Cuando pagas por comida artesanal (queso gruyere suizo, extracto de vainilla orgánico, prosciutto italiano), ¿obtienes lo que pagaste?
Con estimaciones de fraude alimentario global de hasta 40 mil millones de dólares al año, es una cuestión que los investigadores de la Universidad Purdue están abordando con una técnica de «huella digital» alimentaria lo suficientemente sensible como para distinguir entre alimentos elaborados con los mismos ingredientes, pero en diferentes lugares.
El fraude alimentario, que la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE.UU. denomina oficialmente «adulteración por motivos económicos», ocurre cuando los fabricantes sustituyen un ingrediente más barato por uno que es más valioso, como cortar aceite de oliva con aceite vegetal o mezclar azafrán con tallos de plantas molidas. Es un delito difícil de detectar, ya que los alimentos pueden alterarse en cualquier parte de la cadena de suministro global.
Garantizar la autenticidad es aún más difícil cuando proveedores deshonestos simplemente cambian un producto similar por su contraparte más cara, como la sal marina del Himalaya o los tomates San Marzano.
«Piense en la diferencia entre un jamón criado en libertad en Portugal, añejado en una cueva durante dos años, y un jamón que se compra en WalMart», dijo Bartek Rajwa, profesor investigador de ciencias biológicas computacionales en la Universidad Purdue. «Ambos son carne de cerdo, los mismos ingredientes, pero tienen un sabor, olor y textura muy diferentes. Para diferenciarlos, necesitamos un sistema que pueda analizar cuantitativamente esas características. Es un gran desafío».
Rajwa y su equipo están desarrollando un proceso de dos partes, pendiente de patente, para proporcionar información sobre la composición atómica y la estructura química de una muestra de alimento, suficiente para identificar los ingredientes, la preparación y, potencialmente, el punto de origen.
Los resultados publicados de una prueba que utilizó el primer paso como método independiente tuvieron una precisión del 99 % para distinguir el sabor de vainilla de imitación del extracto de vainilla real, y aproximadamente un 90 % de precisión para identificar el queso europeo con la marca «Gruyère» frente a un queso estilo Gruyère producido en Wisconsin. . A principios de este año, Rajwa presentó el proceso de dos partes más sofisticado en la XV conferencia de Detección de Calidad y Seguridad de los Alimentos y la Agricultura de la Sociedad de Ingenieros de Instrumentación Fotoóptica (SPIE).
Rajwa, experto en técnicas de análisis biológico, se topó con el campo de la autenticación de alimentos como parte de su trabajo desarrollando sistemas para reconocer la contaminación bacteriana de los alimentos.
«Comencé a asistir a conferencias sobre ciencia de los alimentos y a escuchar a los líderes en el campo, y fue entonces cuando me di cuenta de la magnitud del problema», dijo Rajwa. «Estamos hablando de una enorme empresa criminal que pasa casi desapercibida. La mayoría de las veces el único daño es que se paga más y se obtiene un producto de calidad inferior, pero hay casos en los que puede causar daños graves. «
Para identificar alimentos se utilizan muchos métodos de espectroscopia, incluida la espectrometría de masas , la espectroscopia de fluorescencia y la cromatografía líquida. Sin embargo, afirmó Rajwa, ninguno de los métodos existentes es infalible y la mayoría son difíciles y costosos, lo que deja un amplio margen para la innovación en este campo.
Para afrontar el desafío, los colaboradores de Rajwa y Purdue, J. Paul Robinson y Euiwon Bae, recurrieron a la espectroscopia de descomposición inducida por láser (LIBS), un método que está bien desarrollado para su uso en ciencia de materiales y metalurgia, pero que no se usa comúnmente en ciencia de alimentos. LIBS utiliza un láser de alta potencia para crear una pequeña columna de plasma en la superficie de una muestra. La intensidad de las diferentes longitudes de onda de la luz emitida por el plasma indica el tipo y proporción de elementos que componen los ingredientes de la muestra e incluso proporciona información valiosa sobre su textura. LIBS crea un espectro digital único que, con un enfoque de aprendizaje automático que el equipo de Rajwa desarrolló para la tarea, se procesa en una huella digital que puede usarse para verificar la identidad del alimento analizado.
En un artículo publicado en Foods , el equipo probó varias muestras de queso alpino, café, extracto de vainilla, vinagre balsámico y especias como nuez moscada, pimienta y cúrcuma. Para muchos alimentos, el método fue muy preciso, incluso cuando se utilizó un instrumento LIBS portátil y económico. Pero para alimentos más complejos, como el queso estilo alpino, dijo Rajwa, el espectro LIBS no es suficiente.
Para obtener información adicional que pueda ayudar a verificar el origen incluso de alimentos complejos como el queso y el jamón, está trabajando en un segundo paso utilizando la espectroscopía Raman, que es capaz de identificar moléculas orgánicas específicas, como las asociadas con la presencia de pesticidas, fungicidas o antibióticos en los alimentos.
«En cierto sentido, forman este par complementario: lo que uno no puede detectar, el otro sí», dijo Rajwa. «LIBS te da la cantidad de cada átomo y Raman te dice cómo están organizados».
En la conferencia SPIE, Rajwa presentó datos con el método de dos partes que muestran mejoras en la precisión con respecto a LIBS como método independiente; Los resultados finales aún no se han publicado.
Más información: Sungho Shin et al, Prueba de contaminación de alimentos mediante espectroscopia de descomposición inducida por láser (LIBS) combinada y espectroscopia Raman, Sensing for Agriculture and Food Quality and Safety XV (2023). DOI: 10.1117/12.2665238
Xi Wu et al, Autenticación rápida de alimentos mediante un sistema portátil de espectroscopía de descomposición inducida por láser, Foods (2023). DOI: 10.3390/alimentos12020402
