Estudia en su tesis técnicas para predecir la concentración de acrilamida y azúcares reductores en patatas

PAMPLONA 14 Jun. (EUROPA PRESS) -

El licenciado en Ciencias Alimentarias Carlos Miguel Peraza Alemán ha estudiado en su tesis doctoral, defendida en la Universidad Pública de Navarra (UPNA), técnicas espectroscópicas y de imagen hiperespectral para predecir la concentración de azúcares reductores en patata cruda y de acrilamida en patata procesada.

El interés de ambos elementos para la industria agroalimentaria reside en que la acrilamida es un compuesto químico que se produce en alimentos ricos en carbohidratos cocinados a altas temperaturas (como las patatas fritas) y que puede ser carcinógeno, según la Agencia Internacional para la Investigación sobre el Cáncer. Por su parte, los azúcares reductores, presentes en la patata cruda, reaccionan con el aminoácido asparagina durante el proceso de fritura para formar acrilamida, a través de la reacción de Maillard.

La Comisión Europea en 2017 estableció una recomendación de contenido máximo de acrilamida en patatas fritas tipo "chips". Como explica el autor de la tesis en una nota de prensa de la UPNA, actualmente, las técnicas instrumentales que se utilizan para cuantificar estos compuestos "resultan muy lentas respecto a los niveles de producción". Además, resultan caras, ya que necesitan de reactivos, preparación de las muestras y personal especializado para su determinación. Las técnicas estudiadas en esta tesis "vienen a suplir las desventajas de las técnicas analíticas tradicionales, al ser más rápidas, no destructivas y poder ser aplicadas directamente en las líneas de producción".

Los dos instrumentos estudiados en la tesis (espectroscopía e imagen hiperespectral) se basan en la interacción de la radiación electromagnética en el infrarrojo cercano con las muestras. Es decir, una luz incidente interacciona con la muestra y la luz reflejada es capturada por detectores, obteniendo así espectros de reflectancia. Con esta información espectral y un análisis de referencia (en este caso, concentraciones de azúcares reductores para patata cruda y acrilamida para patata procesada) se construyen modelos de predicción mediante análisis multivariante y aprendizaje automático. De manera general, se intenta correlacionar la señal espectral con la variable de interés. Una vez construido el modelo, solamente con la señal espectral se pueden estimar los contenidos de azúcares reductores o acrilamida, sin necesidad de un análisis de referencia.

Entre los resultados obtenidos en la tesis, se lograron "modelos robustos de predicción" de azúcares reductores y acrilamida para las dos técnicas estudiadas. Además, con los modelos obtenidos mediante las imágenes hiperespectrales se generaron mapas químicos, donde se observó la distribución espacial de los compuestos en sus respectivas matrices (para azúcares reductores: rodajas de patata cruda, y para acrilamida, patata frita tipo "chip").

"La tesis demuestra la eficacia del empleo de estas técnicas combinadas con análisis multivariante como herramientas prometedoras para la predicción de azúcares reductores y acrilamida en patata cruda y patata procesada respectivamente, con una posible aplicación directa en la industria alimentaria para el control de la calidad, selección de materia prima y optimización de procesos industriales", explica Carlos Miguel Peraza.

Las directoras de la tesis doctoral son las profesoras Ainara López Maestresalas y Silvia Arazuri Garín, ambas, del área de Ingeniería Agroforestal de la UPNA.

Carlos Peraza Alemán es licenciado en Ciencias Alimentarias por la Universidad de La Habana (Cuba), con Título de Oro Cursó, también con premio extraordinario, un Máster en Olivar y Aceite de Oliva, con especialidad en Elaiotecnia, por la Universidad de Jaén. Ha realizado su tesis en la UPNA, con cum laude y mención internacional, con una beca FPI del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades.