複数の植物抽出物を食材に入れるために選択するステップを含む食材の吸収速度を制御する方法でも使用されてもよく、植物抽出物は、上で説明されている方法に従って選択される。
【００９２】
本発明の方法のさらなる態様は、システム10、21の上の説明から明らかになる。当業者は、方法はプログラムコードで具現化され、たとえば、プロセッサによって直接アクセスされるか、またはたとえば離れた場所に配置されているサーバから送信されるデータ信号を使用してプロセッサによってアクセスされ得る、ディスクまたはモバイルメモリデバイスなどの非一時的コンピュータ可読媒体上で、いろいろな形で提供される可能性のあるプロセッサによって実行され得ることを理解するであろう。
【００９３】
本発明は、「栄養強化」食品が開発され、より大きな規模で生産するために完成させる前に有効性および悪影響について消費者セグメント上で試験される実験および時間のかかる試用を典型的には伴う改善された食材を開発する既存のアプローチに勝る様々な利点を提供する。本発明は、このプロセスの実行可能な代替的プロセスをもたらすものであり、本発明および数学的モデルは、予想される吸収時間を示す計算されたTmax値に従ってなされる選択に基づき食材の有効性を予測し、改善された、または栄養強化された食材の生産を円滑にするために使用される。これは、新しい栄養強化食材および栄養補助食品を大々的に開発することに関わる時間とコストを低減することによって成長している栄養補助食品および栄養強化食品生産産業の効率と効果を改善する能力を有する。
【００９４】
薬物の開発において、上部腸管に吸収されない治療用化合物は、役立たず、典型的には設計し直しする必要がある。しかしながら、これは、排除されない上部腸管吸収から除外される化合物が、下部腸管内の微生物群媒介代謝過程を介して吸収されるものとしてよく、異なる代謝産物が形成され、異なる生物活性様式を潜在的に示すような、食用植物代謝産物の場合に当てはまらない。本発明は、植物抽出物(または植物の群--単一の代謝産物または代謝産物の混合物を含む)を計算されたTmax値または値の範囲に基づき上部腸管対下部腸管において吸収する画分に「ソート」または優先的に選択するために利用され得る。これは、次いで、消費されるときの予期された吸収時間または時間プロフィールが炎症を引き起こす生物過程のサイクルと実質的にマッチする食材を開発するために使用され得る。たとえば、食材は、低、中、および高のTmax特性を組み合わせて消費者の炎症サイクルをマッチさせる3つの植物抽出物の混合物を含むように最適化され得る。
【００９５】
たとえば、本発明の実施形態は、食後または運動後酸化的ストレスおよび炎症サイクルを治療することを目的とする低Tmax値(速い吸収)を有する食材を開発するために使用され得る。代替的に/それに加えて、本発明の実施形態は、慢性炎症および慢性疾患に関連する酸化的ストレスを治療することを目的とし得る高Tmax値(遅い吸収)を有する食材を開発するために使用され得る。それに加えて、速い吸収の植物抽出物の繰り返し投与は、慢性炎症を治療するために血漿中で定常状態レベルを達成するために使用され得る。本発明の実施形態は、最適化された配合物中に入れるために遅延吸収特性を備える代謝産物を有する植物抽出物を優先的に選択することによって代謝産物を消化管に意図的に迂回させるように栄養強化されている食材を開発することを可能にする。速い(低Tmax)または遅い(高Tmax)のいずれかの吸収、またはこれらの組合せとなるように食材の配合を最適化することによって健康上の優れた利益を得ることができる。これは、また、慢性疾患の発症リスクを管理するのに役立ち得る。それに加えて、本発明は、繊維などの他の構成成分との相互作用を利用して、下部腸管への輸送を円滑にできる。
【００９６】
本発明の実施形態は、たとえば植物ベースの、または他の食事を、それらの食事における植物代謝産物の吸収時間または時間プロフィールを特徴付けることによって評価するためにも使用され得る。特徴付けられた吸収時間情報は、次いで、最適化された食材の栄養を強化し、地中海ダイエットなどの特定の食事からのアクティビティ(および認められている健康上の利益)をまねるために使用され得る。同様に、本発明の実施形態は、薬用植物または代替的な植物ベースの療法を、それらの植物における代謝産物の吸収時間または時間プロフィールを特徴付けることによって評価するために使用され得る。これは、次いで、植物ベースの療法から決定される吸収時間速度をまねるか、または利用するように最適化された食材の配合を知らせることができる。
【００９７】
