La nueva metodología se basa en analizar la fracción aromática del aceite (los compuestos químicos volátiles) como si fuera la nariz de un catador humano mediante el empleo de la cromatografía de gases acoplada y a la espectrometría de movilidad iónica, que es una técnica que separa los iones en fase gaseosa, según ha informado la UCO en un comunicado.
Este instrumento genera gráficos tridimensionales (con los tiempos de retención y de deriva y la intensidad de la señal como variables) de cada compuesto químico volátil de cada muestra de aceite que da como resultado un gran número de datos para procesar, lo que, a su juicio, dificulta que las empresas adopten esta metodología.
Para facilitar su implementación, el grupo ha estudiado dos estrategias de tratamiento de datos: la primera utilizando la huella espectral, es decir, toda la información química de cada aceite; y la segunda, tomando una serie de señales concretas, 113 de los más de 200.000 datos químicos que componen la huella espectral.
En concreto, se analizaron 701 muestras heterogéneas de aceite de oliva que procedían de diferentes variedades de aceitunas y con distintos grados de madurez, origen geográfico y que habían sido sometidas a prácticas de procesamiento y almacenamiento diferentes. Estas muestras fueron proporcionadas por la Interprofesional en colaboración con el Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación (MAPA) y la Consejería de Agricultura de la Junta de Andalucía.
Finalmente, se concluyó que la estrategia basada en marcadores era fiable para predecir la categoría de las muestras de aceite y es más sencilla para implementarla en la industria que la estrategia de usar toda la huella espectral. En cualquier caso, se indica que los modelos deberían recalibrarse año a año incluyendo nuevas muestras de aceite de la campaña en curso. El grupo de investigación sigue trabajando en esta línea para decidir el número de muestras mínimo necesario para recalibrar los modelos sin que se pierda capacidad predictiva para categorizar el aceite de oliva.
