Độ tươi của cá là một vấn đề mà cả người tiêu dùng và doanh nghiệp đều quan tâm, nhưng thường được đánh giá bằng cảm quan: chúng ta nhìn vào độ sáng của mắt, ngửi, chạm vào… và quyết định xem cá có tươi hay không. Vấn đề là những phương pháp này mang tính chủ quan, phụ thuộc vào kinh nghiệm của người đánh giá sản phẩm, và hơn nữa, không phải lúc nào cũng phát hiện ra những thay đổi bên trong đang diễn ra trong thớ thịt cá.
Trong bối cảnh hải sản phải di chuyển hàng nghìn km từ nơi đánh bắt đến tận bàn ăn, việc chỉ dựa vào thị giác và khứu giác là không đủ. Do đó, trong những năm gần đây, các mô hình toán học đã được phát triển có thể dự đoán độ tươi dựa trên các quá trình sinh hóa thực tế xảy ra sau khi cá chết. Một trong những tiến bộ thú vị nhất đến từ Đại học Hokkaido, nơi đã thiết kế một mô hình dự đoán dựa trên sự phân hủy ATP. Mô hình này cho phép ước tính không chỉ độ tươi hiện tại mà còn cả độ tươi trong tương lai với độ chính xác cao và ứng dụng rõ ràng trong ngành.
Tại sao độ tươi của cá lại là vấn đề nhạy cảm đến vậy?
Quá trình phân hủy cá bắt đầu ngay sau khi con vật chết , ngay cả khi bên ngoài nó trông hoàn toàn bình thường. Bên trong, một loạt các biến đổi xảy ra trong mô cơ ảnh hưởng đến chất lượng dinh dưỡng, mùi thơm, hương vị và kết cấu, nhưng những thay đổi này không phải lúc nào cũng rõ ràng nếu không tiến hành các phân tích chuyên sâu.
Theo truyền thống, ngành công nghiệp này dựa vào việc kiểm tra cảm quan và đếm vi sinh vật để đánh giá độ tươi: quan sát hình thức tổng thể, mang, mắt và mùi, đồng thời đo lượng vi khuẩn trong phòng thí nghiệm. Những phương pháp này có một số hạn chế đáng kể: chúng phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm của người kiểm tra, đòi hỏi thời gian và thiết bị, và kết quả có thể khác nhau giữa các kỹ thuật viên.
Sự khác biệt trong đánh giá này có thể dẫn đến những sai sót nghiêm trọng: cá bị loại bỏ sớm (lãng phí thực phẩm và tổn thất kinh tế) hoặc sản phẩm vẫn được bày bán khi đã bắt đầu hư hỏng nghiêm trọng, ảnh hưởng đến an toàn thực phẩm và niềm tin của người tiêu dùng.
Để giải quyết vấn đề này, khoa học thực phẩm đã thiết lập việc sử dụng giá trị K như một chỉ số khách quan về độ tươi. Chỉ số này dựa trên sự phân hủy hóa học của các hợp chất năng lượng trong cơ thịt cá, cho phép định lượng giai đoạn hư hỏng của cá mà không cần dựa quá nhiều vào đánh giá chủ quan.
ATP và sự phân giải cơ bắp: cơ sở sinh hóa của giá trị K
Khi còn sống, các tế bào cơ của cá sử dụng ATP (adenosine triphosphate) làm nguồn năng lượng. Khi chết, ATP ngừng được tái tạo và một chuỗi phản ứng phân hủy tuần tự quen thuộc bắt đầu, tạo ra nhiều hợp chất trung gian và cuối cùng khác nhau.
ATP được chuyển hóa đầu tiên thành ADP và AMP, sau đó thành IMP (inosinate), chất này tiếp tục bị phân giải thành inosine (HxR) và hypoxanthine (Hx). Mỗi bước trong chuỗi này đều liên quan đến những thay đổi rõ rệt về mùi vị của cá. Ví dụ, IMP liên quan đến vị umami dễ chịu mà chúng ta thường liên tưởng đến cá tươi ngon, trong khi các hợp chất cuối cùng, như hypoxanthine, lại tạo ra vị đắng và mùi ngày càng nồng, khó chịu.
