Analisi RBN per valutare la degradazione del licopene nei derivati del pomodoro

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Il licopene, ossia il carotenoide responsabile del colore rosso dei pomodori, è un composto lipofilo dotato di un’elevata attività antiossidante. La sua presenza nella dieta è considerata fondamentale dal momento che tale composto esercita un’azione protettiva nei confronti delle malattie cardiovascolari, dell’ipertensione, dell’arteriosclerosi, del diabete e di alcuni tipi di tumore. Di conseguenza, la degradazione del licopene nei derivati del pomodoro non ne influenza solamente il colore, ma anche il valore nutrizionale. In questo contesto, in uno studio recente, effettuato da un gruppo di ricercatori spagnoli (Cámara et al., 2012), la stabilità di questo composto, in alcuni di tali derivati, è stata valutata durante un periodo di conservazione di 12 mesi (a temperatura ambiente, evitando l’esposizione a luce diretta) utilizzando la cosiddetta analisi RBN (i.e., radial basis network). Tale tecnica consiste nello sviluppo di un modello matematico a rete neurale artificiale. In particolare, per la sperimentazione sono stati impiegati campioni di succo, di salsa e di ketchup. A causa della diversità dei processi di produzione, tali campioni presentano un contenuto iniziale di licopene molto variabile, compreso nell’intervallo 13 – 25 mg/100 g. Lo studio evidenzia che in tutti i casi la concentrazione del carotenoide diminuisce nel tempo, ma i succhi e le salse sono caratterizzati da una stabilità superiore rispetto al ketchup, soprattutto durante i primi 5 mesi di conservazione. Gli autori attribuiscono questo risultato alla maggiore severità termica del processo a cui viene sottoposto il pomodoro durante la sua trasformazione nel ketchup rispetto agli altri prodotti. Nella seconda parte dello studio, utilizzando semplici misure dei gradi Brix, è stato sviluppato un modello RBN in grado di stimare la degradazione del licopene nel tempo. Il confronto tra i dati sperimentali e quelli forniti dal modello dimostrano l’elevata accuratezza di quest’ultimo dal momento che l’errore di predizione è inferiore al 2.62%, mentre il coefficiente di correlazione è superiore a 0.98. Concludendo, gli autori sostengono che lo strumento sviluppato può essere facilmente utilizzato dall’industria del settore dal momento che richiede un semplice software Matlab per la sua implementazione.

Riferimenti bibliografici

M. Cámara et al., Food Research International, 49, 2012, 453-458

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