Оптимизация и разработка рецептуры биологически активной добавки для снижения избыточной массы тела

избыточной массы тела имеет большое профилактическое и лечебное значение, однако традиционные методы лечения зачастую недостаточно эффективны либо сопровождаются нежелательными побочными эффектами [4].

Биологически активные добавки (БАД) к пище представляют собой инновационный инструмент профилактики и коррекции нарушений обмена веществ, связанных с избыточной массой тела. Применение БАД позволяет восполнить дефицит необходимых организму нутриентов, нормализовать обменные процессы, повысить уровень энергии и ускорить процесс снижения веса. Однако выбор оптимальной формулы БАД требует тщательного научного обоснования и моделирования рецепта, учитывающего индивидуальные особенности организма человека, состав компонентов и потенциальные эффекты взаимодействия ингредиентов.

Цель настоящей работы заключается в создании научно-обоснованной модели рецептурного состава биологически активной добавки к пище, направленной на коррекцию избыточной массы тела. Исследование предполагает проведение анализа существующих добавок, определение оптимального сочетания активных компонентов и разработку рекомендаций по применению продукта в рамках комплексной терапии и профилактики ожирения.

Материалы и методы исследований. Исследование проводилось с целью выявления оптимальных рецептурных композиций биологически активной добавки, предназначенной для улучшения определенных физиологических функций организма. Основным направлением работы стал регрессионный анализ для установления и оценки корреляционных связей между технологическими свойствами готовых изделий и композицией используемых ингредиентов.

Эти ингредиенты предварительно исследовались на предмет наличия повышенного содержания биологически активных веществ (аскорбиновой кислоты, пищевых волокон, минеральных веществ и др.). Данные о содержании основных компонентов служили основой для последующего статистического анализа.

Объектом исследования стали пять альтернативных рецептур (обозначены как X 1 -X 5 ), каждая из которых представляла собой комбинацию натуральных ингредиентов, содержащих важные микроэлементы и органические соединения:

• -    выжимки смородины красной (высушенные вакуумным методом при температуре 50°C),

• -    порошок из боярышника (подвергнутый аналогичной процедуре сушки при температуре 60°C),

• -    соевая окара (ваккумная сушка при температуре 80°C),

• -    выжимки тыквы обыкновенной (также обработанная при температуре 50°C).

Выбор компонентов осуществлялся на основании предварительного скрининга сырьевых материалов, подтверждающих повышенную концентрацию ключевых биоактивных веществ. Полученные данные представляли собой матрицу многомерных измерений, где каждый столбец соответствовал определённому типу ингредиентов, а строки содержали сведения о каждом варианте рецептуры. Эта информация послужила основой для построения линейных регрессионных моделей.

Основной аналитический инструмент – программа IBM SPSS Statistics версии 18, признанная как мощный и удобный пакет программного обеспечения для статистического анализа больших массивов данных. Регрессионный анализ проводился поэтапно согласно алгоритму, представленному ниже.

Каждая рецептура имела четыре измеряемых параметра (названные как Z 1 -Z 4 ): массовое содержание пищевых волокон, концентрацию аскорбиновой кислоты, калий и сумму минерального состава (зольность). Все измерения проводились трижды для минимизации случайных ошибок, а полученные данные усреднялись перед вводом в регрессионную модель. Используя процедуру Multiple Linear Regression в SPSS, строились модели, позволяющие объяснить изменение пищевой ценности готовой смеси в зависимости от входящих компонентов. Основная задача заключалась в определении важности каждого ингредиента путем расчета коэффициентов регрессии и проверки их статистической значимости. Отдельно вычислялись: коэффициент корреляции Пирсона (R), показывающий силу связи между переменными, коэффициент детерминации (R²), отражающий долю вариации пищевой ценности, обусловленную изменением рецептуры. По завершении расчетов были сформированы таблицы с описанием регрессионных моделей для наглядного представления найденных взаимосвязей. Особое внимание уделялось рассмотрению рецептуры X 2 , показавшей самые высокие показатели по коэффициентам корреляции и детерминации, свидетельствующие о её преимуществе в сравнении с остальными вариантами. Все этапы статистического анализа проходили проверку на предмет соблюдения нормальности распределения данных и отсутствия мультиколлинеарности (корреляции между входящими переменными), что позволило избежать искажений и обеспечить точность полученного вывода.

Результаты исследования. Компонентный состав биологически активной добавки к пище для коррекции избыточной массы тела, включающий основные показатели химического состава и пищевой ценности компонентов, способных оказывать профилактическое действие на ожирение, представлен в таблице 1.