Giá trị K được xây dựng chính xác từ chuỗi phản ứng này. Nó được định nghĩa là tỷ lệ phần trăm mà inosine (HxR) và hypoxanthine (Hx) chiếm so với tổng số hợp chất có nguồn gốc từ ATP có trong cơ:
K(t) = (HxR + Hx) / (ATP + ADP + AMP + IMP + HxR + Hx) × 100
Tỷ lệ phần trăm này càng cao, mức độ suy thoái của hệ thống năng lượng trong cơ càng lớn và do đó, độ tươi càng giảm. Khi giá trị K thấp, ATP và các dẫn xuất ban đầu của nó chiếm ưu thế, và sản phẩm được coi là rất tươi; khi giá trị tăng lên, các hợp chất gây hư hỏng sẽ chiếm ưu thế trong hệ thống và cá bước vào giai đoạn suy giảm chất lượng nghiêm trọng.
Một trong những phát hiện quan trọng từ các nghiên cứu là giai đoạn cuối cùng dẫn đến sự hình thành các hợp chất gây hư hỏng (đặc biệt là sự hình thành hypoxanthine) có tác động lớn hơn nhiều đến kết quả tổng thể so với các giai đoạn ban đầu của chuỗi. Trên thực tế, tốc độ cá "vượt qua ranh giới" để tạo ra các sản phẩm cuối cùng này mới là yếu tố thực sự phân biệt cá đạt tiêu chuẩn với cá có vấn đề và cá đã bị hư hỏng rõ ràng.
Từ chỉ số thí nghiệm đến mô hình toán học dự đoán
Mặc dù giá trị K đã được đề xuất hơn 60 năm trước tại chính Đại học Hokkaido và hiện là một chỉ số chuẩn quốc tế, nhưng cách áp dụng truyền thống của nó có một nhược điểm rõ ràng: để đo giá trị này, cần phải lấy mẫu cơ, xử lý và phân tích trong phòng thí nghiệm bằng các kỹ thuật hóa học, một quy trình chậm , phá hủy mẫu và tốn kém.
Để khắc phục những hạn chế này, các nhà nghiên cứu ở Hokkaido, do Phó Giáo sư Naoto Tsubouchi dẫn đầu , đã phát triển một mô hình toán học mô tả sự phân hủy ATP như một chuỗi phản ứng bậc nhất. Trong loại quá trình này, tốc độ chuyển đổi của mỗi hợp chất phụ thuộc vào lượng hiện có tại thời điểm đó, cho phép sử dụng các phương trình vi phân tương đối đơn giản để mô tả sự tiến triển của hệ thống.
Mô hình mới không chỉ đơn thuần tính toán giá trị K tĩnh mà còn mô phỏng sự thay đổi nồng độ của ATP, ADP, AMP, IMP, HxR và Hx trong cơ theo thời gian dưới các điều kiện bảo quản cụ thể. Từ các nồng độ lý thuyết này tại bất kỳ thời điểm nào, giá trị K(t) được thu được bằng phương trình trước đó, giúp dễ dàng ước tính độ tươi hiện tại và tương lai.
Trong các thử nghiệm với nhiều loài sinh vật biển khác nhau, mô hình đã cho thấy hệ số tương quan lớn hơn 0,96 giữa các giá trị K được tính toán bằng phương trình và các giá trị đo được trong phòng thí nghiệm. Mức độ phù hợp cao này cho thấy công cụ này mạnh mẽ và có thể áp dụng không chỉ trong các thử nghiệm thuần túy mà còn trong các tình huống thị trường và phân phối thực tế.
Một trong những ưu điểm lớn của phương pháp này là nó sử dụng thông tin tương đối đơn giản: loài, thời gian bảo quản và nhiệt độ . Với dữ liệu này, có thể dự đoán độ tươi mà không cần lấy mẫu mô ở mọi khâu trong chuỗi cung ứng, mở ra khả năng tạo ra các hệ thống kiểm soát không phá hủy, gần như thời gian thực.
Một mô hình gần như phổ quát cho các loài cá khác nhau.
