Статическая модель INFOGEST для моделирования переваривания пищевых продуктов in vitro в желудочно-кишечном тракте

INFOGEST static in vitro simulation of gastrointestinal food digestion
Martin Wickham, Bente Kirkhus, Reto Portmann, Torsten Bohn, Didier Dupont, Alan R. Mackie, André Brodkorb, Werner Weitschies, Claire Bourlieu‐Lacanal, Rachel Boutrou, Steven Le Feunteun, Ricardo Assunção, David Julian McClements, Gerd E. Vegarud, Mans Minekus, Marie Alminger, Paula Alvito, Simon Ballance, Frédéric Carrière, Milena Corredig, Claire Dufour, Lotti Egger, Matt Golding, Sibel Karakaya, Uri Lesmes, Adam Macierzanka, Sébastien Marze, Olivia Ménard, Isidra Recio, Cláudia Nunes dos Santos, R. Paul Singh, Alfonso Clemente, Cathrina H. Edwards, Carla Martins, Isabelle Souchon
2019-03-18

протокол COST INFOGESTINFOGEST 2.0высвобождение микронутриентов из пищевой матрицыжелудочно-кишечное пищеварение пищистатическое моделирование пищеварения in vitro
Разработка механистического понимания влияния структуры и состава пищевых продуктов на здоровье человека всё чаще включает моделирование пищеварения в верхних отделах желудочно-кишечного тракта. В таких моделях использовался широкий спектр различных условий, зачастую имеющих весьма низкую физиологическую релевантность, что затрудняет содержательное сравнение результатов. Представленный здесь стандартизированный протокол основан на международном консенсусе, разработанном сетью COST INFOGEST. Метод предназначен для применения со стандартным лабораторным оборудованием и требует ограниченного опыта работы, что способствует его внедрению широким кругом исследователей. Это статический метод моделирования пищеварения, в котором на каждом этапе используются постоянные соотношения между пищевой массой и пищеварительными жидкостями, а также постоянное значение pH. Это упрощает применение метода, но делает его непригодным для моделирования кинетики пищеварения. При использовании данного метода образцы пищевых продуктов последовательно подвергаются оральному, желудочному и кишечному перевариванию, тогда как такие параметры, как электролиты, ферменты, желчь, степень разбавления, pH и продолжительность пищеварения, основаны на доступных физиологических данных. Этот модифицированный и усовершенствованный метод моделирования пищеварения (INFOGEST 2.0) устраняет проблемы, связанные с исходным методом, включая добавление оральной фазы и использование желудочной липазы. Метод может применяться для оценки конечных результатов переваривания пищевых продуктов путем анализа продуктов пищеварения (например, пептидов/аминокислот, жирных кислот и простых сахаров) и определения высвобождения микронутриентов из пищевой матрицы. Весь протокол можно выполнить примерно за 7 суток, включая около 5 суток, необходимых для определения активности ферментов.
1
INFOGEST 2.0 использует стандартное лабораторное оборудование и требует ограниченного опыта, что способствует широкому применению и сопоставимости результатов.
2
Протокол INFOGEST 2.0 стандартизирует статическое моделирование пищеварения в верхних отделах желудочно-кишечного тракта с использованием согласованных физиологических условий.
3
Метод последовательно моделирует ротовую, желудочную и кишечную фазы, учитывая физиологические концентрации электролитов и ферментов, желчь, разведение, pH и время пищеварения.
4
Протокол позволяет анализировать продукты пищеварения и высвобождение микронутриентов из пищевой матрицы; его выполнение занимает около семи дней, включая определение активности ферментов.
5
Статическая схема поддерживает постоянные соотношения пищи и пищеварительных жидкостей и постоянный pH в каждой фазе, упрощая проведение эксперимента, но не позволяя моделировать кинетику пищеварения.

образцы пищевых продуктов, подвергаемые моделируемому пищеварению в верхних отделах желудочно-кишечного тракта

продукты переваривания и высвобождение микронутриентов в результате последовательного перорального, желудочного и кишечного пищеварения в стандартизированных физиологических условиях

Publication Details
Publication Date
2019-03-18
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Martin Wickham
Bente Kirkhus
Reto Portmann
Torsten Bohn
Didier Dupont
Alan R. Mackie
André Brodkorb
Werner Weitschies
Claire Bourlieu‐Lacanal
Rachel Boutrou
Steven Le Feunteun
Ricardo Assunção
David Julian McClements
Gerd E. Vegarud
Mans Minekus
Marie Alminger
Paula Alvito
Simon Ballance
Frédéric Carrière
Milena Corredig
Claire Dufour
Lotti Egger
Matt Golding
Sibel Karakaya
Uri Lesmes
Adam Macierzanka
Sébastien Marze
Olivia Ménard
Isidra Recio
Cláudia Nunes dos Santos
R. Paul Singh
Alfonso Clemente
Cathrina H. Edwards
Carla Martins
Isabelle Souchon
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%