Tracciabilità e autenticità geografica degli oli extra vergine d’oliva mediante tecniche chemiometriche e fingerprint cromatografico

Negli ultimi anni si è posta particolare attenzione sulla qualità e sicurezza alimentare. In quest’ambito, l’identificazione e la tracciabilità degli alimenti rivestono un ruolo fondamentale, essendo uno strumento di difesa, sia dei produttori sia dei consumatori. Ad oggi, l’effettiva tracciabilità di molti prodotti agro-alimentari, è garantita dalla sola etichetta e interrogazione dei registri di produzione. Perciò è nata la necessità di sviluppare nuovi metodi chimici di analisi che permettano, a posteriori, di risalire alla corretta origine geografica. Uno degli alimenti “made in Italy” ad alto valore aggiunto, proprio perché è riferito ad una delimitata area di produzione, è l’olio extra vergine d’oliva DOP, soggetto troppo spesso a frodi e imitazioni difficilmente individuabili, specie se si fa riferimento alla sola lettura dell’etichetta. Lo scopo di questo lavoro è stato quindi, quello di sviluppare un nuovo metodo analitico che permettesse l’identificazione di oli extra vergine d’oliva DOP, in particolare, che consentisse di discriminare la DOP Sabina dagli altri oli extra vergine d’oliva sia comunitari che non. Per raggiungere tale obiettivo è stato condotto un complesso lavoro di analisi sia chimica sia chemiometrica, infatti, la sola analisi univariata di alcuni parametri legati a qualche caratteristica del prodotto, come ad esempio l’acidità libera, il numero di perossidi e il contenuto totale di polifenoli, è stata insufficiente e limitativa, permettendo al massimo la sola distinzione fra le classi merceologiche degli oli. Gli studi condotti fino ad oggi, hanno suggerito che il contenuto quali-quantitativo dei polifenoli presenti negli oli e l’analisi multivariata possono essere dei validi strumenti per la classificazione geografica degli oli. Dapprima, attraverso un protocollo di disegno sperimentale, è stata ottimizzata l’estrazione della componente polifenolica in termini di efficienza estrattiva, tempi e costi di analisi. L’identificazione dei composti è stata effettuata attraverso l’utilizzo della spettrometria di massa mentre l’analisi multivariata è stata condotta sull’intero cromatogramma della frazione fenolica, registrato a 254, 280 e 340nm. Il profilo cromatografico di ogni campione è stato considerato come “l’impronta digitale” dell’olio d’oliva e solo attraverso l’applicazione di metodi chemiometrici ai dati cromatografici, si sono potute estrarre le informazioni chimiche utili alla classificazione e determinazione dell’origine geografica. Prima di poter applicare un metodo di classificazione chemiometrico, è stato necessario pretrattare i dati cromatografici per eliminare la variabilità dovuta a variazioni della linea di base e shift dei tempi di ritenzione degli analiti. Per la correzione della linea di base è stato utilizzato l’algoritmo “Penalyzed Asymmetric Least Squares”, ampiamente applicato a dati spettroscopici e cromatografici con ottimi risultati [1]. Dopo aver corretto la linea di base, è stato necessario pretrattare ulteriormente i segnali cromatografici per fare in modo che i picchi degli analiti fossero allineati, ossia che i loro massimi cadessero sempre allo stesso tempo di ritenzione per tutti i campioni analizzati. Operativamente, l’allineamento dei cromatogrammi è stato effettuato utilizzando l’algoritmo iCoshift, sviluppato di recente all’università di Copenhagen [2] e che dividendo il cromatogramma in più parti, ne considera i massimi relativi e iterativamente trova il migliore allineamento. I profili cromatografici dei campioni di oli extra vergine d’oliva (27 DOP Sabina e 50 appartenenti ad altre origini) dopo essere stati “pretrattati”, sono stati utilizzati come dati per la costruzione del modello di classificazione. Nello specifico, è stato applicato il metodo di classificazione discriminante Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) [3]. Poiché la capacità predittiva di un modello di classificazione multivariato può essere inficiata dalla presenza di un numero elevato di variabili, ossia, di punti che costituiscono l’intero profilo cromatografico, che non portino informazione discriminante, è stata operata una selezione delle porzioni di cromatogramma. A tale scopo, è stata utilizzata la tecnica backwards interval PLS (Bi-PLS) accoppiata ad una procedura basata sugli Algoritmi Genetici (GA) [4]. Una volta calibrato il modello di classificazione (PLS-DA dopo Bi-PLS-GA) con i campioni dei quali si conosce l’origine geografica, questo è stato validato, ossia è stata testata la sua capacità predittiva su campioni di oli extra vergine d’oliva non usati per la costruzione del modello, ma dei quali si conosce la provenienza e il 90% di questi è stato correttamente classificato. Su 27 campioni di olio extra vergine d’oliva (DOP Sabina e non) 24 sono stati classificati perfettamente nella rispettiva classe di appartenenza. In conclusione, il metodo analitico-chemiometrico sviluppato, essendo basato sull’analisi chimica del prodotto finito, è indipendente da quanto riportato in etichetta e può permettere di smascherare imitazioni e falsificazioni della DOP Sabina. Inoltre, è stato dimostrato come il fingerprint cromatografico della frazione fenolica degli oli extra vergine d’oliva può essere un possibile indicatore della tracciabilità del prodotto. In futuro, potranno essere costruiti modelli di tracciabilità, analoghi a questo, per gli oli extra vergine d’oliva con denominazione d’origine in grado di predire l’effettiva appartenenza ad una DOP o meno rivelando eventuali frodi.