当業者であれば、本発明の実施形態は、最適化された食材を含む運動後(または食後)消費に対する食事付け合わせまたは栄養補助食品などの製品の製造または生産において使用され得ることを理解するであろう。同様に、食品の原材料は、短期間または長期間の使用のための他の栄養補助食品、原材料、または消耗品のように、本発明の実施形態に従って最適化された食材を組み込み得る。
【００９８】
本明細書全体を通して、「代謝産物」という用語は、植物抽出物中に存在する生物活性化合物を指定するために使用されている。しかしながら、本発明の実施形態は、植物抽出物に由来しない様々な生物活性に関して適用することも可能であることを、当業者であれば理解するであろう。これらは、たとえば、実験室で合成されるか、またはタンパク質、胞子、菌類、および同様のものを含む天然または人工的消化可能組成物から抽出される化合物を含み得る。
【００９９】
「植物抽出物」という用語は、天然植物からの含まれている抽出物に限定されるべきでないことは理解されるであろう。植物抽出物は、(限定はしないが)天然および合成植物抽出物、合成ポリフェノール類、および加工、調理、安定化、または同様の処理の際に別の状態に変換されるか、または他の何らかの形で修正されている植物抽出物を含む。
【０１００】
当業者であれば、「食材」という用語は、限定することなく、食品、飲料、香辛料、原材料、または補助製品(カプセル、カプレット、タブレット、液体、粉末、ペーストなど)などの1つまたは複数の消化可能品目を含むものとして解釈されるべきであることを理解するであろう。食材は、実質的に純粋な植物抽出物または植物抽出物材料からなるものとしてよいか、またはタンパク質、炭水化物類、脂肪、および/または繊維などの他の消化可能な構成要素を含み得る。
【０１０１】
「備える」、「含む」、「含んだ」、または「含んでいる」という言い回しが、本明細書(請求項を含む)内で使用されている場合、記載されている特徴、整数、ステップ、もしくは構成要素の存在を指定するが、1つまたは複数の他の特徴、整数、ステップ、もしくは構成要素、またはこれらからなる群の存在を除外しないものとして解釈されるべきである。
【０１０２】
本発明は、植物ベースの食品を食べることで得ることができる利益を最大化する植物代謝産物(フェノール類、ポリフェノール化合物、および非フェノール構造を有する代謝産物)の戦略的組合せで栄養強化されている最適化された食材を配合するために使用され得る。本発明を使用して炎症サイクルを栄養強化された食材中の食用抗炎症性植物代謝産物の吸収プロフィールと実質的にマッチさせることによって、炎症性メディエータによって引き起こされる組織損傷が最小限度に抑えられ得る。本発明は、食材中の植物化学物質成分が測定可能な物理化学特性に基づく選択に本発明の技術を使用して健康のため個人化されたダイエットツールを提供するように最適化され、「注文仕立てにする」ことを可能にし、また食品加工および配合アプローチも考慮し得る。本発明の方法により配合された個人化された栄養製品は、毎日の生活で、たとえば、食事および運動の後に経験する炎症サイクルを緩和するために健康な個人によって、また疾病リスクの高い個人または個人の集団によって、利用され得る。
【０１０３】
付属の請求項において定められているような本発明の範囲から逸脱することなく、すでに説明されている部分に対して様々な修正、追加、および/または改変を行えることは理解されるであろう。
【０１０４】
次に、本発明の実施形態の応用を示す例について、説明する。これらは、文脈を規定し、本発明の特徴および利点を説明するために用意されており、請求項において定められているような本発明の範囲に対して制限とならない。
【実施例１】
【０１０５】
［植物抽出物の選択のための吸収速度の推定］
植物抽出物は、食品と親和性があるか、または他の適切な抽出方法を使用してビートの根(P0423)、ブロッコリー(P0301)、ホウレンソウ(P0383)、およびレインボーシルバービート(P0407)から遊離された。これらは、所望の植物抽出物割合を得るために、すなわち、M<1000Daを有する代謝産物に制限するために、サイズ分画された。LogP特性は、HPLCまたは他の好適な方法を使用して抽出物内に含まれる代謝産物について決定された。サイズ分画および代謝産物のLogP特性の決定は、液体マトリックスにのみ必要であり、(Table 1(表1)により)分子サイズは数学的モデルを使用して計算されたTmaxの値に対して著しい影響を及ぼすことに留意されたい。他の場合には、半固体および固体のマトリックスについて、分子量は、このモデルにおいて重要なパラメータでない。上で説明されている図7aおよび7bを参照されたい。
【０１０６】
