Cuando se intenta replicar en casa el yogur cremoso del supermercado, lo habitual es que el resultado no sea el esperado: demasiado líquido, textura irregular o sabor apagado. Uno podría pensar que la diferencia está en los ingredientes, pero en realidad, la clave está en la física. Lo que ocurre dentro de ese pequeño envase de yogur es el resultado de una coreografía molecular en la que intervienen proteínas, redes de gel, burbujas de aire y fuerzas invisibles como la tensión superficial. En cada cucharada hay ciencia.
Un reciente artículo publicado en Sustainable Food Technology profundiza en cómo la física de la materia blanda permite entender y diseñar la estructura de los alimentos a niveles que antes eran imposibles. El estudio, firmado por Subhash Pawde y Jaydeep Dave, repasa cómo conceptos como la reología, los sistemas coloidales o las transiciones de fase son fundamentales para controlar la textura, estabilidad y comportamiento sensorial de alimentos cotidianos como el yogur, el pan, las carnes vegetales o el helado. Además, muestra cómo la inteligencia artificial y las tecnologías emergentes están cambiando la forma en que diseñamos y producimos lo que comemos.
El alimento como materia blanda
La expresión "materia blanda" se refiere a materiales como geles, emulsiones, espumas o coloides. Lo que tienen en común es su comportamiento intermedio entre sólidos y líquidos. En el caso de los alimentos, esto significa que pueden deformarse con facilidad, responden a cambios de temperatura o presión, y sus propiedades varían según cómo se procesen. Tal como se afirma en el artículo, “estos materiales exhiben un estado intermedio entre sólidos convencionales y líquidos, con propiedades viscoelásticas, complejidad estructural y sensibilidad a estímulos externos”.
Esta característica los convierte en una clase especial de materiales. Las proteínas, los lípidos y los polisacáridos no actúan por separado, sino que se autoorganizan en estructuras complejas. Es el caso de las micelas de caseína en la leche o de las redes de colágeno en productos cárnicos. La organización a escala nanométrica determina si un producto es cremoso, granuloso, estable o quebradizo.
Reología: medir la textura como si fuera un lenguaje
La reología es la ciencia que estudia cómo fluyen y se deforman los materiales. En el caso de los alimentos, esto se traduce en la medición cuantitativa de propiedades como la viscosidad, la elasticidad y la consistencia. Según el paper, “la firma reológica de un alimento refleja directamente su estructura jerárquica”.
Por ejemplo, un yogur ideal debe tener una resistencia al esfuerzo suficiente para no desmoronarse (modulo de almacenamiento elevado) pero también ser lo bastante fluido como para comerse con una cuchara (índice de fluidez adecuado). En alimentos complejos como las emulsiones estabilizadas con proteínas, los valores reológicos permiten predecir no solo la textura, sino también la percepción sensorial del consumidor. La reología es, por tanto, una herramienta esencial en el diseño de alimentos personalizados y reproducibles a gran escala.
El papel de las interacciones moleculares
La estructura final de un alimento no depende solo de sus ingredientes, sino de las interacciones físicas entre ellos. El artículo dedica un apartado detallado a estas fuerzas: van der Waals, enlaces de hidrógeno, interacciones iónicas e hidrofóbicas. Cada una cumple una función específica.
Por ejemplo, las proteínas y los lípidos en un producto lácteo se unen por fuerzas de van der Waals, que aunque débiles, al sumarse crean estabilidad. En emulsiones, los enlaces de hidrógeno contribuyen a que las moléculas se alineen y formen una red resistente. En sistemas como el pan o las carnes vegetales, las interacciones hidrofóbicas permiten que las proteínas formen estructuras que imitan la fibra muscular.
Una cita especialmente clara del artículo resume esta importancia: “estas fuerzas crean paisajes energéticos complejos que determinan la estructura y las propiedades funcionales del alimento a múltiples escalas”.
