Aplican análisis químicos y algoritmos para detectar fraudes en el aceite de oliva

Un equipo de investigación de la Universidad de Jaén, en colaboración con la Universidad de Calabria (Italia), ha aplicado análisis químicos y algoritmos para detectar fraudes en el aceite de oliva. De este modo, identifican las distintas categorías comerciales del aceite: virgen extra, de oliva virgen y de orujo de oliva, con una eficacia del 90%.

Este método permite analizar e identificar una muestra de aceite en tiempo real, mientras que los habituales implican el uso de disolventes como el éter etílico o el hexano y la ejecución de procesos más complejos en laboratorio y, por tanto, más tiempo. “Los organismos certificadores de calidad podrían emplearlo para agilizar los análisis para detectar si el aceite está adulterado”, explica a la Fundación Descubre la investigadora de la Universidad de Jaén Priscilla Rocío Bautista.

Tal y como explican en el artículo ‘Paper spray mass spectrometry profiling of olive oil unsaponifiable fraction for commercial categories classification’ publicado en Talanta, cada tipología comercial de aceite de oliva posee una serie de características químicas concretas, es decir, patrones moleculares que definen su sabor, su aroma y su acidez, entre otras cualidades. Estos patrones son como una “huella dactilar”, que ya es ampliamente conocida entre los expertos que producen el aceite de oliva virgen, virgen extra y orujo de oliva.

Un método de dos pasos

Los expertos explican que siguieron una metodología de dos pasos, probada en 63 muestras de aceite diferentes (de aceite de oliva virgen, virgen extra, orujillo de oliva y adulteradas). 

Equipo de investigación de la Universidad de Jaén que ha participado en el proyecto.

En primer lugar, cortaron un trozo pequeño de papel, del tamaño aproximado de una uña, en forma de triángulo y depositaron una gota del aceite a analizar. Luego, introdujeron esta muestra en una máquina de análisis químico llamada espectrómetro de masas, que es la que identifica las distintas moléculas del aceite e indica, por ejemplo, si tiene un mayor o menor porcentaje de acidez y los compuestos aromáticos que posee, entre otras cuestiones. 

Después, los investigadores transfirieron esta información a un programa informático estadístico, que creó un algoritmo con los datos obtenidos para comprobar si el perfil de la muestra analizada coincidía con los patrones moleculares que ya son conocidos del aceite de oliva virgen, virgen extra y orujo de oliva. “De este modo, el programa nos avisa si la muestra está mezclada con otros compuestos o está adulterada de alguna forma”, concluye Priscilla Rocío Bautista. Los resultados arrojaron un acierto en el 90% de los casos analizados. 

Actualmente, de los investigadores del Grupo de Química Analítica de la Universidad de Jaén (FQM 323) se centran en mejorar esta metodología para incluir otro tipo de matrices de aceite y, de este modo, poder detectar adulteraciones con aceites de semilla o de otros frutos. Además, quieren ampliar el alcance de la misma para identificar no sólo los compuestos del aceite; también si éste contiene pesticidas. 

El método identifica las distintas categorías comerciales del aceite con una eficacia del 90%.

Este trabajo ha sido financiado por la Consejería de Universidades, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía, fondos propios de la Universidad de Jaén y el Ministerio Italiano de Educación, Universidad e Investigación bajo los proyectos ‘Arizone IV.6, PON R&I 2014-2020’. Asimismo, ha recibido apoyo de los fondos NextGenerationEU, el National Recovery and Resilience Plan (NRRP) en el marco del proyecto ‘Tech4You – Technologies for climate change adaption and quality of live improvement’.

Reportaje sobre esta nota de prensa: Un método fácil y rápido para proteger la identidad del aceite de oliva

Referencias

Talarico, I. R.; Bartella, L.; RocÍo-Bautista, P.; Di Donna, L.; Molina-Diaz, A. & Garcia-Reyes, J. F. (2024). ‘Paper spray mass spectrometry profiling of olive oil unsaponifiable fraction for commercial categories classification’. Talanta, 267, 125152.

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