Một thách thức lớn trong việc mô hình hóa độ tươi của cá là sự đa dạng loài vô cùng lớn. Mặc dù con đường phân hủy ATP về cơ bản là giống nhau ở nhiều loài cá biển, nhưng tốc độ phản ứng và một số sắc thái nhất định có thể khác nhau giữa các loài, điều này theo truyền thống đòi hỏi phải thiết kế các mô hình đặc thù cho từng loài, điều không thực tế đối với một ngành công nghiệp xử lý vô số sản phẩm khác nhau.
Công trình nghiên cứu của Tsubouchi và nhóm của ông đề xuất một cấu trúc mô hình chung cho nhiều loài, duy trì cùng một chuỗi phản ứng và chỉ điều chỉnh một số thông số động học cho từng loại cá. Cách tiếp cận này cho phép mô hình có một khung toán học duy nhất, trong đó các giá trị cụ thể của từng loài được "lắp ghép" vào.
Các thử nghiệm bao gồm, trong số những thử nghiệm khác, nhiều loại cá thu khác nhau , một loài cá có tầm quan trọng lớn cả ở Nhật Bản và các thị trường khác. Các dự đoán của mô hình được so sánh với các phép đo giá trị K trong phòng thí nghiệm, và người ta nhận thấy mức độ phù hợp rất cao, với sai số khoảng 30% hoặc ít hơn, một phạm vi được coi là khá phù hợp cho các ứng dụng công nghiệp.
Khả năng khái quát hóa cho nhiều loài là yếu tố then chốt trong việc ứng dụng thực tiễn của mô hình. Thay vì phát triển một hệ thống toán học riêng biệt cho từng loài cá, một nền tảng chung, dễ thích ứng được sử dụng, giúp giảm chi phí, độ phức tạp và thời gian phát triển. Hơn nữa, các nghiên cứu khác áp dụng cho các loài như cá mòi, cá hồi, cá tráp vàng và cá tuyết cũng đã tạo ra các phương trình dự đoán dựa trên các thông số lý hóa, đạt độ chính xác trên 90% trong việc ước tính độ tươi, thời gian bảo quản bằng đá và tải lượng vi sinh vật.
Đối với các loài cá thường được tiêu thụ ở Tây Ban Nha, thời hạn sử dụng ước tính theo cảm quan được xác định là 10 ngày đối với cá tráp vàng và 12 ngày đối với cá hồi và cá tuyết, với điều kiện duy trì điều kiện bảo quản lạnh thích hợp. Cá mòi, do đặc tính và độ nhạy cảm cao hơn với sự thay đổi nhiệt độ, nên khó bảo quản hơn và cần được chú ý đặc biệt.
Mối quan hệ giữa độ tươi ngon, hương vị và nhận thức của người tiêu dùng
Giá trị của mô hình toán học không chỉ dừng lại ở vấn đề an toàn và thời hạn sử dụng, mà còn cung cấp thông tin về chất lượng cảm quan và hương vị . Con đường sinh hóa phân hủy ATP tương tự được sử dụng để xác định giá trị K phần lớn quyết định liệu cá sẽ có hương vị dễ chịu (umami) hay bắt đầu phát triển các mùi vị khó chịu.
Trong giai đoạn đầu, khi axit inosinic (IMP) chiếm ưu thế , hương vị umami rất đậm đà và đặc trưng; cá được cảm nhận là ngon và tươi. Khi inosine và hypoxanthine tích tụ, hương vị chuyển sang vị đắng nhẹ và mùi nồng hơn, mặc dù vẻ ngoài tổng thể vẫn có thể chấp nhận được đối với người không chuyên.
Các nghiên cứu được thực hiện trên toàn chuỗi cung ứng thực phẩm nông nghiệp đã chỉ ra rằng người tiêu dùng coi độ tươi ngon là yếu tố quan trọng nhất của cá, thậm chí còn quan trọng hơn cả giá cả. Ưu tiên này được quan sát thấy ở cả cá đánh bắt tự nhiên và cá nuôi, chẳng hạn như cá tráp vàng. Các nhà bán lẻ nhìn chung đồng ý với đánh giá này, trong khi các nhà sản xuất đôi khi chú trọng hơn đến các yếu tố khác, mặc dù họ thừa nhận tầm quan trọng thiết yếu của việc cung cấp cá tươi ngon nhất có thể.