Таблица 1 – Химический состав компонентов БАД к пище для коррекции избыточной массы тела

Показатели	Компоненты
	выжимки смородины красной	боярышник	соевая окара	выжимки тыквы
Пищевые волокна, %	65,38	40,71	40,9	28,29
Жир, %	1,24	1,22	7,88	2,29
Витамин С, мг/100г	40,5	17,6	15,87	19,02
Зола, %	2,89	3,37	4,14	3,61
Калий, мг/100 г	358,34	508,18	1491,0	935,98

Эпидемиологические исследования, выполненные Вадделем И. [10], убедительно продемонстрировали существенную роль пищевого волокна в профилактике ожирения и сопутствующих ему патологических состояний. Эти наблюдения сопровождались статистически значимым снижением риска возникновения лишнего веса среди населения, активно употребляющего продукты, богатые пищевыми волокнами. Научный коллектив предложил разнообразные механизмы воздействия клетчатки на организм, такие как прямое и опосредованное воздействие на пищеварительные процессы, стимуляцию секреции специфичных кишечных гормонов, подавление чувства голода и изменение липидного обмена, в частности метаболизм желчных кислот и холестерина. Авторами сделан важный вывод о позитивном воздействии клетчатки на углеводный обмен, проявляющемся повышением толерантности к глюкозе и улучшением инсу-линчувствительности тканей. Основываясь на полученных результатах, авторы настоятельно рекомендуют включение рационов питания, богатых пищевыми волокнами, в комплекс профилактических мероприятий против ожирения и ассоциированных хронических болезней.

Соответствуя данному утверждению и результатам последующих экспериментов [6], была проведена систематизированная оценка плодово-ягодного, овощного и растительного сырья, обладающего высоким содержанием пищевых волокон. Анализ показал значительное преобладание пищевой клетчатки в выжимках красной смородины (65,38%), что превышало показатели аналогичных образцов на 24,7%, 24,5% и 37,1% относительно порошкообразного боярышника, соевой окары и выжимок тыквы соответственно. Таким образом, использование экстракта выжимок красной смородины представляется оптимальным выбором в качестве ключевого ингредиента разрабатываемой композиции.

Аскорбиновая кислота, играющая важную роль в поддержании нормального энергетического баланса организма, была выделена в качестве второго по значению компонента. Известно, что витамины группы C способствуют снижению аппетита и предупреждают переедание, сокращают потребление калорий и стимулируют физическую активность благодаря своим антиоксидантным свойствам и способности повышать выносливость организма [2, 7]. Изучение химического состава различных культур показало наибольшую концентрацию витамина С именно в выжимках красной смородины (40,5 мг/100 г), существенно превосходящую средние показатели в других исследованных образцах (около 17,5 мг/100 г).

Значимость минеральных соединений, особенно калия и элементов зольного остатка, также заслуживает особого внимания. Эти вещества оказывают благотворное влияние на здоровье организма в условиях диетических ограничений, способствуя восстановлению нарушенного гомеостаза электролитов [3]. Потеря минералов часто наблюдается при недостаточном поступлении питательных веществ с пищей, поэтому важно включать в состав функционального продукта компоненты, способные компенсировать этот недостаток. Обзор литературы подтверждает положительное влияние калия на функционирование сердечно-сосудистой системы и предупреждение развития гипертонической болезни и ишемии миокарда [8]. Исследователи отмечают нелинейный характер эффекта калия на развитие метаболического синдрома и доказывают защитную роль адекватного поступления калия в организм при наличии предрасполагающих факторов ожирения [9].

Подводя итог, разработка рецептурной основы биологической добавки должна учитывать высокое содержание пищевых волокон, витаминов и микроэлементов, обеспечивая полноценное питание и поддержание здорового образа жизни пациентов с повышенной массой тела.

В таблице 2 выведены соотношения вариантов рецептур, которые представлены пятью процентными градациями (X 1-5 ) и компонентами химического состава и пищевой ценности исследуемого сырья (Z 1-4 ).

Таблица 2 – Варианты рецептур БАД к пище для коррекции избыточной массы тела

Компоненты		Варианты рецептур
		X 1	X 2	X 3	X 4	X 5
Выжимки смородины красной	Z 1	25	40	25	30	30
Порошок из боярышника	Z 2	25	30	25	20	30
Соевая окара	Z 3	25	20	10	40	30
Выжимки тыквы обыкновенной	Z 4	25	10	40	10	10

Регрессионный анализ позволил выделить ключевые компоненты рецептуры, оказывающие существенное влияние на формирование заданных свойств продукта. Каждый фактор подвергался изучению отдельно, с целью определения его вклада в создание конкретного желаемого результата. Коэффициенты регрессии наглядно иллюстрируют направление влияния каждого фактора: положительный коэффициент показывает усиление признака при увеличении количества соответствующего ингредиента, отрицательный – наоборот, ослабляет признак. Также был проведен расчет коэффициента множественной корреляции (R), показывающий тесноту связей между переменными, и коэффициента детерминации (R2), характеризующего долю общей вариабельности зависимой переменной, объясняемой влиянием всех учтенных факторов. Чем ближе значение R к единице, тем сильнее взаимозависимость между зависимой и независимой переменными. Значение R2, близкое к единице, свидетельствует о высоком уровне объяснения динамики зависимой переменной за счёт выбранных факторов. Результаты анализа позволили объективно оценить значимость каждого ингредиента и определить оптимальный баланс между ними, гарантирующий достижение требуемого технологического результата.

