El equipo de investigación de Mecatrónica Agraria de la Universidad Pública de Navarra (UPNA) ha propuesto una nueva metodología para predecir el contenido de acrilamida, un compuesto potencialmente carcinógeno para personas, en patatas fritas tipo chips.
Según han informado desde la UPNA en una nota, la nueva metodología utiliza por primera vez imágenes hiperespectrales, que "suponen una mejora frente a las técnicas actuales instrumentales" porque constituyen "un método no destructivo, rápido y aplicable a líneas de producción en tiempo real", según el equipo.
Los autores de la investigación son Carlos Miguel Peraza Alemán (realiza su tesis en la UPNA), Ainara López Maestresalas, Silvia Arazuri Garín y Carmen Jarén Ceballos (las tres, profesoras de la UPNA e investigadoras del ISFOOD) y José Ignacio Ruiz de Galarreta y Leire Barandalla (NEIKER-Tecnalia).
El artículo ha sido publicado en la revista 'Food Chemistry'. No hay precedentes en la bibliografía científica del uso de la técnica de imágenes hiperespectrales para detectar acrilamida.
La acrilamida es un compuesto "de gran interés actualmente" en la industria alimentaria "por ser un posible carcinógeno en personas". Su formación "está condicionada a ciertos alimentos con cantidades altas en carbohidratos y en determinadas circunstancias de procesamiento".
"En las patatas fritas (en este caso, chips) se han encontrado concentraciones elevadas de este compuesto durante el proceso de fritura, por lo que su control en la industria es un asunto de primer orden", han explicado los investigadores.
Actualmente, las técnicas que se emplean en la industria (cromatografías de gases, líquida etc.) son "caras, lentas, destructivas y requieren del uso de reactivos químicos", lo que constituye "una desventaja cuando se procesan grandes cantidades de alimentos".
En este contexto, el objetivo de la investigación fue predecir la presencia de acrilamida en las patatas chips a través de imágenes hiperespectrales como opción para sustituir estas técnicas.
Para ello, se construyeron modelos de predicción mediante análisis multivariante con el fin de entrenarlos y poder predecir el compuesto sin necesidad de utilizar los análisis instrumentales actuales. "Es como si le hiciéramos una fotografía a la patata frita y obtuviéramos su contenido en acrilamida", han indicado desde el equipo investigador.
Además, se pudo estudiar cómo es la distribución de acrilamida en las chips, "algo que podría servir, en un futuro, para optimizar etapas del procesado e intentar disminuir el contenido de este compuesto".
