Das Max Rubner-Institut hat in Kooperation mit weiteren Forschungsinstitutionen eine wissenschaftlich fundierte Datenbank zur Ermittlung des Proteingehalts in Lebensmitteln entwickelt. Diese verzeichnet spezifische Umrechnungsfaktoren (Nitrogen-to-Protein Conversion Factors, NCF), mit denen der Proteingehalt präzise aus dem gemessenen Stickstoffgehalt abgeleitet wird. Die neu ermittelten NCF bewegen sich in einem Intervall von 5,0 bis 5,9 und unterschreiten damit den bisher etablierten Standardfaktor von 6,25 spürbar. In der Konsequenz resultiert dies je nach Lebensmittelmatrix in um etwa 5 bis 20 Prozent niedrigeren rechnerischen Proteingehalten.
Grenzen des historischen Standardfaktors
Methodisch bedingt wird der Proteingehalt in der Lebensmittelanalytik selten direkt bestimmt, sondern indirekt über den Gesamtstickstoffgehalt berechnet. Der bislang pauschal genutzte NCF von 6,25 basiert auf empirischen Annahmen zum Stickstoffanteil tierischer Proteine, die vor rund 200 Jahren formuliert wurden. Auch spätere, matrixspezifischere NCF stammen großteils aus der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts. Trotz bekannter analytischer Unschärfen fand der Faktor 6,25 bislang durchgehend Anwendung. Und zwar von der Deklaration gemäß Lebensmittelinformationsverordnung über nationale und internationale Nährstoffdatenbanken bis hin zu Verzehrsstudien und Ernährungsempfehlungen. Dies führte systematisch zu verzerrten Werten bei der Erfassung des tatsächlichen Proteingehalts.
Die NiCE-Factors-Datenbank als neuer Standard
Zur Erhöhung der Datenqualität hat das Max Rubner-Institut die Proteingehaltberechnung grundlegend überarbeitet und den Terminus „Protein“ systematisch harmonisiert. Dies wurde gemeinsam mit dem Netzwerk europäischer Nährstoffdatenbanken (EuroFIR), der Technischen Universität München und der Universität Bonn bearbeitet. Das Ergebnis ist die öffentlich zugängliche und kürzlich publizierte Nitrogen Conversion Estimates Factors Database (NiCE Factors Database). Sie stellt für Labor und Analytik eine differenzierte, wissenschaftlich abgesicherte Alternative zu den bisherigen Umrechnungsfaktoren dar.
Quelle
Max Rubner-Institut – Bundesforschungsinstitut für Ernährung und Lebensmittel (09/2026)
Publikation
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
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0308814626032176?via%3Dihub
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
https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10408398.2025.2503461