図9aから図9dは、2つの群、すなわち、<1000Daおよび>1000Daへのサイズ分画後の特定の植物抽出物に対するLogP値をプロットしている。「総」または「全」抽出物は、分画なしの抽出物のLogP値を指しており、これらの値は、半固体および固体のマトリックス形式に対する式3の数学的モデルを使用してTmaxを推定する際に使用するのに適している。LogPのターゲット値を保持時間(RT)から識別するために、分単位の保持時間と以前の研究からの多数の知られている化合物に対するLogPとの間の関係を表す較正曲線(図10)が使用された。図10の最良適合(回帰)直線は、式5によって表される。
LogP = -0.000173 RT3 + 0.01768 RT2 - 0.2717 RT - 1.676  (式5)
【０１０７】
ピーク面積は、図9aから図9dにおけるターゲットLogP範囲の各々について計算された。これらの値は、図11にグラフで、Table 4(表4)に数値で表されている。Table 3a(表3a)、Table 3b(表3b)、およびTable 3c(表3c)は、それぞれ液体、半固体、および固体状態で消費されたときの例において考察された抽出物内の代謝産物に対する式3における数学的モデルを使用して計算されたTmax(時間)の範囲を表す。
【０１０８】
取りあげられた例では、液体マトリックスについては、熱湯摂取および超音波処理抽出方法は、LogP<0の代謝産物にうまく働くことが観察された。溶媒または他の方法、たとえば、超臨界抽出は、LogP>5の代謝産物を抽出するために必要である。式3の数学的モデルについては、液体マトリックス(ジュースなどの)に適用するときに、大半の天然に豊富に存在する植物代謝産物は、速い吸収に有利に働く(すなわち、3.1時間未満のTmax、Table 3a(表3a)参照)。あまり天然に存在しない植物代謝産物のみは、おそらく消化過程を伴い酸化的ストレスに対する保護作用が加わる長い吸収時間(すなわち、2.6から6.5時間)に有利に働き、本発明の方法によりなされる食材の栄養強化に対するサイズ分画を必要とする。
【実施例２】
【０１０９】
［ポリフェノール植物化学物質の吸収に対する糖置換の効果を予測するための吸収速度の推定］
フェノール類の植物化学物質は、頻繁に、翻訳後プロセッシングの結果としてグリコシド結合を含む。糖鎖結合部位は、分子極性および植物細胞小胞内の貯蔵のための容量を増大する生物学的目的に利用される。人間の消費という文脈では、吸収速度が糖置換の影響をどの程度受けるかを予測するために有用である。本発明の一実施形態は、共通の単糖類および二糖類の置換によって、フラボノイド「ケルセチン」の一連の仮説的配糖体に対して推定される吸収速度(Tmax)を計算するために使用された。図13は、モデルフラボノール、ケルセチン上の可能な5つの位置のうちの各々における糖構成成分置換に応じて本発明の方法を使用して計算されたTmaxの値を示している。固体、半固体、および液体の摂取オプションに対するTmaxの効果が図示されている。モデルにより、植物化学物質の液体および半固体摂取に対する、異なる糖および異なる置換部位についてTmaxに対する小さな効果を予測した。しかしながら、固体摂取形態(たとえば、栄養補助食品)については、Tmaxは、特に二糖類置換に対して2倍にまで達する長い時間を示した。これは、遺伝子組み換えまたはプロセスベースの方法、たとえば、発酵で、糖の追加または除去によりTmaxを調節する潜在的可能性を示している。複数の部位での糖の置換は、予測されたTmaxの動的範囲をさらに拡張することが予期される。
【実施例３】
【０１１０】
［紅茶対緑茶における茶ポリフェノールの吸収に対する酵素的酸化の効果を予測するための吸収速度の推定］
本発明の一実施形態は、報告されている組成プロフィールによる一連の茶植物化学物質に対して推定される吸収速度(Tmax)を計算するために使用された(Del Rioら、2004年)。図14aは、液体、半固体、または固体の形態での摂取について変化する、緑茶に対するTmaxを示し、図14bは、液体、半固体、または固体の形態での摂取について変化する、紅茶に対するTmaxを示している。これらの結果から、紅茶の拡張性酸化的酵素処理の結果として緑茶と紅茶との間で異なる範囲のTmaxを有する種の相対存在量の著しい差が予測される(図14b)。緑茶中の植物化学物質の天然存在量は、5〜10倍高かった。Tmaxは、栄養補助食品形態の茶フェノール類の使用と関して、固体摂取形態により1から2時間長くなった。著しいことに、紅茶中の、すべてが識別されてはいない複雑な構造を有するのでここでは少なく見積もられている可能性のある、少数の高度に酸化された産物では、緑茶中には存在していない、紅茶の成分の潜在的な「徐放」吸収特性を示す2〜5時間のTmax値を示した。紅茶の吸収が遅い特性は、腸管内菌叢媒介消化に有利に働くことが予期される。これらの差は、特定の用途において紅茶対緑茶ポリフェノール類の戦略的活用をもたらす。