Autoensamblaje: cuando los ingredientes se organizan solos
Una de las ideas más potentes del trabajo es la del autoensamblaje molecular. Significa que, bajo ciertas condiciones, las moléculas se agrupan de forma espontánea en estructuras organizadas como micelas, fibras o vesículas. No hace falta intervención externa, solo el conocimiento preciso de cómo interactúan entre ellas.
El estudio analiza cómo esta propiedad se puede usar para encapsular compuestos bioactivos (como vitaminas o probióticos), diseñar alimentos con liberación controlada o ajustar la textura según la temperatura. En el caso de los geles, por ejemplo, el autoensamblaje crea redes tridimensionales que atrapan agua, grasa o aire. La textura resultante dependerá del tipo de enlaces que predominen.
Lo interesante es que este tipo de organización ocurre de forma jerárquica. Las interacciones a escala molecular determinan estructuras a escala nanométrica, que a su vez influyen en la macroestructura que percibimos al comer. Es un enfoque de abajo hacia arriba que permite predecir con precisión las propiedades finales del alimento.
Procesamiento inteligente: de la fermentación al plasma frío
Más allá del laboratorio, la física de la materia blanda ya está transformando los procesos industriales. El paper repasa tecnologías como la fermentación de precisión, el uso de plasma frío para modificar superficies sin calentar los alimentos, y la extrusión de alta humedad que permite formar fibras vegetales con estructura similar a la carne.
Una innovación destacada es la aplicación de modelos termodinámicos para controlar las transiciones de fase, por ejemplo, en mezclas de proteínas y almidón. Esto permite decidir con precisión la temperatura y humedad que darán como resultado una textura deseada. En sistemas más avanzados, incluso se utilizan modelos predictivos que integran inteligencia artificial para ajustar en tiempo real las condiciones del proceso, gracias a sensores y algoritmos.
Como indican los autores, “el procesamiento basado en física de materia blanda proporciona un alejamiento fundamental de los métodos empíricos tradicionales hacia técnicas predictivas basadas en mecanismos”.
Inteligencia artificial y sensores: diseñar comida con algoritmos
Una parte fundamental del artículo está dedicada a la integración de la inteligencia artificial (IA) en la ciencia de los alimentos. Gracias al aprendizaje automático, hoy es posible predecir el comportamiento de un alimento a partir de datos de su microestructura, condiciones de procesamiento o composición.
Esto tiene aplicaciones directas: diseñar nuevas fórmulas de productos sin ensayo y error, optimizar el tiempo de fermentación en yogur o ajustar la textura en alimentos impresos en 3D. Los modelos conocidos como Physics-Informed Neural Networks (PINNs) combinan ecuaciones físicas con datos experimentales, logrando una predicción mucho más precisa del comportamiento del alimento en condiciones reales.
Además, sistemas de visión artificial ya son capaces de analizar en tiempo real los cambios estructurales durante la cocción o el moldeado, facilitando la automatización y el control de calidad.
¿Qué implicaciones tiene todo esto?
Todo lo descrito no es solo relevante para la industria alimentaria. La posibilidad de diseñar alimentos con estructuras predecibles abre la puerta a una nutrición personalizada, más eficiente y sostenible. El conocimiento profundo de la estructura interna de los alimentos también ayuda a mejorar su conservación, a reducir la necesidad de aditivos, y a crear versiones más saludables de productos tradicionales.
El artículo concluye que esta integración entre física, biotecnología y digitalización está transformando la forma en que pensamos, producimos y consumimos alimentos. Como indican los autores, “la física de la materia blanda permite el diseño racional de productos funcionales, sostenibles y atractivos para el consumidor”.
Referencias
- Subhash Pawde y Jaydeep Dave. Applications of Soft Matter Physics in Food Science: From Molecular Interactions to Macro-Scale Food Structures. Sustainable Food Technology, Royal Society of Chemistry, junio 2025. DOI: 10.1039/D5FB00172B.