Các phân tích chi tiết về thuộc tính độ tươi cho thấy mang và mắt là những bộ phận thể hiện dấu hiệu hư hỏng sớm nhất trong quá trình bảo quản bằng đá, một phát hiện phù hợp với kinh nghiệm hàng ngày tại các cửa hàng bán cá và chợ. Tuy nhiên, các mô hình dựa trên các thông số hóa lý (như hợp chất nitơ, pH, giá trị K, v.v.) cho phép dự đoán những thay đổi bên trong trước khi chúng có thể nhìn thấy bằng mắt thường, cung cấp cơ sở khách quan bổ sung cho đánh giá cảm quan.
Hơn nữa, việc sử dụng phân tích đa biến và mô hình toán học đã cho thấy tiềm năng to lớn trong việc tích hợp các khía cạnh khách quan và chủ quan về chất lượng cá: một mặt là dữ liệu có thể đo lường và tái tạo; mặt khác là nhận thức, sở thích và kỳ vọng của các mắt xích khác nhau trong chuỗi cung ứng (nhà sản xuất, nhà phân phối, nhà bán lẻ và người tiêu dùng cuối cùng).
Từ lý thuyết đến thực tiễn: cảm biến và Internet vạn vật
Tính hữu ích thực tiễn của mô hình toán học dựa trên sự phân hủy ATP tăng lên khi được kết hợp với các công nghệ giám sát thời gian thực . Hiện nay, các công cụ như hình ảnh siêu phổ, cảm biến hóa học và hệ thống điện tử có thể phát hiện những thay đổi trong thành phần của cá mà không cần phá hủy mẫu.
Thông thường, các thiết bị này chỉ cung cấp các phép đo điểm, nhưng thiếu khả năng dự đoán . Phương pháp được phát triển ở Hokkaido đề xuất sử dụng mô hình như một "bộ não" để diễn giải các tín hiệu cảm biến, chuyển đổi chúng thành các tham số của hệ thống phản ứng, và từ đó, ước tính giá trị K hiện tại và sự phát triển trong tương lai của nó.
Trong kịch bản Internet vạn vật (IoT) , nơi các thùng chứa cá, phòng bảo quản lạnh, xe tải và trung tâm hậu cần có thể được trang bị các cảm biến kết nối, mô hình này sẽ hoạt động như một công cụ ra quyết định tự động: nó sử dụng dữ liệu về nhiệt độ, loài cá và thời gian bảo quản, tính toán độ tươi và thời hạn sử dụng còn lại, đồng thời đưa ra cảnh báo hoặc khuyến nghị về lô hàng nào nên được bán trước, lô nào nên giảm giá hoặc khi nào nên loại bỏ sản phẩm khỏi chuỗi cung ứng.
Các nhà nghiên cứu đã nộp bằng sáng chế ở nhiều quốc gia liên quan đến công nghệ này, với tầm nhìn tích hợp nó vào các thiết bị cảm biến và hệ thống kiểm soát độ tươi tự động. Đối với ngành công nghiệp đánh bắt cá ngày càng toàn cầu hóa, nơi chuỗi cung ứng ngày càng dài và phức tạp, những công cụ như thế này có thể tạo ra sự khác biệt giữa hậu cần hiệu quả và hậu cần bị ảnh hưởng bởi tổn thất và khiếu nại.
Song song đó, các mô hình dự đoán đã được thiết lập, chẳng hạn như chương trình Dự đoán Hư hỏng và An toàn Thực phẩm (FSSP) của DTU Aqua, được sử dụng làm tiêu chuẩn để so sánh các phương trình mới. Nghiên cứu gần đây đã phát triển tới 15 phương trình dự đoán dựa trên các thông số lý hóa, cho thấy độ chính xác trên 90% so với dữ liệu thực tế và kết quả FSSP, khẳng định rằng sự kết hợp giữa cảm biến, mô hình hóa và đánh giá cảm quan là một công cụ mạnh mẽ cho ngành công nghiệp.
Tác động đến ngành công nghiệp và quản lý chất lượng
Cá là thực phẩm thiết yếu trong chế độ ăn uống toàn cầu , với tỷ lệ sản lượng toàn cầu dành trực tiếp cho tiêu dùng của con người rất cao, và cá tươi vượt trội hơn các hình thức khác về mức độ phổ biến. Tại Liên minh châu Âu, mức tiêu thụ bình quân đầu người rất cao, và các quốc gia như Tây Ban Nha nằm trong số những nước dẫn đầu, với hơn 40 kg/người/năm.