【実施例４】
【０１１１】
［加工されたアップルサイダー中の植物化学物質の吸収に対する酵素的酸化および発酵の効果を予測するための吸収速度の推定］
本発明の一実施形態は、(Nogueiraら、2008年)によって報告されているデータによりサイダーへの発酵の進行段階でリンゴの2品種中の植物化学物質に対して吸収速度(Tmax)を推定するために使用された。アップルマスト中に、および発酵の中間段階(9日目)および最終段階に存在する植物化学物質は、プティジョーヌというリンゴの品種については図15aに、ケルメリエンというリンゴの品種については図15bに示されている。結果は、液体摂取の場合のみについて示されている。植物化学物質の天然存在度および予測されたTmax特性は、ケルメリエンの品種(図15b)対プティジョーヌの品種(図15a)で明白であるより高い濃度およびTmaxの範囲を有するリンゴ品種に強く依存した。ケルメリエンの最終アップルサイダーは、最大10倍高い濃度のフェノール類を含み、Tmaxの範囲は広がった。特定の植物化学物質は、消費または生産のいずれかの発酵処理によって改質されており、そのリンゴ品種がサイダー中の植物化学物質存在量の主な要素であると示唆している。
【実施例５】
【０１１２】
［ビール中の植物化学物質の吸収に対するビール加工における穀物発芽および発酵の効果を予測するための吸収速度の推定］
本発明の一実施形態は、(Leitaoら、2011年)によって報告されているデータにより発酵の進行段階でビール中の植物化学物質に対して推定される吸収速度(Tmax)を計算するために使用された。図16は、ビール発酵の選択された段階で存在する植物化学物質を示している。結果は、液体摂取の場合のみについて示されている。植物化学物質のエンベロープおよび計算されたTmax値は、ホップから持ち込まれたフェノール類のうちの一部が最終製品では失われたが、加工によって比較的変化がなかった。ビール植物化学物質は、液体形態での消費に対して速い吸収を予測する非常に短いTmax(<1時間)を示した。有利には、これは、ビール炭水化物類に関連する血糖特性を伴う不都合な酸化的ストレスを相殺し得る。
【符号の説明】
【０１１４】
10  システム
12  プロセッサ
14  物理化学データモジュール
16  メモリモジュール
18  最適化モジュール
20  食材配合モジュール
21  システム
22  出力モジュール
24  サーバ
26  データリンク
28  ネットワーク
30  メモリ
50  装置
52  貯蔵チャンバー
54  貯蔵チャンバー
54  貯蔵容器
56  抽出機
58  流出開口部
60  混合チャンバー
62  チューブ
64  ミキサー
70  コントローラ
72  ユーザインターフェース
74  データベース
76  メモリ
80  加工ユニット
90  包装ユニット
【図１】
0006637500.tif 000004
【図２】
0006637500.tif 000005
【図３】
0006637500.tif 000006
【図４】
0006637500.tif 000007
【図５】
0006637500.tif 000008
【図６】
0006637500.tif 000009
【図７ａ】
0006637500.tif 000010
【図７ｂ】
0006637500.tif 000011
【図８ａ】
0006637500.tif 000012
【図８ｂ】
0006637500.tif 000013
【図８ｃ】
0006637500.tif 000014
【図８ｄ】
0006637500.tif 000015
【図９ａ】
0006637500.tif 000016
【図９ｂ】
0006637500.tif 000017
【図９ｃ】
0006637500.tif 000018
【図９ｄ】
0006637500.tif 000019
【図１０】
0006637500.tif 000020
【図１１】
0006637500.tif 000021
【図１２】
0006637500.tif 000022
【図１３】
0006637500.tif 000023
【図１４ａ】
0006637500.tif 000024
【図１４ｂ】
0006637500.tif 000025
【図１５ａ】
0006637500.tif 000026
【図１５ｂ】
0006637500.tif 000027
【図１６】
0006637500.tif 000028