Fusión secuencial de información adquirida mediante lengua electrónica basada en solventes eutécticos naturales para mejorar la detección de alteraciones por calor en miel

AZCARATE S.; DAZAT R.E.; CAMIÑA J.M.; SILVA, M.F.; GOMEZ, F.

Corrientes

Congreso; XI Congreso Argentino de Química Analítica; 2021

En la actualidad, el fraude vinculado a los alimentos es un problema creciente, donde situaciones de falsificación o el agregado intencional de sustancias adquieren cada vez más protagonismo y se tornan, a su vez, más sofisticados. En pos de superar estas dificultades, resulta necesario disponer de métodos analíticos rápidos capaces de ser utilizados en los controles de rutina de productos alimentarios1. Actualmente, las investigaciones analíticas se orientan hacia el desarrollo de herramientas que brinden soluciones rápidas, no destructivas, de bajo costo y amigables con el ambiente. En este aspecto, las técnicas basadas en mediciones espectroscópicas se presentan como las alternativas más atractivas.En ocasiones, es posible realizar diferentes mediciones sobre una misma muestra y, si bien una única fuente puede brindar información analítica relevante, una muestra podría ser mejor caracterizada mediante el análisis conjunto de su información analítica multiplataforma, principalmente en muestras de alta complejidad, como, por ejemplo, en alimentos2,3. Particularmente, algunos aceites vegetales como los de oliva extra virgen, canola, sésamo, chía y lino presentan características nutricionales y sensoriales que los hacen componentes únicos y básicos de la dieta por lo que tienen un mayor valor en el mercado nacional respecto a los aceites refinados. Es por ello, que su adulteración es una de las prácticas fraudulentas más frecuentes, generalmente por adición de otros tipos de aceites más económicos, como los refinados de girasol, maíz o soja, entre otros. Por todo ello, frente al actual contexto de un mercado cada vez más globalizado resulta imprescindible disponer de herramientas de análisis que permitan verificar la calidad e inocuidad de estos productos4.En el presente trabajo se desarrolló una metodología analítica basada en mediciones de absorbancia UV-Vis, NIR y fluorescencia multidimensional basada en la generación de matrices de excitación-emisión (EEM), acopladas a análisis quimiométrico para el estudio de adulteración en aceites de oliva extra virgen, canola, sésamo, chía y lino. Se evaluó la presencia de adulterantes de distinta naturaleza (aceites refinados de girasol, maíz y soja) en bajos niveles de concentración (entre 2-15 %). Se analizaron un total de 148 muestras de aceites adulterados. Para determinar la cantidad de adulterante presente en las muestras, se construyeron modelos predictivos mediante el análisis por cuadrados mínimos parciales (PLS) a partir de cada conjunto de datos obtenido por cada técnica individual. Adicionalmente, y con la finalidad de evaluar la sinergia de la información procedente de cada fuente instrumental, se evaluaron dos estrategias de fusión de datos (nivel bajo y nivel medio). Para cada tipo de aceite, las muestras de calibración y validación se generaron a partir de un diseño experimental. Así, en cada caso, se construyeron cinco modelos de calibración PLS con los datos recogidos por cada técnica espectroscópica individual y con datos fusionados de nivel bajo y de nivel medio. Se evaluaron un total de 25 modelos (5 por cada tipo 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 RMSEC, RMSECV, el error cuadrático medio de predicción (RMSEP) y el error porcentual de predicción (REP%). Además, se evaluó la exactitud de la metodología analítica desarrollada mediante un gráfico de concentración predicha con respecto a concentración nominal y la estimación de la región elíptica de confianza conjunta. En términos generales, la fluorescencia no convencional de EEM proporciona mayor información del sistema mediante el uso de un solo instrumento. Este aumento en la información química contenida en un mismo dato instrumental permite la obtención de modelos más sensibles que aprovechan esta información para lograr errores de predicción inferiores (REP% menores a 20 %) a los obtenidos por las técnicas espectroscópicas convencionales de detección espectral (REP% menores a 36 % y 50 % para UV-Vis y NIR, respectivamente). Esta observación valida, también, los resultados obtenidos para los modelos construidos con los datos fusionados, en el que la combinación de la información instrumental, conlleva una mejora sustancial de la eficiencia del modelo (REP% menores a 15 % 16 % para el nivel bajo y medio, respectivamente). Los resultados obtenidos demostraron que el aumento en la combinación de información de los datos lleva consigo una mejora sustancial en la eficiencia predictiva de los modelos respecto a los construidos con señales instrumentales individuales. Los resultados demostraron el potencial uso de técnicas espectroscópicas en combinación con la quimiometria, como una opción confiable para los análisis de autenticidad en aceites de calidad.