Tầm quan trọng này tạo ra áp lực rất lớn đối với việc quản lý chất lượng và an toàn thực phẩm thủy sản . Các công ty phải cung cấp cá đáp ứng được kỳ vọng về độ tươi ngon của người tiêu dùng ngày càng khắt khe, đồng thời kiểm soát chi phí, giảm thiểu lãng phí và tuân thủ các quy định nghiêm ngặt về sức khỏe.
Các nghiên cứu chất lượng khách quan đã chỉ ra rằng sự dao động nhiệt độ trong quá trình bảo quản và vận chuyển có tác động trực tiếp đến sự hư hỏng, đặc biệt là đối với các loài nhạy cảm như cá mòi. Những biến động nhỏ trong chuỗi cung ứng lạnh có thể làm giảm đáng kể thời hạn sử dụng, tăng giá trị K và đẩy nhanh sự xuất hiện của các khiếm khuyết về cảm quan.
Đồng thời, tính không đồng nhất của nguyên liệu thô (kích thước, trạng thái sinh lý, xử lý sau khi đánh bắt, v.v.) tạo ra sự biến động bổ sung. Mô hình hóa cho phép kết hợp một phần sự biến động này thông qua các tham số có thể điều chỉnh và phạm vi tin cậy, giúp công ty hiểu rõ hơn và kiểm soát tốt hơn các rủi ro liên quan đến từng lô hàng.
Trong các đánh giá về việc tuân thủ các yêu cầu về độ tươi ngon và chất lượng, người ta nhận thấy rằng các nhà sản xuất thường đáp ứng các thông số kỹ thuật ở mức cao (khoảng 87%), các nhà bán lẻ thì thấp hơn một chút (khoảng 79%), và người tiêu dùng cảm nhận mức độ tuân thủ thấp hơn (khoảng 50%). Khoảng cách này làm nổi bật sự khác biệt giữa chất lượng "được đo lường" và chất lượng "được cảm nhận" và củng cố vai trò của các công cụ khách quan trong việc hỗ trợ tính minh bạch và giao tiếp trong toàn bộ chuỗi cung ứng.
Trên thực tế, việc sở hữu các mô hình toán học về độ tươi tích hợp dữ liệu phòng thí nghiệm, đánh giá cảm quan và các thông số quy trình cho phép ngành công nghiệp đưa ra các quyết định nhanh chóng và đáng tin cậy hơn: xác định rõ hơn thời hạn sử dụng đã công bố, điều chỉnh chiến lược định giá theo tình trạng thực tế của sản phẩm, lập kế hoạch vận chuyển dựa trên độ tươi dự kiến hoặc xác định các điểm quan trọng trong chuỗi cung ứng nơi thời hạn sử dụng bị hao phí nhiều nhất.
Toàn bộ cách tiếp cận này phù hợp với xu hướng rõ ràng hướng tới các hệ thống thực phẩm hiệu quả và bền vững hơn , trong đó mục tiêu không chỉ đơn thuần là đảm bảo cá "không bị hỏng", mà còn là giảm thiểu lãng phí không cần thiết và cung cấp chất lượng ổn định theo thời gian và trên các thị trường khác nhau.
Dựa trên các bằng chứng hiện có, các mô hình dựa trên sự phân hủy ATP và giá trị K biến đổi các quá trình vô hình thành một công cụ định lượng giúp chúng ta hiểu được độ tươi của cá thay đổi như thế nào từ lúc đánh bắt cho đến khi đến tay người tiêu dùng. Bằng cách kết hợp kiểm tra cảm quan, phân tích hóa lý, các phương trình dự đoán, công nghệ cảm biến và IoT, một hệ thống kiểm soát chất lượng tinh vi hơn nhiều được tạo ra, cải thiện việc ra quyết định trong ngành công nghiệp đánh bắt cá và cung cấp cho người tiêu dùng một sản phẩm an toàn hơn, ngon hơn và đáp ứng tốt hơn kỳ vọng của họ khi họ chỉ đơn giản yêu cầu cá tươi thực sự.
