Proteingehalt in Lebensmitteln Bis zu 20 Prozent weniger Protein als angegeben

Quelle: Pressemitteilung Max-Rubner-Institut 2 min Lesedauer

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Seit rund 200 Jahren berechnen Labore den Proteingehalt in Lebensmitteln über einen pauschalen Umrechnungsfaktor aus dem Stickstoffgehalt. Nun hat ein Forschungsteam diese alte Annahme wissenschaftlich überarbeitet und fundierte neue Faktoren ermittelt. Die Folge: tatsächliche Proteingehalte sind wohl deutlich geringer als bislang angegeben.

Wie viel Protein in einem Lebensmittel steckt, wird typischerweise nicht direkt gemessen, sondern über den Stickstoffgehalt und einen allgemeinen – seit rund 200 Jahren gängigen – Umrechnungsfaktor ermittelt.(Bild:  KI-generiert / Gemini)
Wie viel Protein in einem Lebensmittel steckt, wird typischerweise nicht direkt gemessen, sondern über den Stickstoffgehalt und einen allgemeinen – seit rund 200 Jahren gängigen – Umrechnungsfaktor ermittelt.
(Bild: KI-generiert / Gemini)

Der Proteingehalt in Lebensmitteln ist eine zentrale Kenngröße in der Ernährungswissenschaft und wichtig bei der Kennzeichnung und gesundheitlichen Bewertung von Lebensmitteln. Traditionell wird der Proteingehalt in Lebensmitteln jedoch nicht direkt gemessen, sondern aus deren Stickstoffgehalt berechnet. Hierfür kommt meist ein pauschaler Umrechnungsfaktor von 6,25 zum Einsatz, der Nitrogen-to-protein conversion factor NCF. Dieser Faktor geht auf historische Annahmen zum Stickstoffgehalt von Proteinen in tierischen Substanzen zurück und wurde bereits vor rund 200 Jahren eingeführt (Gerard Mulder, 1839). Auch später entwickelte lebensmittelspezifischere NCF, so genannte Jones-Faktoren, stammen überwiegend aus der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts.

Veraltete Annahmen hinterfragt

Trotz bekannter Ungenauigkeit ist der NCF von 6,25 bis heute in nahezu allen relevanten Bereichen der verbreitete Standard für die Bestimmung des Proteingehalts. Dazu zählen unter anderem die Lebensmittelkennzeichnung gemäß Lebensmittelinformationsverordnung, nationale und internationale Nährstoffdatenbanken, Verzehrserhebungen sowie die Ableitung von Proteinzufuhrempfehlungen und die Bewertung der Proteinqualität. Dies kann zu systematischen Verzerrungen in der Bewertung des tatsächlichen Proteingehalts in Lebensmitteln führen.

Vor diesem Hintergrund verfolgt das Max-Rubner-Institut (MRI) in Zusammenarbeit mit dem Netzwerk europäischer Nährstoffdatenbanken (EuroFIR) sowie der Technischen Universität München (TUM) und der Universität Bonn das Ziel, die Berechnung des Proteingehalts in Nährstoffdatenbanken grundlegend zu überarbeiten und wissenschaftlich neu zu definieren. Ein erster Schritt hierzu bestand in der systematischen Aufarbeitung und Harmonisierung des Begriffs „Protein“ in Hinblick auf Nährstoffdatenbanken.

Überarbeitete Faktoren ergeben geringere Proteingehalte

Darauf aufbauend wurde eine umfassende Datenbank für NCF entwickelt, die eine differenziertere und wissenschaftlich fundierte Alternative zu bisherigen Faktoren darstellt. Die Auswertungen zeigen, dass die neu abgeleiteten NCF im Bereich von 5,0 bis 5,9 und damit teilweise deutlich unter dem bislang verwendeten Faktor von 6,25 liegen. Daraus ergeben sich je nach Lebensmittelgruppe um etwa 5 bis 20 Prozent geringere Proteingehalte. Diese neue NCF-Datenbank (Nitrogen Conversion Estimates Factors Database – NiCE Factors Database) wurde wissenschaftlich publiziert und ist öffentlich zugänglich.

In einem finalen Schritt wird untersucht, welche Auswirkungen überarbeitete Proteindaten auf verschiedene Anwendungsbereiche haben, beispielsweise bei der Berechnung der Proteinzufuhr aus Verzehrserhebungen.

Originalpublikationen:

Pferdmenges LE, Schweiggert F, Colombani PC, Poulsen A, Dias MG, Lisciani S, Zhang L, Grootswagers P, Wust M, Storcksdieck Genannt Bonsmann S, Schweiggert-Weisz U: Developing a comprehensive database of nitrogen-to-protein conversion factors: the NiCE factors database, Food Chem 528, 151057, 2026; DOI: 10.1016/j.foodchem.2026.151057

Pferdmenges LE, Colombani PC, Hauger Carlsen M, Pajari AM, Poulsen A, Dias MG, Moller A, Lisciani S, Wust M, Storcksdieck Genannt Bonsmann S, Schweiggert-Weisz U: Toward harmonizing protein data in food composition databases: evaluating perspectives, methods and implications, Crit Rev Food Sci Nutr 65 (33), 8502-8515, 2025; DOI: 10.1080/10408398.2025.2503461

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