La espectroscopia infrarroja cercana por transformada de Fourier (FT-NIR) ha demostrado su capacidad para estimar con precisión los principales compuestos fenólicos presentes en el aceite de oliva virgen, según una investigación publicada en la revista Journal of Agricultural and Food Chemistry. Los resultados respaldan el potencial de esta tecnología como herramienta para evaluar la calidad del aceite y apoyar la mejora genética del olivo.
El estudio ha sido desarrollado por investigadores del IFAPA, la Universidad de Córdoba, la Universidad de Sevilla, el Instituto de Agricultura Sostenible (IAS-CSIC) y el Instituto de la Grasa (CSIC). Los compuestos fenólicos son claves en el aceite de oliva virgen, ya que influyen en sus propiedades saludables, su estabilidad y determinadas características sensoriales.
Hasta ahora, el análisis de estos compuestos se realiza habitualmente mediante cromatografía líquida de alta resolución (HPLC), considerada método de referencia. Sin embargo, esta técnica presenta limitaciones cuando se necesita analizar un elevado número de muestras, como ocurre en estudios genéticos o programas de selección y mejora del olivo.
Para superar esta barrera, los investigadores desarrollaron modelos estadísticos capaces de estimar el perfil fenólico del aceite a partir de la información obtenida mediante FT-NIR. La validación se realizó con un conjunto independiente de cultivares y en diferentes entornos, lo que permitió comprobar la robustez de la metodología.
Los resultados muestran un buen rendimiento predictivo para los fenoles totales y los principales secoiridoides, con valores de R² entre 0,62 y 0,88 y razones de error de rango superiores a 10. Además, el análisis de varianza permitió identificar la influencia del genotipo en algunos compuestos, como la aglicona de ligstrosido, así como efectos ambientales en otros fenoles.
Las estimaciones obtenidas mediante FT-NIR mostraron una elevada concordancia con los resultados de laboratorio, lo que confirma su utilidad como herramienta rápida, no destructiva y eficiente para evaluar compuestos fenólicos. Esta tecnología puede facilitar la selección de variedades de olivo con mejores perfiles de calidad y reforzar la competitividad del sector oleícola.
Fuente: ASAJA Jaén
