Uso de la huella digital única de un alimento para detectar fraude

Cada alimento tiene una “huella digital” química única e invisible. Un investigador de la Universidad Purdue ha descubierto una forma rápida y portátil de identificar esa huella digital y detectar fraude alimentario sobre la marcha.

Digamos que hay un alimento que usted sospecha que no es tan anunciado. Quizás ese queso que supuestamente ha estado envejeciendo durante cinco años no tiene el sabor adecuado o el azafrán que compraste no parece tener el tono de rojo adecuado. ¿Cómo harías para probarlo? ¿Cómo sería eso?

Químicamente tenemos la capacidad de detectar estas diferencias en los alimentos. Si se lo envía a un químico analítico, este puede introducir el alimento sospechoso en su espectrómetro de masas (que vale alrededor de medio millón de dólares y del tamaño de un armario grande) y le permitirá saber con bastante precisión si hay algo sospechoso en su pez.

Eso no es tan accesible para el comprador promedio. Bartek Rajwa, profesor de bioinformática en la Universidad Purdue, tuvo esta cuestión en mente cuando comenzó a buscar formas de detectar el fraude alimentario. ¿Había algún sistema que fuera relativamente asequible? ¿Podría hacerlo portátil? ¿Podría encontrar una manera de obtener resultados más inmediatos, en lugar de esperar semanas en una prueba de laboratorio tradicional?

En una palabra: sí.

Pero le llevó más de unos cuantos intentos. "La comida es obviamente una matriz muy compleja", dice Rajwa. "Si pudiéramos registrar de manera reproducible algún tipo de patrón único asociado con el producto específico, entonces, en teoría, eso podría ayudar [a identificar el fraude]". Rajwa comenzó a buscar la “huella digital” de la comida, como él la llamaba; la composición atómica única que le diría definitivamente qué loncha de jamón procedía de carne de cerdo que había sido curada durante años en una cueva portuguesa y qué loncha de jamón estaba simplemente pintada para lucir de esa manera.

El investigador de Purdue, Bartek Rajwa, y el becario postdoctoral de Purdue, Sungho Shin, utilizan la espectroscopía LIBS para recopilar datos de la superficie de una naranja. Fotografía cortesía de la Universidad Purdue.

El método tradicional de este tipo de pruebas requiere mucho tiempo. Se toma un hisopo de una muestra de alimento, se deja que las bacterias crezcan en un plato esterilizado, luego se prueban las colonias bacterianas que crecen y se descubren los ingredientes particulares de la muestra. Pero si aparecen 500 colonias de bacterias diferentes en su muestra, eso llevará un tiempo.

Después de probar formas de identificar los componentes químicos de las bacterias de varias muestras de alimentos, Rajwa dio con la reutilización de una tecnología que ya estaba en uso para probar aleaciones metálicas.

Supongamos que tiene un depósito de chatarra, con montones de metales de varios vehículos, electrodomésticos y otra maquinaria. "Hay que averiguar qué tipo de aleación se tiene antes de reciclarla", explica Rajwa. Ese sistema existe, llamado espectroscopia de ruptura inducida por láser (LIBS). “Es una herramienta fascinante. Básicamente golpea un objeto con un láser y crea una columna de plasma muy, muy pequeña... Hay una formación de luz cuando el plasma se enfría. Tienes una pequeña explosión de fuegos artificiales, pero son microscópicos”. Es en esta explosión de fuegos artificiales en miniatura donde se forman picos elementales. Cuando se utilizan estos láseres en una aleación de metal, es fácil ver diferentes picos para hierro, aluminio, níquel o cualquier cosa con la que esté trabajando.

Rajwa decidió intentar modificar el equipo de prueba LIBS para ver si podía usarse en otras composiciones; es decir, comida.

Probó la muestra con quesos gruyere, elaborados en granjas lecheras de diferentes regiones de Suiza. Los quesos en sí eran casi idénticos, pero, en teoría, debería haber diferencias en la composición química según la alimentación de las vacas y el lugar donde se criaron.

Funcionó; Rajwa pudo diferenciar entre quesos producidos a 50 millas de distancia. “A partir de ese momento, pensamos que esto era genial. Probémoslo con café. Probémoslo con especias”, dice. Algunos alimentos son más fáciles de rastrear que otros. En el ejemplo del queso original, hay una tasa de éxito de aproximadamente el 85 por ciento. Para algo mucho más sencillo, como vainilla sintética versus extracto de vainilla verdadero, la tasa de éxito se dispara hasta casi el 100 por ciento. Y la mayoría de los fraudes alimentarios no son tan sofisticados, afirma Rajwa, lo que los hace más fáciles de detectar. “Si hablamos de quesos, generalmente no se trata de dos envases diferentes de gruyere. [Suele ser] parmesano y queso cheddar añejo con celulosa. Te garantizo que diferenciar entre parmesano y queso cheddar añejo con celulosa ni siquiera es un desafío”.

