E-nose domina el arte de detectar carne en mal estado

19.08.2024

Las investigaciones han demostrado que los alimentos en mal estado causan unos 250 problemas de salud, como intoxicaciones, alergias e incluso cáncer. Hoy en día, el deterioro de los alimentos se detecta mediante análisis bacteriológicos que llevan mucho tiempo. Un equipo de Skoltech, el Instituto Kharkevich de Problemas de Transmisión de Información de la RAS y otras destacadas organizaciones de investigación ha propuesto un nuevo método basado en tecnologías de nariz electrónica y visión por ordenador para evaluar la calidad de la carne con mayor rapidez y precisión. El estudio se ha publicado en Analytica Chimica Acta.

Timur Sabirov

El profesor adjunto Fedor Fedorov, de Skoltech Photonics, trabajando en e-nose.

Los investigadores de Skoltech llevan varios años desarrollando y utilizando la tecnología de la nariz electrónica en diversos campos. Su aplicación presentada en 2023 ayuda a analizar el olor del plástico de los alimentos mediante un conjunto de sensores de gas y algoritmos de reconocimiento de patrones, imitando así el sistema olfativo humano. A diferencia de la nariz humana, la e-nose podría responder tanto a sustancias olorosas como inodoras.

La actividad bacteriana en los alimentos produce compuestos volátiles que desprenden un olor específico, el primer signo de deterioro. En su último trabajo, los investigadores estudiaron la dinámica del deterioro de la carne utilizando la e-nariz para digitalizar el olor asociado a marcadores volátiles de deterioro y compararon los resultados con los cambios en el microbioma de muestras de carne en mal estado.

"El olor es el primer indicador de si un alimento está fresco o no. En nuestro estudio, analizamos el "punto de transición" o "punto de cambio" en el que los alimentos se echan a perder y descubrimos que la e-nose puede detectar los cambios antes que la visión por ordenador. En nuestras pruebas con carne de supermercado, vimos pocos cambios en la frescura y la calidad, mientras que la carne que compramos en el mercado se echó a perder más rápido. Resultó que ya tenía bacterias diferentes. En un momento dado, la mayoría de las bacterias empiezan a morir, y sólo las más resistentes permanecen vivas y se multiplican. Usamos la e-nose para ver cómo cambiaba con el tiempo el olor de la muestra de carne poblada de bacterias y luego aplicamos protocolos matemáticos para identificar el punto de transición entre frescura y deterioro", explica Fedor Fedorov, co-supervisor y coautor del estudio y profesor adjunto del Centro de Fotónica Skoltech.

El equipo realizó experimentos con distintos niveles de humedad e identificó el sensor e-nose más sensible al cambio. "Era el sensor que respondía al hidrógeno. El punto que encontramos depende de la humedad del frigorífico. Hicimos pruebas a temperatura ambiente para acelerar los procesos bacterianos y descubrimos que su velocidad depende de la humedad: cuanto más húmedo está el aire, más rápido se estropea la carne. Resulta que un sensor e-nose y un sensor de humedad y temperatura podrían ser suficientes para identificar el punto de deterioro", añadió Fedorov.

Los investigadores también realizaron una prueba PCR para medir la abundancia relativa de las principales clases de bacterias, como Brochotrix, Psychrobacter y Mycoplasma, cuyo número variaba con el tiempo.

"Mientras que los sensores registran los cambios, el análisis microbiológico puede mostrar su causa. Observamos los cambios en la composición bacteriana de la muestra de carne para ver qué bacterias se multiplicaban y cuáles morían. Descubrimos que la e-nose empieza a percibir el cambio en el aire cuando se produce un cambio importante en la composición bacteriana", afirma el profesor Mikhail Gelfand, director del Bio Center y coautor del estudio.

Nota: Este artículo ha sido traducido utilizando un sistema informático sin intervención humana. LUMITOS ofrece estas traducciones automáticas para presentar una gama más amplia de noticias de actualidad. Como este artículo ha sido traducido con traducción automática, es posible que contenga errores de vocabulario, sintaxis o gramática. El artículo original en Inglés se puede encontrar aquí.

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