Ftalati nell’olio extravergine d'oliva, arriva un nuovo metodo rapido per individuarli

Gli ftalati, sostanze utilizzate principalmente come plastificanti, rappresentano un potenziale problema per la sicurezza degli alimenti perché possono migrare dai materiali a contatto con gli alimenti verso prodotti particolarmente sensibili alla contaminazione, come gli oli commestibili. Proprio per questo motivo, la possibilità di individuare rapidamente la loro presenza nell’olio extravergine di oliva potrebbe offrire un nuovo strumento per rafforzare i controlli lungo la filiera.

Un test basato sulla fluorescenza

Un nuovo studio ha sviluppato un sistema di analisi che combina fluorescenza e chemiometria, utilizzando un sistema supramolecolare formato da BODIPY-Me e γ-ciclodestrina. L’obiettivo era verificare se la tecnica fosse in grado non solo di rilevare la presenza di contaminanti, ma anche di distinguere differenti tipi di ftalati.

La sperimentazione ha utilizzato campioni commerciali di olio extravergine di oliva ai quali sono stati aggiunti singolarmente sette ftalati: dibutil ftalato (DBP), dicicloesil ftalato (DCHP), di(2-etilesil) ftalato (DEHP), dietil ftalato (DEP), diisodecil ftalato (DIDP), dimetil ftalato (DMP) e di-n-ottile ftalato (DnOP).

I campioni sono stati estratti con isottano e successivamente messi a contatto con una soluzione acquosa contenente γ-ciclodestrina, soluzione tampone fosfato salina e BODIPY-Me. Dopo 24 ore di equilibratura, la fluorescenza è stata misurata sulla fase acquosa.

Il ruolo dell’analisi chemiometrica

La sperimentazione ha coinvolto 72 campioni, comprendenti un campione bianco e le sette classi di ftalati, con nove repliche per ciascuna classe. Per ogni campione sono state registrate 231 lunghezze d’onda nello spettro compreso tra 470 e 700 nanometri.

Le variazioni dell’intensità della fluorescenza rispetto al campione bianco hanno mostrato differenze specifiche in funzione del contaminante presente. L’elaborazione statistica dei dati ha permesso quindi di separare le diverse classi.

L’analisi delle componenti principali (PCA) ha evidenziato che, considerando l’intero spettro, la prima componente spiegava il 91,5% della variabilità. Limitando invece l’intervallo di analisi a 480-600 nanometri, la percentuale saliva al 97,42%, con una separazione più netta tra le diverse classi.

Accuratezza fino al 97,2%

I ricercatori hanno quindi sottoposto i dati a diversi algoritmi di classificazione. Nell’intervallo spettrale considerato ottimale, la combinazione PCA-LDA ha raggiunto un’accuratezza del 95,7% nella validazione incrociata a cinque livelli.

Ancora migliore il risultato ottenuto dalla regressione logistica, arrivata al 97,2% di accuratezza nella classificazione complessiva delle otto classi, comprendenti il campione bianco e i sette ftalati.

Sono stati valutati anche modelli SVM-RBF e Random Forest, ma in questo caso gli algoritmi lineari hanno mostrato prestazioni superiori.

Uno screening per la sicurezza degli oli

Il principale punto di forza della nuova metodologia è la relativa semplicità, associata a un basso intervento manuale e a un tempo di misurazione ridotto una volta completata la fase di equilibratura. Il sistema potrebbe quindi essere utilizzato come strumento di screening per individuare rapidamente eventuali contaminazioni da ftalati nell’olio extravergine.

La tecnica non è necessariamente destinata a sostituire le analisi di conferma più sofisticate, ma potrebbe consentire di selezionare rapidamente i campioni che richiedono ulteriori verifiche.

Secondo gli autori, l’approccio potrebbe inoltre essere adattato ad altre matrici di oli alimentari, ampliando le possibilità di applicazione della fluorescenza e della chemiometria nel controllo della composizione e della sicurezza degli alimenti.