Lourdes Arce e Natividad Jurado, ricercatori dell'Universidad de Cordoba. Credito:Università di Cordoba
La classificazione dell'olio d'oliva è attualmente molto costosa e lenta. Per classificare l'olio in extra vergine (EVOO), olio vergine (VOO) e lampante (LOO), viene utilizzato un metodo ufficiale, costituito da un'analisi fisico-chimica e infine da un'analisi sensoriale. Quest'ultima parte si basa sul lavoro di una giuria di esperti assaggiatori che provano uno ad uno ogni olio d'oliva per determinarne la categoria. Questo processo è molto costoso per gli imbottigliatori. Per questa ragione, sono desiderosi di sviluppare un metodo di classificazione analitica complementare. Inoltre, ci sono pochissimi assaggiatori esperti di olio d'oliva in altri paesi, da qui l'urgenza di trovare un altro modo per classificare l'olio d'oliva che non implichi l'analisi sensoriale.
Un gruppo di ricerca dell'Università di Cordoba, diretto dal Professore di Chimica Analitica Lourdes Arce, ha lavorato a una soluzione a questo problema dal 2011, con il sostegno finanziario dell'Organizzazione interprofessionale spagnola dell'olio d'oliva senza scopo di lucro.
La nuova metodologia si basa sull'analisi della frazione aromatica dell'olio, ovvero dei composti organici volatili, come se fosse il naso di un assaggiatore umano. Questo viene fatto utilizzando la gascromatografia e la spettrometria di mobilità ionica, che è una tecnica che separa gli ioni quando sono allo stato gassoso.
Questo strumento genera grafici 3D (con tempo di ritenzione, tempo di deriva e l'intensità del segnale come variabili) di ciascun composto chimico volatile in ogni campione di olio d'oliva, con conseguente elevato numero di dati da elaborare, rendendo difficile per le aziende adottare questa metodologia.
Per facilitarne l'attuazione, il gruppo ha studiato due strategie per trattare i dati:la prima ha utilizzato impronte spettrali (come in tutte le informazioni chimiche in ogni olio d'oliva) e la seconda ha utilizzato una serie di segnali specifici, 113 di oltre 200, 000 dati chimici che costituiscono un'impronta digitale spettrale.
Sono stati analizzati 701 campioni eterogenei di olio d'oliva. Questi campioni provenivano da diversi tipi di olive a diversi gradi di maturazione, provenienti da diverse aree geografiche e che erano stati trattati e conservati in modi diversi. Questi campioni sono stati forniti dall'Organizzazione interprofessionale spagnola dell'olio d'oliva in collaborazione con il Ministero dell'agricoltura spagnolo, Alimentazione e ambiente insieme al dipartimento dell'agricoltura del governo regionale andaluso, Pesca e sviluppo rurale.
Alla fine, si è concluso che la strategia basata sui marcatori era affidabile nel prevedere la classificazione dei campioni di olio d'oliva, oltre ad essere più facile da implementare all'interno del settore rispetto alla strategia di utilizzare l'intera impronta spettrale. In ogni caso, i modelli dovrebbero essere ricalibrati ogni anno, e includere nuovi campioni di olio della stagione in corso. Il gruppo di ricerca continua a lavorare su questa linea di ricerca al fine di determinare il numero minimo di campioni necessari per la ricalibrazione senza perdere la capacità predittiva di categorizzare l'olio d'oliva.