Identificación y cuantificación de metabolitos relevantes en muestras de miel mediante resonancia magnética nuclear y herramientas quimiométricas

ALEJANDRO G. GARCÍA REIRIZ; ANDRÉS MARTÍNEZ BILESIO; PAULA BURDISSO; ROFOLFO RASIA

Santa Rosa, La Pampa

Congreso; X Congreso Argentino de Química Analítica; 2019

AAQA

Argentina es el tercer productor mundial de miel, exportando el 95% de su producción. La provincia de Santa Fe es la segunda provincia productora y líder en exportaciones de miel a granel. Sin embargo, el 80% de las exportaciones tienen por destino mercados que, de acuerdo a ciertos parámetros analíticos, valorizan mieles en forma diferenciada, imponiendo nuevos desafíos a los acopiadores locales.En este trabajo se presenta una novedosa metodología para la identificación y cuantificación de distintos metabolitos en muestras de miel. Para corroborar el procedimiento propuesto se estudiaron los azúcares D-Fructosa y D-Glucosa, que resultan relevantes desde el punto de vista de la calidad nutricional y revisten interés en la determinación del valor comercial de los distintos lotes1. Se utilizaron 50 muestras de miel provenientes de diferentes regiones de Argentina. Se adquirieron los espectros unidimensionales de protones (1D1H) de todas ellas por medio de resonancia magnética nuclear (RMN)2 empleando el espectrómetro Bruker Avance III de 700 MHz. A continuación, el conjunto de todos los perfiles metabólicos obtenidos se condensó en una única matriz de datos.La identificación de los metabolitos se efectuó mediante búsqueda en diferentes bases de datos, tales como ?Biological Magnetic Resonance Data Bank? (BMRB)3. Posteriormente, su cuantificación en las distintas muestras de miel se realizó utilizando el software BATMAN4. Dada la complejidad de las señales, no se obtuvieron resultados satisfactorios a partir de los parámetros espectroscópicos de cada metabolito (valores de desplazamiento químico, constante de acoplamiento e integración). Por lo tanto, la cuantificación se llevó a cabo empleando ?moldes? o ?templados? de la señal espectroscópica del metabolito de interés, generados a partir de la descomposición bilineal de los espectros crudos adquiridos para todas las muestras. Dicha descomposición fue efectuada por Multivariate Curve Resolution - Alternating Least Square (MCR-ALS)5. Esta estrategia permitió generar ?moldes? no simulados que contemplaban las propiedades intrínsecas de la matriz de cada muestra. De este modo, se logró obtener un conjunto de concentraciones para los metabolitos analizados en las muestras de miel.Por lo expuesto anteriormente, a través de este trabajo se pudo demostrar que la estrategia propuesta desde el campo de la Metabolómica resulta adecuada para el control y análisis de alimentos. Al mismo tiempo, se logró desarrollar una novedosa metodología para la identificación y cuantificación de metabolitos en matrices complejas basada en RMN y en la utilización de herramientas quimiométricas.