Olio d'oliva, la spettroscopia FT-NIR rivoluziona l'analisi dei composti fenolici

Misurare i composti fenolici nell'olio di oliva vergine, quelli che gli conferiscono proprietà salutari, stabilità e note sensoriali distintive, potrebbe diventare molto più rapido ed economico. A sostenerlo è un gruppo di ricercatori spagnoli, che ha messo a punto un metodo basato sulla spettroscopia infrarossa vicina per trasformata di Fourier (FT-NIR), i cui risultati sono stati pubblicati sul Journal of Agricultural and Food Chemistry.

Oggi il metodo di riferimento per analizzare questi composti è la cromatografia liquida ad alta prestazione (HPLC). Una tecnica precisa, ma lenta e costosa, che mostra il fianco quando si tratta di valutare un elevato numero di campioni, come accade negli studi genetici o nei programmi di miglioramento varietale dell'olivo.

Il team – composto da esperti dell'IFAPA, dell'Università di Córdoba, dell'Università di Siviglia, dell'Istituto di Agricoltura Sostenibile (IAS-CSIC) e dell'Istituto della Grasa (CSIC) – ha sviluppato modelli basati sui minimi quadrati parziali per stimare il profilo fenolico dell'olio. Per testare la robustezza del metodo, i ricercatori hanno effettuato una validazione esterna su un insieme indipendente di varietà coltivate in ambienti diversi.

I risultati sono promettenti. I modelli FT-NIR hanno mostrato una buona capacità predittiva per i fenoli totali e i principali secoiridoidi, con coefficienti di determinazione (R²) compresi tra 0,62 e 0,88 e rapporti di errore di intervallo (RER) superiori a 10, indice di affidabilità. Inoltre, l'analisi della varianza ha evidenziato come alcuni composti, come l'aglicona del ligstrosido, risentano dell'influenza del genotipo, mentre altri siano più sensibili all'ambiente di coltivazione.

Le stime ottenute con la spettroscopia FT-NIR si sono rivelate in elevata concordanza con i risultati di laboratorio tradizionali. Una conferma, secondo gli autori, che questa tecnologia può diventare un valido supporto nei programmi di miglioramento genetico dell'olivo e nella valutazione della qualità dell'olio, accelerando processi che finora richiedevano tempi e risorse notevolmente maggiori.