Una investigación del Reino Unido revela un gran avance en el gluten

PUBLICADO EL 31 de julio de 2023

LEXINGTON, Kentucky — Cada vez más personas experimentan intolerancia al gluten y enfermedad celíaca, lo que ha llevado a una mayor demanda de productos sin gluten en el mercado. Sin embargo, garantizar que estos productos estén realmente libres de gluten puede resultar un desafío, especialmente cuando se produce contaminación cruzada durante la cosecha, la fabricación o el envasado. Incluso pequeños rastros de gluten en productos sin gluten pueden tener graves consecuencias para la salud de las personas con intolerancia al gluten o enfermedad celíaca.

Para abordar este problema, investigadores de la Facultad de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente Martin-Gatton de la Universidad de Kentucky realizaron un estudio, publicado en la revista Sustainability del MDPI, para encontrar una solución.

El estudio se centró en detectar y medir rápidamente la contaminación de la harina de trigo (gluten) en pan de maíz sin gluten mediante espectroscopía infrarroja por transformada de Fourier (FTIR). Esta técnica utiliza la absorción de luz infrarroja en diferentes longitudes de onda para identificar los compuestos orgánicos e inorgánicos de una muestra. Además, los investigadores incorporaron técnicas de aprendizaje automático para ayudar a identificar y cuantificar la contaminación de la harina de trigo en el pan de maíz.

"La contaminación por alérgenos es un hecho muy común en la industria alimentaria", dijo Akinbode Adedeji, profesor asociado de Biosistemas e Ingeniería Agrícola e investigador principal. “El umbral es muy reducido para las personas con intolerancia al gluten. Queríamos encontrar un método rápido para determinar rápidamente si existe contaminación por gluten”.

Utilizando harina de maíz y harina de trigo, Adedeji y el estudiante de maestría en Biosistemas e Ingeniería Agrícola, Abuchi Okeke, prepararon 13 muestras diferentes de pan de maíz, cada una con diferentes niveles de contaminación de harina de trigo. Luego utilizaron un espectrómetro FTIR con un accesorio de diamante especial para analizar estas muestras. Antes de realizar el análisis de aprendizaje automático, preprocesaron los espectros recopilados utilizando el algoritmo de suavizado Savitzky-Golay, una técnica de procesamiento de señales digitales utilizada para la reducción del ruido de los datos, y la transformación de la primera derivada. La transformación derivada ayuda a distinguir entre los espectros de diferentes muestras, por lo que agruparlos puede ser más fácil con el modelo de aprendizaje automático.

"La combinación de espectroscopia FTIR y algoritmos de aprendizaje automático demostró ser muy eficaz para detectar y medir la contaminación de la harina de trigo en pan de maíz sin gluten con una precisión impresionante", dijo Adedeji. “Incluso con niveles de contaminación muy bajos, tan solo del 0,5%, el modelo podría identificar con precisión la presencia de harina de trigo en la harina de maíz cruda y horneada. La precisión mejoró a medida que aumentó el nivel de contaminación”.

El estudio también encontró que los algoritmos de aprendizaje conjunto, una técnica que combina múltiples modelos de aprendizaje automático, mejoran aún más la precisión y superan a los métodos de aprendizaje automático individuales.

Un descubrimiento importante de la investigación fue identificar el algoritmo K-vecino más cercano (kNN) como el enfoque más prometedor para cuantificar la cantidad de contaminación de harina de trigo en el pan de maíz sin gluten. El algoritmo kNN predice el nivel de contaminación de una muestra desconocida comparándola con los ejemplos más cercanos del conjunto de datos. Otra contribución importante del estudio fue el desarrollo de una aplicación de código abierto en el Reino Unido llamada "Glutini" que puede analizar datos FTIR recopilados de productos contaminados para detectar y cuantificar el gluten en tiempo real.

Adedije dijo que las implicaciones de este estudio son de gran alcance, particularmente para la industria alimentaria y los fabricantes de productos sin gluten. La combinación de espectroscopia FTIR y algoritmos de aprendizaje automático proporciona una forma confiable y eficiente de garantizar la seguridad y la calidad de los productos sin gluten, protegiendo así a las personas con intolerancia al gluten o enfermedad celíaca de posibles riesgos para la salud.

"Al utilizar algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes conjuntos de datos e identificar patrones ocultos, las inspecciones de seguridad alimentaria y las evaluaciones de calidad pueden mejorar significativamente en precisión y eficiencia", dijo. "Esta investigación es un importante paso adelante para ofrecer a los consumidores opciones sin gluten más seguras y de mayor calidad".

–Jordan Strickler, Universidad de Kentucky

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