Yaxi Hu carica uno spettrometro con un campione di carne macinata nel laboratorio di scienze alimentari dell'UBC. Credito:Paul Joseph/UBC
I ricercatori dell'Università della British Columbia hanno trovato un modo migliore per identificare i prodotti animali indesiderati nella carne macinata.
Gli studenti di scienze alimentari guidati dal professor Xiaonan Lu hanno utilizzato uno spettrometro dotato di laser e un'analisi statistica per determinare con un'accuratezza del 99% se i campioni di carne macinata includevano altre parti di animali. Sono stati in grado di dire con una precisione dell'80% quali parti di animali sono state utilizzate, e in quale concentrazione.
Il loro nuovo metodo può realizzare tutto questo in meno di cinque minuti, che lo rende uno strumento di ispezione alimentare potenzialmente trasformativo per il governo e l'industria.
"Utilizzando questa tecnica innovativa, l'individuazione delle frodi alimentari può essere più semplice, più veloce e più facile, " ha detto l'autore principale dello studio Yaxi Hu, un dottorando presso la Facoltà di Territorio e Sistemi Alimentari dell'UBC.
La frode alimentare è la falsa dichiarazione intenzionale di prodotti alimentari a scopo di lucro. Quando i produttori detengono un eccesso di offerta di carne o sottoprodotti per i quali c'è una domanda di mercato relativamente bassa, esiste la possibilità che operatori senza scrupoli cerchino di spacciare quei prodotti come qualcos'altro. Negli ultimi cinque anni, scandali di alto profilo nel Regno Unito, Irlanda, e la Russia ha visto l'agnello, pollo e persino carne di ratto hanno sostituito prodotti a base di carne di qualità superiore.
Hu analizza gli spettri del campione di carne rispetto a quelli che sono stati precedentemente raccolti in una libreria. Credito:Paul Joseph/UBC
Il test del DNA si è dimostrato efficiente e accurato nell'identificazione di specie estranee nei prodotti a base di carne, ma ciò che il test del DNA non può fare è identificare le frattaglie:cuori, fegato, reni e stomaci, mescolati con carne della stessa specie.
Per stabilire il loro metodo, i ricercatori dell'UBC hanno puntato uno spettrometro sui campioni di carne che avevano preparato macinando insieme manzo e frattaglie dei supermercati locali a varie concentrazioni. Poiché i prodotti di origine animale hanno tutti una composizione chimica diversa, le loro molecole assorbono e diffondono energia dal laser dello spettrometro in modi diversi. Lo spettrometro cattura questi segnali, o spettri, per produrre un'"immagine" di ogni sostanza. Queste immagini spettrali possono fungere da libreria per il confronto con altri campioni.
Se un campione di carne è autentico o adulterato con frattaglie può essere determinato confrontando la sua immagine spettrale con la libreria prestabilita, per vedere se c'è una corrispondenza.
Il metodo migliora le tecniche esistenti che sono più complicate e richiedono tempo. Per esempio, una tecnica nota come cromatografia liquida funziona bene, ma richiede che i campioni di carne siano liquefatti con solventi prima del test, che può richiedere più di un'ora.
Attraverso analisi statistiche, il computer può confrontare il campione di carne in esame con le sostanze già presenti nel database, e rivela se c'è una corrispondenza. Credito:Paul Joseph/UBC
"La strumentazione per questa tecnica non è così complessa, " Hu ha detto. "Quindi, se il governo o l'industria vogliono fare uno screening rapido, non hanno bisogno di trovare personale altamente qualificato per condurre l'esperimento."
Tutto ciò di cui avrebbero bisogno è uno spettrometro e un software intuitivo che si collega a una solida libreria di immagini spettrali. Man mano che venivano analizzati più tipi di carne e frattaglie e i loro risultati venivano archiviati, la tecnica diventerebbe ancora più accurata.
L'obiettivo finale dei ricercatori è creare un dispositivo intelligente a prezzi accessibili che possa essere utilizzato dai consumatori a casa per l'autenticazione di diversi prodotti alimentari, proprio come la striscia del test di gravidanza.
Lo studio è stato pubblicato il 9 novembre in Rapporti scientifici . I coautori di Hu erano il borsista post-dottorato in ingegneria elettrica e informatica Liang Zou; studente universitario di scienze alimentari Xiaolin Huang; e l'autore corrispondente Xiaonan Lu, un UBC Peter Wall Scholar 2017 e professore associato presso la facoltà di sistemi territoriali e alimentari. La ricerca è supportata dal Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada e dal Peter Wall Institute for Advanced Studies.
