Análisis rápidos en la autenticación de alimentos

La adulteración de alimentos impulsada por beneficios económicos se ha convertido en una amenaza creciente para la industria alimentaria, afectando la confianza del consumidor y comprometiendo la seguridad alimentaria. Frente a las limitaciones de métodos tradicionales, como el análisis de isótopos estables, ácidos grasos o técnicas clásicas de DNA en cuanto a sensibilidad, resolución y capacidad para manejar mezclas complejas o degradadas, la revisión de Zhang et al., publicada en Current Research in Food Science (2024), explora el uso de tecnologías analíticas rápidas combinadas con quimiometría. Estas tecnologías permiten verificar la autenticidad de alimentos de forma no destructiva, rápida y adaptable para distintos tipos de fraude.

El artículo revisa cuatro grandes grupos de herramientas: espectroscopías, espectrometría de masas por ionización ambiente, sensores electrónicos y técnicas basadas en DNA.

Cada tecnología tiene aplicaciones específicas según que el objetivo sea identificar especies o variedades, detectar adulteraciones en la calidad o determinar el origen geográfico de un alimento.

Las espectroscopías (MIR, NIR, Raman, HSI,THz, NMR) son técnicas no destructivas, rápidas y versátiles, ampliamente aplicables en alimentos sólidos, líquidos o procesados.

Para distinguir especies y variedades se destacan técnicas como NIR (near-infrared), NMR (nuclear magnetic resonance), HSI (hyperspectral imaging) y espectroscopía Raman.

El NIR es útil para distinguir carne de distintas especies o leche adulterada, con precisiones del 100 %. La NMR permite identificar aceites, jugos y productos lácteos mediante perfiles metabolómicos únicos. Por otra parte, la HSI combina datos espectrales y espaciales, siendo ideal para detectar mezclas no declaradas en productos molidos o para diferenciar razas de animales, mientras que la tecnología Raman, basada en vibraciones moleculares, es eficaz en matrices como leche, aceites o panificados.

La identificación de un fraude en la calidad del producto, como el uso de aditivos ilegales, diluciones o falsificación de procesos es un eje crítico.

Con MIR se han identificado aditivos prohibidos como Sudan I en pimentón y carragenina en productos cárnicos. El NIR puede diferenciar carnes frescas de congeladas, huevos de producción industrial o libre, y cultivos orgánicos o convencionales. Con Raman y NMR se han detectado adulteraciones en quesos, mieles, aguas de coco y aceites.

Determinar el origen de los alimentos permite proteger denominaciones de origen y combatir la falsificación geográfica.

Las aplicaciones más robustas se dan con el uso de NIR y MIR, como la diferenciación de arroz, café, vino, trigo, miel y leche de diferentes regiones o países con tasas de discriminación entre el 90 % y 100 %. El HSI logra distinguir carnes, frutas, cereales y frutos secos por procedencia con más del 95 % de precisión. En cuanto a NMR y Raman son útiles en chocolates, quesos y vinos, mediante análisis metabolómicos o perfiles vibracionales.

Estas técnicas requieren herramientas estadísticas avanzadas (quimiometría) para interpretar los datos. Los modelos quimiométricos, como PLS-DA (Partial Least Squares-Discriminant Analysis), PCA (Principal Component Analysis), SVM (Support Vector Machine) y OPLS-DA (Orthogonal Partial Least Squares Discriminant Analysis), permiten clasificar patrones complejos y mejorar la precisión del análisis.

La espectrometría de masas por ionización ambiente o AIMS (ambient ionization mass spectrometry) es una familia de técnicas de espectrometría que permiten analizar alimentos sin preparación previa, directamente en condiciones ambientales. Incluye tecnologías como DART-MS (direct analysis in real time), REIMS (rapid evaporative ionization MS), MALDI-TOF MS y SICRIT-MS. Se usan para detectar razas de trigo, adulteración de leche o clasificación de carnes en segundos, con alta precisión. Son ultrarrápidas y sensibles, pero requieren equipamiento costoso y experiencia técnica.

Los sensores electrónicos simulan los sentidos humanos del olfato (E-nose) y gusto (E-tongue). Los E-nose detectan compuestos volátiles que forman el «perfil de olor», mientras que los E-tongue identifican sabores mediante sensores en líquidos. Se aplican en vinos, jugos, mieles, aceites y productos fermentados. Combinadas, estas herramientas logran distinguir orígenes geográficos con más del 90 % de precisión. Son portátiles, económicas y rápidas, aunque con menor especificidad que otras técnicas.

Las técnicas basadas en DNA son altamente confiables para la autenticación por especie, razas o mezclas en carnes, pescados, productos lácteos y productos procesados. Se utilizan técnicas son LAMP (loop-mediated isothermal amplification), RPA (recombinase polymerase amplification), HRM (high resolution melt), NGS (next-generation sequencing) y DNA barcoding. Detectan DNA con una sensibilidad de hasta 0.1 pg y permiten identificar ingredientes no declarados, incluso en alimentos cocidos o mezclados. Su principal ventaja es la especificidad, aunque requieren infraestructura de laboratorio y no informan sobre procesos.

Estas cuatro plataformas no compiten entre sí, sino que se complementan estratégicamente según el tipo de alimento, el objetivo del análisis (especie, calidad, origen), el contexto operativo (laboratorio vs. planta) y la matriz evaluada.

Una contribución clave del artículo es resaltar que el éxito de estas tecnologías depende de la selección del modelo quimiométrico adecuado, ya que todas generan grandes volúmenes de datos complejos. La quimiometría permite analizarlos y clasificarlos eficazmente, usando modelos estadísticos y de aprendizaje automático. Su aplicación mejora la sensibilidad, especificidad y velocidad del diagnóstico.

✅Con tecnologías analíticas rápidas combinadas con quimiometría se tiene una tecnología sólida, ágil y no invasiva para combatir el fraude alimentario en distintas etapas de la cadena de producción.