La carne trita è un alimento altamente vulnerabile all’adulterazione in quanto le specifiche caratteristiche delle specie animali e dei tessuti non possono essere identificate in modo facile.
In questo contesto, l’obiettivo di uno studio recente, effettuato da un gruppo di ricercatori internazionali (Fengou et al., 2021), è stato quello di valutare il potenziale dei sensori spettroscopici nel rilevare la sostituzione fraudolenta in questo prodotto, in particolare nel caso di (i) manzo con frattaglie di bovino e (ii) maiale con pollo, e viceversa, sia in campioni freschi, sia in campioni congelati-scongelati.
Per ogni prodotto, i pezzi di carne, una volta tritati, sono stati miscelati in modo da ottenere livelli di adulterazione pari a 0, 25, 50 e 75%. In totale, per la sperimentazione, sono stati preparati 120 campioni dai quali sono stati ottenuti spettri nel visibile (Vis), segnali di fluorescenza (Fluo) ed immagini multispettrali (MSI).
I dati sono stati, quindi, utilizzati per sviluppare e valutare modelli di classificazione basati sulle macchine a vettori di supporto (SVM). Lo studio evidenzia che il migliore di questi ultimi è quello che utilizza le informazioni MSI, il quale ha fornito un’accuratezza variabile nell’intervallo compreso tra l’87 ed il 100%.
Al contrario, il modello basato sugli spettri Vis è risultato il meno performante. Concludendo, gli autori sostengono che i dati spettroscopici presentano un elevato potenziale per l’identificazione e la quantificazione dell’adulterazione della carne trita che, tuttavia, dipende fortemente dal tipo di sensore utilizzato.
Riferimenti bibliografici: L. C. Fengou et al., Foods, 10, 2021, 1-13.
