Fettanalytik

Um den Nährwert eines Lebensmittels quantifizieren zu können, braucht es die instrumentelle Analytik. Im Fall der Fettanalytik ist dies idealerweise die Gaschromatographie (GC) – aber bitte mit automatisierter Probenvorbereitung.

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Niemand kauft gerne die Katze im Sack. Geheimniskrämerei steht zudem im Widerspruch zum Verbraucherschutz. Vom Handel feilgebotene fertig verpackte Lebensmittel, also mit Ausnahme frisch verpackter Waren wie Fleisch, Käse, Obst und Gemüse, müssen dem Kunden auf einem Etikett oder als Aufdruck auf der Verpackung in hinreichender Weise Auskunft geben über Herkunft, Gewicht, Haltbarkeit, Zutaten sowie Nährstoffgehalt des Verpackungsinhalts [1]. Wie die Deklaration zu erfolgen hat, regelt hierzulande die Lebensmittel-Kennzeichnungsverordnung (LMKV) [2], die im Dezember kommenden Jahres abgelöst wird von der europäischen Verbraucher-Lebensmittel-Verordnung (EU-Verordnung Nr. 1169/2011), die laut Bundesministerium für Ernährung, Landwirtschaft und Verbraucherschutz (BMELV) „mehr Transparenz für Verbraucher“ schafft [3].

Effizientere Fettanalytik durch automatisierte Probenvorbereitung

Die Bestimmung des Nährstoffgehalts eines Lebensmittels ist alles andere als trivial. Unterschiedliche analytische Verfahren und Methoden sind notwendig, um quantitative Aussagen treffen zu können, welche Mengen an Fett, gesättigten Fettsäuren, Kohlenhydraten, Zucker, Eiweiß und Salz [4] enthalten sind; nicht selten bedarf es zahlreicher Arbeitsschritte und Umrechnungen, bevor man als Hersteller die gewünschte Information erhält. Um die Effizienz der Analytik zu steigern, erweist sich die Automatisierung der Probenvorbereitung als sinnvoll und richtig.

John R. Stuff und Jackie A. Whitecavage von der in den USA ansässigen Gerstel Inc. waren vor die Aufgabe gestellt, die Effizienz der Analyse von Lebensmittelproben zwecks Bestimmung der Nährstoffparameter: Gesamtfett, gesättigte, ungesättigte und Trans-Fettsäuren zu erhöhen. Ziel war die vollständige Automatisierung der Probenvorbereitung unter Einsatz eines kommerziell erhältlichen Autosamplers, „was mit Bravour gelang“, bemerken die Applikationsexperten [5].

Ein Blick auf spannende Details

Zur Quantifizierung bewährt hat sich die Gaschromatographie (GC) mit Flammenionisationsdetektion (FID). Allerdings lässt sich der Fettgehalt nicht ohne Weiteres mittels GC/FID bestimmen. Hierfür bedarf es zunächst einmal einer Vielzahl unterschiedlicher Probenvorbereitungsschritte. Um den Fettgehalt bestimmen zu können, muss das Fett – gegebenenfalls nach vorheriger Trocknung – aus dem Lebensmittel extrahiert werden, üblicherweise unter Verwendung einer Soxhlet-Apparatur, vermittels der das Fett unter Einsatz von Lösemittel im Rückfluss vollständig aus der Probe entfernt wird. Diesem Schritt schließt sich die Entfernung des Lösemittels aus dem Fettextrakt durch Destillation an. Alles in allem handelt es sich um einen viele Stunden dauernden, arbeitsintensiven Prozess, der im weiteren Verlauf in der Verseifung und Derivatisierung der Fettbestandteile mündet: Fette und fette Öle sind Ester des dreiwertigen Alkohols Glycerin (Propan-1,2,3-triol) mit drei, meist verschiedenen, überwiegend geradzahligen und unverzweigten aliphatischen Monocarbonsäuren; Verbindungen dieser Art werden Triglyceride genannt. Tricglyceride lassen sich allerdings nicht direkt gaschromatographisch analysieren. Dafür müssen erst die Esterverbindungen geknackt und die freien Fettsäuren im Zuge einer Derivatisierung in die korrespondierenden Fettsäuremethylester (FAME, Fatty Acid Methyl Ester) überführt werden. Im Gegensatz zu den jeweiligen Fettsäuren sind FAMEs unpolar, moderat flüchtig und GC-gängig. Aus deren Gehalt lassen sich im Anschluss an die Messung die relevanten Fettparameter per Umrechnung ermitteln.

