Künstlicher Geruch zur Kontrolle der Lebensmittelqualität
Forscher des IBEC haben in Zusammenarbeit mit der Universität Córdoba vor kurzem eine Studie veröffentlicht, in der sie Protokolle entwickeln, die den Einsatz einer Technik optimieren, die in der Lage ist, auf molekularer Ebene Substanzen zu analysieren, die im Aroma von Lebensmitteln vorhanden sind, und die es ermöglicht, Proben von Schinken von iberischen Schweinen zu unterscheiden, die mit Eicheln oder Futtermitteln gefüttert wurden. Dieser neue Ansatz, bei dem künstliche Intelligenz zur Analyse der Daten eingesetzt wird, wird die Analyse von Aromen vereinfachen und kann sehr nützlich sein, um die Rückverfolgbarkeit und Qualität von Lebensmitteln zu bestimmen und Betrug zu bekämpfen.
© Institute for Bioengineering of Catalonia (IBEC)
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Das Aroma von Lebensmitteln ist einer der wichtigsten Indikatoren für ihre Qualität und kann auch Informationen über die Produktionsstufen liefern. Die Analyse von Aromen mit Hilfe moderner Techniken bietet Alternativen zur menschlichen Bewertung und ist ein robustes und zuverlässiges Instrument zur Aufdeckung von Betrug, wie er zum Beispiel auf dem iberischen Schinken-, Olivenöl-, Honig- oder Weinmarkt häufig vorkommt.
Eine der leistungsfähigsten und vielversprechendsten Techniken auf dem Gebiet der Aromacharakterisierung von Lebensmitteln ist die Gaschromatographie-Ionenmobilitätsspektrometrie (GC-IMS), die schnell, effektiv, kostengünstig und leicht zu transportieren ist. Trotz ihrer zahlreichen Vorteile ist die Analyse der mit dieser Methodik gewonnenen Rohdaten sehr komplex, was ihre Anwendung einschränkt und erschwert.
Nun haben Forscher unter der Leitung von Dr. Santiago Marco, Leiter der Abteilung Signal- und Informationsverarbeitung für Sensorsysteme am IBEC, zusammen mit Forschern der Universität Córdoba unter der Leitung von Dr. Lourdes Arce neue Verfahren für die Analyse von GC-IMS-Daten von Aromen in Lebensmitteln entwickelt, die die Möglichkeit eröffnen, maßgeschneiderte Analysegeräte zur Überprüfung der Qualität und Authentizität hochwertiger Lebensmittel zu bauen.
In dieser Arbeit, die kürzlich in der Zeitschrift Sensors veröffentlicht wurde, stellen die Forscher eine Methodik vor, die von der Verarbeitung der Rohdaten bis zur endgültigen Charakterisierung der Probe reicht, und zur Validierung der Methode konnten sie anhand von Proben iberischen Schinkens die Fütterung der Schweine (Eichel oder Futter) vorhersagen.
Eine neue Methodik, die die Interpretation der Daten erleichtert
Gegenwärtig wird die Aromaanalyse in der Lebensmittelindustrie hauptsächlich von menschlichen Panels durchgeführt, deren Experten in der Identifizierung und Klassifizierung bestimmter aromatischer Merkmale geschult sind. Dabei handelt es sich jedoch um eine teure und sehr subjektive Methode, die die Reproduzierbarkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse erschwert.
Eine Alternative ist der Einsatz von Geräten und Methoden, die die chemische Zusammensetzung der Probe analysieren und detaillierte und zuverlässige Informationen über bestimmte Aromen liefern.
Als Hybridtechnik bietet GC-IMS viele Vorteile, erzeugt aber auch hochkomplexe Daten mit Tausenden von Signalen, die eine umfangreiche Vorverarbeitung und eine ausgeklügelte Extraktion von Informationen über die Aromamerkmale erfordern.
Deshalb schlagen Forscher und Ingenieure jetzt einen vollständigen Arbeitsablauf vor, der von der Analyse der Proben (Probenahme und GC-IMS-Protokoll) bis zur Interpretation der Daten (Datenvorverarbeitung und künstliche Intelligenz) reicht und sowohl die Qualität der Daten als auch den endgültigen Nachweis flüchtiger Verbindungen verbessert.
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