El investigador de Purdue, Bartek Rajwa, y el becario postdoctoral de Purdue, Sungho Shin, utilizan la espectroscopía LIBS para recopilar datos de la superficie de una naranja.

Por supuesto, Rajwa necesita saber cómo interpretar los resultados que obtiene de las pruebas LIBS. La “huella digital” de un alimento, o el espectro atómico que se ve en esa mini explosión de fuegos artificiales, será única para cada alimento. Pero, ¿cómo sabe si la huella digital que está viendo es la verdadera huella digital de ese alimento? Para lograrlo, Rajwa y su equipo comenzaron a crear una base de datos de huellas dactilares a las que pueden hacer referencia y continúan agregándola con cada prueba adicional. A medida que crece su conjunto de datos de referencia, automatizan aún más ese sistema con aprendizaje automático para detectar fraudes aún más rápido.

Incluso la vertiginosa cadena de suministro por la que viajan muchos alimentos no tiene un impacto significativo en las huellas dactilares individuales. Si un alimento se transforma en otra cosa (por ejemplo, ese queso que se ralla en una pizza), habría diferentes huellas dactilares asociadas con las partes constituyentes. Pero el embalaje, el envío y el punto de venta no cambian la huella química de un alimento.

Pero este enfoque no se trata sólo de detectar una fuente de fraude explícito. Rajwa cree que también se puede utilizar para detectar formas de fraude más insidiosas. “Nadie va a poner necesariamente en la etiqueta que un determinado queso proviene de tal o cual valle. Sin embargo, si este valle está asociado a diferentes prácticas agrícolas, como la orgánica, ¿cómo sabemos si realmente es de allí? Si hay una huella digital asociada, es muy fácil de verificar”.

La mejor parte del equipo de prueba es que ya es bastante abundante y accesible. Rajwa reutilizó el dispositivo de prueba de metales, similar en tamaño y forma a un taladro o un secador de pelo, y le proporcionó un nuevo software. Ahora ya no es un escáner de metales sino un detector de fraude alimentario.

Eso no quiere decir que Rajwa anticipe que todo el mundo andará con un escáner láser portátil sólo para ir al supermercado. Pero con una distribución más amplia en la industria alimentaria, los procesadores de alimentos, los vendedores, los inspectores e incluso las personas que realizan controles puntuales en esos mismos supermercados podrían utilizar estos escáneres como un tipo de control previo. Podrían hacer una prueba inicial en el lugar y los resultados llegarían inmediatamente. Si la prueba indica que hay un problema, entonces el inspector o el vendedor de alimentos podrían enviar una muestra más grande a un laboratorio para su confirmación y pruebas adicionales.

El investigador de Purdue, Bartek Rajwa, utiliza un instrumento de espectroscopía LIBS portátil para recopilar datos de la superficie de una naranja.

Más allá de simplemente detectar las causas del fraude, Rajwa espera que la tecnología pueda usarse para mejorar la seguridad alimentaria general. Generalmente, los inspectores de alimentos toman muestras de los alimentos, las envían a un laboratorio y los resultados pueden llegar semanas después. “Vemos esto muchas veces cuando recibes un recibo impreso del supermercado. En la parte inferior dice: "Si compraste melocotones hace dos semanas, los retiramos del mercado debido a la salmonella". ¿Hace dos semanas? ¡Esos melocotones se acabaron! Se los comen”, dice Rajwa. Pero si los proveedores tuvieran acceso a análisis rápidos y portátiles, es posible que no nos encontráramos en situaciones en las que los problemas de seguridad empeoraran debido a retrasos en el sistema.

Sin embargo, la plataforma de pruebas LIBS tiene sus limitaciones. Para alimentos más complejos, como queso o embutidos, Rajwa está trabajando en un segundo método de prueba que utiliza espectroscopía Raman. Utiliza luz para medir los niveles de energía y puede detectar moléculas orgánicas específicas, como antibióticos o pesticidas, en los alimentos. Rajwa prevé utilizar las dos pruebas juntas para obtener una visión más completa de la muestra de alimento.

Rajwa planea seguir probando su tecnología y ampliando su investigación. Pero espera que los dispositivos LIBS puedan llegar a un mercado más amplio; los ve aparecer en los sitios de la patrulla fronteriza o viajar con inspectores de restaurantes mientras hacen sus rondas. Sin embargo, primero sería necesario contar con un conjunto de datos amplio y completo sobre las huellas dactilares de los alimentos como referencia.

Se necesitan más pruebas para ver qué tan fácil es para otros reformatear los probadores LIBS que ya están en el mercado. Es poco probable que veamos algo disponible para la población en general en el corto plazo, pero este tipo de tecnología, cuando esté disponible a mayor escala, podría aumentar la confianza y la seguridad de los consumidores de todo el mundo.

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