Hoher Automatisierungsgrad fördert Effizienz der Fettanalyse

Auch der Schritt der Derivatisierung erweist sich, von Hand ausgeführt, als aufwändig. Allerdings lässt er sich erfolgreich automatisieren, wie es Ray Perkins und Kollegen von der in England ansässigen Firma Anatune gezeigt haben [6]: Sie haben die vielfach beschriebene manuelle Derivatisierung der freien Fettsäuren mit Bortrifluorid (BF₃) und Methanol adaptiert und auf einen kommerziell erhältlichen, umfangreich ausgestatteten Autosampler (Gerstel-MPS-Prep-Station) übertragen. Perkins und seine Kollegen nutzten zur Fettextraktion statt des herkömmlichen Soxhlet-Verfahrens die so genannte beschleunigte Lösemittelextraktion (Accelerated Solvent Extraction, ASE), was den Lösemitteleinsatz reduzierte und zu einem deutlichen Zeitgewinn führte. Eine komplette Automatisierung der Probenvorbereitung wurde jedoch noch nicht erreicht. Dies gelang nun Stuff und Whitecavage, indem sie eine mikrowellenbeschleunigte Lösemittelextraktion durchführten. Die verwendete Mikrowelle wurde hardware- und softwareseitig in die Probenvorbereitung des Autosamplers eingebunden, was bedeutet, dass sich die gesamte quantitative Bestimmung deklarationspflichtiger Fettparameter – eine Premiere – vollständig automatisiert durchführen lässt. Erstmals kann man nun mehrere Proben sequenziell auch unbeobachtet über Nacht oder am Wochenende abarbeiten.

Zur GC/FID-Analyse verwendeten die US-Applikationsexperten eine Gerätekombination von Agilent Technologies. Beim temperaturprogrammierbaren Probeneinlass des verwendeten GC 7890 handelte es sich um ein Gerstel-Kalt-Aufgabe-System (KAS), bei dem Autosampler um einen Gerstel-Multi-Purpose-Sampler (MPS-Version: Single Rail, Dual Head); der MPS war ausgestattet mit einer 0,5-mL-Spritze für die im Zuge der Probenvorbereitung erforderliche Handhabung größerer Lösemittelmengen sowie einer 10-µL-Spritze zur Injektion der Probe ins GC-System. Die Mikrowellenextraktion erfolgte auf einer CEM-Mikrowelle Discover SPD. Gesteuert wurde die Probenvorbereitung mittels der Gerstel-Maestro-Software, die vollständig in die Chem Station von Agilent Technologies integriert ist.

Um ihre Komplettlösung für die Fettanalytik auf Herz und Nieren zu überprüfen, untersuchten Stuff und Whitecavage unterschiedliche fetthaltige Lebensmittelproben, darunter Erdnüsse, Karamell, verschiedene Käsesorten, pflanzlichen Brotaufstrich und Schokolade. Getestet wurde das System unter Einsatz einer FAME-Standardlösung, die 37 unterschiedliche Fettsäuremethylester enthielt. In Chloroform angesetztes Tritridecanoin diente als interner Standard (IS). Die Erdnüsse wurden zu Pulver vermahlen, sodann wie die anderen Proben auch in Mengen von 0,1 bis 0,3 g je Probe in 35-mL-Mikrowellenbehälter vorgelegt und auf dem MPS-Autosampler platziert. Alle weiteren Probenvorbereitungsschritte bis zur GC-Analyse erfolgten vollständig automatisiert:.