В сводке моделей, представленных в таблице 3, были описаны корреляционные связи, а также выявлена детерминация зависимой и независимых переменных. Для удобства восприятия значимые результаты были выделены красным цветом. Наибольшая взаимосвязь между пищевой ценностью и соотношением компонентов прослеживалась во второй рецептуре (X 2 ).

Таблица 3 – Сводка моделей регрессии рецептур БАД к пище для коррекции избыточной массы тела

Показатели (Z 1-5 )	Варианты рецептур
	X 1	X 2	X 3	X 4	X 5
	R/R2
Пищевые волокна	0,648/0,420	0,923/0,852	0,331/0,110	0,519/0,270	0,666/0,444
Жир	0,003/0,0005	0,397/0,158	0,716/0,513	0,680/0,462	0,181/0,033
Витамин С	0,808/0,653	0,738/0,545	0,111/0,012	0,150/0,023	0,244/0,059
Зола	0,377/0,142	0,728/0,529	0,416/0,173	0,276/0,076	0,138/0,019
Калий	0,120/0,015	0,690/0,476	0,446/0,199	0,385/0,148	0,148/0,022

Рис. 1 – Рецептура X 2 : 4:3:2:1

Например, при анализе соотношений рецептуры и пищевой ценности одним из важнейших критериев стало содержание пищевых волокон. Рассчитанный коэффициент корреляции Пирсона (R) составил 0,923. Такой высокий показатель свидетельствует о наличии сильной прямой положительной связи между количеством пищевых волокон и конкретной рецептурой, выбранной в исследовании. Это означает, что увеличение доли пищевых волокон сопровождается пропорциональным ростом соответствующих положительных эффектов рецептуры. Коэффициент детерминации (R2) оказался равен 0,852, что интерпретируется следующим образом: около 85% вариативности пищевой ценности объясняется варьированием используемой рецептуры. Остальные факторы, не включённые в анализ, вносят минимальный вклад в динамику изучаемой переменной.

Помимо этого, рецептура X 2 демонстрирует аналогичные сильные корреляционные связи и умеренную детерминирующую способность по другим важным элементам состава: аскорбиновой кислоте и золе. Показатели детерминации для этих двух компонентов составили 54% и 53% соответственно, что также отражает хорошую согласованность экспериментальных данных и подтверждает важность выбора данной рецептуры.

Анализируя другие рецепты, мы видим совершенно иную картину. Рецептуры X4 и X5 практически не показывают значимых взаимосвязей ни с одной из проанализированных категорий. Их коэффициенты корреляции (R) находятся на низком уровне, либо отсутствуют вовсе, а коэффициенты детерминации (R2) подтверждают минимальное влияние данных рецептур на качественные характеристики готового продукта.

Рецептура X 1 характеризуется хорошими результатами только по одному из рассмотренных параметров, в то время как остальные аспекты остаются слабо связанными с качеством изделия. Аналогичная ситуация наблюдается и в рецептуре X 3 , где только один из компонентов проявляет заметную связь с рецептурой, в то время как остальные элементы имеют низкие показатели корреляции и детерминации.

Исходя из вышеуказанных результатов, можно сделать однозначный вывод, что наиболее подходящей рецептурой для достижения сбалансированного и высококачественного продукта является рецептура X 2 с соотношением компонентов 4:3:2:1. Именно эта формула обеспечивает максимальный вклад в пищевую ценность, благоприятствует сохранению полезных веществ и гарантирует стабильное получение высоких потребительских характеристик продукта.

Выводы. Проведенный регрессионный анализ позволил выявить значимую взаимосвязь между рецептурой и химическим составом изучаемого сырья. Среди пяти предложенных рецептов наилучшие результаты показала вторая рецептура (X2), характеризующаяся максимальной степенью корреляции (коэффициент R=0,923) и детерминации (R2 =0,852). Это означает, что около 85% вариаций пищевой ценности обусловлено изменением пропорций рецептурных компонентов. Кроме того, отмечаются высокие уровни корреляции и детерминации в отношении отдельных составляющих, таких как пищевые волокна, аскорбиновая кислота и зола. Другие варианты рецептур (X1, X3–X5) характеризуются либо незначительными связями, либо отсутствием значимых законо- мерностей. Следовательно, исходя из представленного анализа, наиболее предпочтительным вариантом рецептуры является вариант X2, обеспечивающий оптимальное соотношение компонентов (4:3:2:1) и максимизирующий вклад каждого элемента в конечную пищевую ценность продукта.