Yaxi Hu carga un espectrómetro con una muestra de carne molida en el laboratorio de ciencias alimentarias de la UBC. Crédito:Paul Joseph / UBC
Investigadores de la Universidad de Columbia Británica han encontrado una mejor manera de identificar productos animales no deseados en la carne molida.
Los estudiantes de ciencias de los alimentos dirigidos por el profesor Xiaonan Lu utilizaron un espectrómetro equipado con láser y un análisis estadístico para determinar con un 99% de precisión si las muestras de carne molida incluían otras partes de animales. Pudieron decir con un 80% de precisión qué partes de animales se utilizaron, y en que concentración.
Su nuevo método puede lograr todo esto en menos de cinco minutos, lo que la convierte en una herramienta de inspección de alimentos potencialmente transformadora para el gobierno y la industria.
"Al utilizar esta técnica innovadora, la detección del fraude alimentario puede ser más sencilla, más rápido y más fácil, "dijo el autor principal del estudio, Yaxi Hu, Candidato a doctorado en la facultad de tierras y sistemas alimentarios de la UBC.
El fraude alimentario es la tergiversación intencionada de productos alimenticios para obtener beneficios económicos. Cuando los productores tienen un exceso de oferta de carne o subproductos para los cuales hay relativamente poca demanda en el mercado, existe la posibilidad de que operadores sin escrúpulos intenten hacer pasar esos productos por otra cosa. En los últimos cinco años, escándalos de alto perfil en el Reino Unido, Irlanda, y Rusia ha visto cordero, carne de pollo e incluso de rata sustituida por productos cárnicos de mayor calidad.
Hu analiza los espectros de la muestra de carne frente a los que se han recopilado previamente en una biblioteca. Crédito:Paul Joseph / UBC
Las pruebas de ADN han demostrado ser eficientes y precisas para identificar especies extrañas en productos cárnicos. pero lo que las pruebas de ADN no pueden hacer es identificar los despojos:corazones, hígados, riñones y estómagos:mezclados con carne de la misma especie.
Para establecer su método, Los investigadores de la UBC apuntaron un espectrómetro a muestras de carne que habían preparado triturando carne de res y despojos de los supermercados locales en diversas concentraciones. Dado que todos los productos animales tienen diferentes composiciones químicas, sus moléculas absorben y dispersan la energía del láser del espectrómetro de diferentes formas. El espectrómetro captura estas señales, o espectros, para producir una "imagen" de cada sustancia. Estas imágenes espectrales pueden servir como biblioteca para compararlas con otras muestras.
Si una muestra de carne es auténtica o está adulterada con despojos se puede determinar comparando su imagen espectral con la biblioteca preestablecida. para ver si hay una coincidencia.
El método mejora las técnicas existentes que son más complicadas y requieren más tiempo. Por ejemplo, una técnica conocida como cromatografía líquida funciona bien, pero requiere que las muestras de carne se licúen con solventes antes de la prueba, que puede tardar más de una hora.
Mediante análisis estadístico, la computadora puede comparar la muestra de carne bajo examen con sustancias que ya están en la base de datos, y revelar si hay una coincidencia. Crédito:Paul Joseph / UBC
"La instrumentación de esta técnica no es tan compleja, "Hu dijo". si el gobierno o la industria quieren hacer una selección rápida, no necesitan encontrar personal altamente capacitado para realizar el experimento ".
Todo lo que necesitarían es un espectrómetro y un software fácil de usar que se conecte a una biblioteca robusta de imágenes espectrales. A medida que se analizaron más tipos de carne y despojos y se almacenaron sus resultados, la técnica se volvería aún más precisa.
El objetivo final de los investigadores es crear un dispositivo inteligente asequible que los consumidores puedan utilizar en casa para la autenticación de diferentes productos alimenticios. muy parecido a la tira de prueba de embarazo.
El estudio fue publicado el 9 de noviembre en Informes científicos . Los coautores de Hu fueron el becario postdoctoral de ingeniería eléctrica e informática Liang Zou; Xiaolin Huang, estudiante de licenciatura en ciencias de la alimentación; y el autor correspondiente Xiaonan Lu, Peter Wall Scholar de la UBC en 2017 y profesor asociado en la facultad de sistemas de tierras y alimentos. La investigación cuenta con el apoyo del Consejo de Investigación de Ciencias Naturales e Ingeniería de Canadá y el Instituto Peter Wall de Estudios Avanzados.
