Determinación de la adulteración de aceites de alto valor nutricional mediante el uso de técnicas espectroscópicas y análisis quimiométrico de datos multi-instrumentales

WAGNER, MARCELO ; MUCH, DIEGO; AZCARATE, SILVANA; ALCARAZ, MIRTA RAQUEL; GOICOECHEA, HÉCTOR CASIMIRO; CAMIÑA, JOSÉ M.

Congreso; XI Congreso Argentino de Quimica Analítica; 2021

Los aceites vegetales no convencionales, como los de canola, sésamo, chía y lino, presentan características nutricionalesy sensoriales particulares que los hacen componentes únicos y básicos de la dieta, como lo son también los aceites deoliva extra virgen. Su alta demanda en el mercado, su alto valor nutricional, su elevado costo y, en el caso de los aceitesno convencionales, su baja regulación, los hacen blanco de acciones fraudulentas con el fin, entre otros, de reducir loscostos de producción. Su adulteración es una de las prácticas fraudulentas más frecuentes que ocurre, generalmente,por adición de aceites refinados más económicos, como los de girasol, maíz o soja1. Actualmente, las investigaciones eneste campo se orientan hacia el desarrollo de herramientas que brinden soluciones rápidas, no destructivas, de bajocosto y amigables con el ambiente. En este aspecto, las técnicas basadas en mediciones espectroscópicas se muestrancomo las alternativas más atractivas. Asimismo, el análisis quimiométrico de datos ha demostrado una sinergia conestas técnicas analíticas, impactando positivamente en todos los ejes del desarrollo experimental, principalmente, enla reducción de tiempos de análisis, en el consumo de solventes y en el incremento de información química de lossistemas en estudio2,3.En el presente trabajo se presenta una metodología analítica articulada en torno a técnicas espectroscópicasmultidimensionales (UV-Vis, NIR y fluorescencia de matrices de excitación-emisión (EEM), acoplada a análisisquimiométrico de datos para determinar adulteraciones en aceites de oliva extra virgen, canola, sésamo, chía y lino. Seevaluaron adulterantes de distinta naturaleza (aceites refinados de girasol, maíz y soja) en bajos niveles deconcentración (2-15 %). Para la cuantificación de adulterante, se construyeron modelos predictivos mediante el análisispor cuadrados mínimos parciales (PLS) con cada conjunto de datos obtenido por cada técnica individual.Asimismo, con el fin de explotar las particularidades de la información procedente de cada fuente instrumental, seevaluaron dos estrategias de fusión de datos (nivel bajo y nivel medio). Se analizó un total de 25 modelos (5 por cadatipo de aceite). La capacidad predictiva de cada modelo se evaluó a partir del análisis de los parámetros estadísticos,como los coeficientes de regresión (R2) de la calibración, los errores cuadráticos medios de calibración (RMSEC), devalidación cruzada (RMSECV) y de predicción (RMSEP), como también, el error porcentual de predicción (REP%). Entérminos generales, la fluorescencia de EEM proporciona mayor información del sistema en una única medición. Esteaumento en la información química contenida en un mismo dato instrumental permite la obtención de modelos mássensibles que aprovechan esta información para lograr errores de predicción inferiores (REP% menores a 20 %) a losobtenidos por las técnicas espectroscópicas convencionales de detección espectral (REP% menores a 36 % y 50 % paraUV-Vis y NIR, respectivamente). Esta observación valida, también, los resultados obtenidos para los modelosconstruidos con los datos fusionados, en el que la combinación de la información instrumental, conlleva una mejorasustancial de la eficiencia del modelo (REP% menores a 15 % 16 % para el nivel bajo y medio, respectivamente).Los resultados obtenidos demostraron que el aumento de información adquirida conlleva una mejora sustancial en laeficiencia predictiva de los modelos respecto a los construidos con señales instrumentales individuales. Además, sedemostró la factibilidad de técnicas espectroscópicas en combinación con la quimiometría para los análisis deautenticidad en aceites de calidad.