• 1. Zugabe von 1,0 mL der internen Standardlösung

• 2. Zugabe von 4 mL einer basischen Methanol-Lösung (0,5 N)

• 3. Mikrowellenbestrahlung für 5 Minuten bei 80°C

• 4. Zugabe von 5 mL Bortrifluorid (BF3) in Methanol

• 5. Mikrowellenbestrahlung für 5 Minuten bei 80°C

• 6. Zugabe von 5 mL Hexan und 10 mL Wasser

• 7. 3 Minuten durchmischen

• 8. Transfer von 1 mL der Hexanphase in ein 2 mL-Vial, welches 0,2 g Natriumsulfat (Na2SO4) zur Trockung enthält

• 9. 1 Minute durchmischen

• 10. Injektion von 1,0 μL in den GC

Praxistaugliche Komplettlösung für die Fettanalytik

„Die Zeit, in der man deklarationsrelevante Fettwerte aufwändig von Hand ermittelt hat, gehören der Vergangenheit an“, freuen sich John R. Stuff und Jackie A. Whitecavage über den erfolgreichen Einsatz ihres MPS-Mikrowellen-GC/FID-Komplettsystems für die automatische Bestimmung von Fettgehalten in Lebensmitteln. Die Wissenschaftler rechnen vor, dass sich bei einer GC-Laufzeit pro Probe von rund einer Stunde und durch eine zeitliche Verschachtelung von Probenvorbereitung und GC-Analyse aktuell 15 Proben in nur 18 Stunden vollständig extrahieren und analysieren lassen; von der Reduktion des Lösemitteleinsatzes ganz zu schweigen. Die Identifikation der Analyten wird über die absoluten beziehungsweise relativen Retentionszeiten der Peaks im Chromatogramm zum internen Standard ermittelt. Die Auswertung des Fettgehalts geschieht durch Umrechnen in bekannter Manier.

„Die im Zuge der automatisierten Probenvorbereitung und Analyse erzielten Messwerte zeugten von einer hohen Präzision und einer guten Übereinstimmung mit den Ergebnissen, die unter den Bedingungen des manuell durchgeführten Standardverfahrens erzielt wurden. Kurz: Die neue MPS-GC/FID-Komplettlösung ist erprobt und tauglich für den Einsatz in der Praxis“, bilanzieren John R. Stuff und Jackie A. Whitecavage.

Quellenverzeichnis:

[1] Bundesamt für Verbraucherschutz und Lebensmittelsicherheit (BVL), Überblick über die Kennzeichnung von Lebensmitteln, www.bvl.bund.de/DE/01_Lebensmittel/03_Verbraucher/02_KennzeichnungLM/01_Ueberblick/lm_kennzeich-nung_lebensmittel_Ueberblick_node.html;jsessionid=3ADBDE37F5F64D60626A377F88A3B95E.1_cid322

[2] http://www.gesetze-im-internet.de/lmkv/index.html

[3] Bundesministerium für Ernährung, Landwirtschaft und Verbraucherschutz (BMELV): Einheitliche Kennzeichnung von Lebensmitteln in der EU schafft mehr Transparenz für Verbraucher (www.bmelv.de/SharedDocs/Standardartikel/Ernaehrung/SichereLebensmittel/Kennzeichnung/Ueberarbeitung-EU-Lebensmittel-Naehrwertkennzeichnungsrecht.html)

[4] Artikel 30, Verordnung (EU) Nr. 1169/2011

[5] John R. Stuff, Jackie A. Whitecavage: Automated Determination of Total Fat, Saturated Fat, Monounsaturated Fat and Trans Fat Content in Food Samples, AppNote 2013-03, www.cem.de/documents/produkte/loesemittel/p-gc-an-2013-03.pdf / www.gerstel.de/pdf/p-gc-an-2013-03.pdf

[6] G. Deußing: Fettsäuren vollautomatisiert derivatisieren und bestimmen, LaborPraxis 12 (2008) 34-36

* G. Deußing: Redaktionsbüro Guido Deußing, 41464 Neuss

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