I ricercatori della Purdue affrontano le frodi alimentari con una nuova tecnica basata sulle impronte digitali

03 agosto 2023

Quando hai sborsato per il cibo artigianale – formaggio groviera svizzero, estratto di vaniglia biologico, prosciutto italiano – hai ottenuto quello per cui hai pagato? Con stime globali di frode alimentare pari a 40 miliardi di dollari all'anno, è una questione che i ricercatori della Purdue University stanno affrontando con una tecnica di "impronta digitale" alimentare abbastanza sensibile da distinguere tra alimenti realizzati con gli stessi ingredienti, ma in luoghi diversi.

La frode alimentare, che la Food and Drug Administration statunitense definisce ufficialmente "adulterazione motivata economicamente", si verifica quando i produttori sostituiscono un ingrediente più economico con uno più prezioso, come tagliare l'olio d'oliva con olio vegetale o riempire lo zafferano con steli di piante macinate. È un crimine difficile da individuare poiché gli alimenti possono essere alterati ovunque lungo la catena di approvvigionamento globale. Garantire l’autenticità è ancora più difficile quando i fornitori disonesti semplicemente scambiano un prodotto simile con la sua controparte più costosa, come il sale marino dell’Himalaya o i pomodori San Marzano.

"Pensa alla differenza tra un prosciutto ruspante portoghese, invecchiato in una grotta per due anni, e un prosciutto che compri da Walmart", ha detto Bartek Rajwa, professore di ricerca di scienze della vita computazionali alla Purdue University. "Sono entrambi carne suina, gli stessi ingredienti, ma hanno un gusto, un odore e una consistenza molto diversi. Per distinguerli, abbiamo bisogno di un sistema in grado di analizzare quantitativamente quelle caratteristiche. È una grande sfida."

Rajwa e il suo team stanno sviluppando un processo in due parti, in attesa di brevetto, per fornire informazioni sulla composizione atomica e sulla struttura chimica di un campione alimentare, sufficienti per individuare gli ingredienti, la preparazione e, potenzialmente, il punto di origine.

I risultati pubblicati di un test che utilizzava la prima fase come metodo autonomo erano accurati al 99% nel distinguere l'aroma di vaniglia imitazione dal vero estratto di vaniglia e accurati circa al 90% nell'identificare il formaggio europeo contrassegnato come "Gruyère" rispetto a un formaggio stile Gruyère prodotto nel Wisconsin. . All’inizio di quest’anno, Rajwa ha presentato il processo in due parti più sofisticato alla XV conferenza della Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers Sensing for Agriculture and Food Quality and Safety.

Rajwa, esperto in tecniche di analisi biologica, si è imbattuto nel campo dell'autenticazione degli alimenti come parte del suo lavoro di sviluppo di sistemi per riconoscere la contaminazione batterica degli alimenti.

"Ho iniziato ad andare alle conferenze sulle scienze alimentari e ad ascoltare i leader del settore, ed è stato allora che ho capito la portata del problema", ha detto Rajwa. "Stiamo parlando di un'enorme impresa criminale che passa quasi inosservata. Nella maggior parte dei casi l'unico danno è che si paga un premio e si ottiene un prodotto di qualità inferiore, ma ci sono casi in cui può causare gravi danni. "

Per identificare gli alimenti vengono utilizzati molti metodi spettroscopici, tra cui la spettrometria di massa, la spettroscopia di fluorescenza e la cromatografia liquida. Tuttavia, ha affermato Rajwa, nessuno dei metodi esistenti è infallibile e la maggior parte sono difficili e costosi, lasciando ampio spazio all’innovazione nel campo.

Per affrontare la sfida, i collaboratori di Rajwa e Purdue, J. Paul Robinson e Euiwon Bae, si sono rivolti alla spettroscopia di rottura indotta dal laser, un metodo ben sviluppato per l'uso nella scienza dei materiali e nella metallurgia, ma non comunemente usato nella scienza alimentare. LIBS utilizza un laser ad alta potenza per creare un minuscolo pennacchio di plasma sulla superficie di un campione. L'intensità delle diverse lunghezze d'onda della luce emessa dal plasma indica il tipo e la proporzione degli elementi che compongono gli ingredienti del campione e fornisce anche alcune preziose informazioni sulla sua consistenza. LIBS crea uno spettro digitale unico che, con un approccio di apprendimento automatico sviluppato dal team di Rajwa per questo compito, viene elaborato in un'impronta digitale che può essere utilizzata per verificare l'identità del cibo testato.

In un articolo pubblicato su Foods, il team ha testato diversi campioni di formaggio alpino, caffè, estratto di vaniglia, aceto balsamico e spezie come noce moscata, pepe e curcuma. Per molti alimenti, il metodo era estremamente accurato, anche quando si utilizzava uno strumento LIBS portatile e poco costoso. Ma per gli alimenti più complessi, come il formaggio alpino, ha detto Rajwa, lo spettro LIBS non è sufficiente.