Китайские учёные обнаружили, что экстракт белого чая не только эффективно замедляет потемнение срезов корня лотоса, но и усиливает его полезные свойства. Это открывает для пищевой промышленности возможность использовать натуральный консервант, который повышает пребиотическую ценность продукта.
Корень лотоса – популярный в азиатской кухне овощ, который быстро темнеет на срезе из-за окисления. Этот процесс, вызванный ферментом полифенолоксидазой (PPO), ухудшает товарный вид продукта, снижает его питательную ценность и приводит к экономическим потерям производителей. Обычно для борьбы с потемнением используют аскорбиновую кислоту (витамин С), но исследователи из Инженерного университета провинции Хэбэй доказали, что экстракт белого чая справляется с этой задачей лучше.
Учёные выяснили, что PPO наиболее активно взаимодействует с двумя фенольными соединениями, которыми богат лотос, – катехином и кофейной кислотой. Экстракт белого чая содержит вещества, которые по своей структуре похожи на эти соединения и способны блокировать активность фермента. Эксперименты показали, что обработанные экстрактом ломтики лотоса дольше сохраняли светлый цвет по сравнению с образцами, обработанными витамином С.
Исследование не ограничилось изучением внешнего вида. Учёные смоделировали в лаборатории процесс пищеварения и ферментации в толстом кишечнике, чтобы оценить, как обработанный лотос влияет на микробиоту. Оказалось, что образцы, обработанные белым чаем, значительно увеличили разнообразие полезных бактерий, в частности бифидобактерий, которые положительно влияют на иммунитет и обмен веществ.
Эффект объясняется тем, что экстракт чая сохраняет полифенолы в корне лотоса, не давая им окислиться. В неизменённом виде эти вещества достигают кишечника, где служат пищей для полезных микроорганизмов. Результаты исследования важны для индустрии свеженарезанных овощей, которая ищет натуральные альтернативы химическим консервантам, таким как сульфиты. Авторы работы отмечают, что следующим шагом должны стать клинические исследования для подтверждения полученных данных.