Metodo M4B
Metodo di screening per la determinazione della categoria merceologica degli oli di oliva vergini mediante analisi untargeted SPME-GC-MS del profilo in composti volatili
Il metodo descrive una strategia di screening finalizzata alla discriminazione degli oli di oliva vergini (VOO) nelle categorie merceologiche "Extra vergine", "Vergine" o "Lampante", con l'obiettivo di sostenere i panel, riducendone il carico di lavoro anche per potersi focalizzarsi su campioni borderline e migliorando, di conseguenza, le prestazioni. Si basa su un modello di classificazione gerarchica realizzato mediante fingerprint volatile dei campioni di VOO, ottenuto attraverso micro estrazione in fase solida (SPME) e successiva separazione degli analiti con gascromatografia accoppiata ad un rivelatore a spettrometria di massa (MS).
Ad oggi mancano ancora un consenso ed un approccio condiviso sulla procedura di validazione dei metodi fingerprintcosi come le linee guida precise2. A tal proposito è stato effettuato, nell’ambito di OLEUM, un primo studio di validazione tra più laboratori . nel quale sono stati valutati i segnali analitici grezzi forniti dai partecipanti, allo scopo di comprendere la variabilità e le possibili fonti di errore utili alla realizzazione futura di un modello di classificazione robusto. L’obbiettivo principale del metodo analitico di fingerprint consiste nel fornire risultati cromatografici ripetibili, riproducibili e con una buona sensibilità, così da poter valutare la ripetibilità intra ed inter-laboratorio.
In primo luogo, la ripetibilità intra-giornaliera di ogni laboratorio partecipante è stata valutata calcolando la deviazione standard relativa (RSD) di ogni punto del segnale, escluso il rumore, relativo al cromatogramma (TIC - Total Ion Chromatogram). Tutti i partecipanti hanno ottenuto una RSD con valori inferiori al 20% per il 95% dei segnali ottenuti .Inoltre, durante il trial è stata osservata una relazione inversa tra i valori RSD% e l'intensità del segnale, in accordo al’equazione di Horwitz3.
La riproducibilità inter-laboratorio è stata verificata mediante l'analisi delle componenti principali (PCA - Principal Component Analysis), dopo la normalizzazione e l'allineamento del segnale per risolvere il problema relativo allo spostamento dei tempi di ritenzione. La PCA ha mostrato un cluster soddisfacente perogni campione del pre-trial, (Figura 1).Inoltre, anche il cluster riguardante il campione in analisi come controllo qualità dell’analisi (QC - quality control) si trova vicino al QC analizzato dagli sviluppatori in precedenza, indicando in questo modo una riproducibilità soddisfacente. La vicinanza tra il cluster del campione controllo qualità con i campioni Extravergine e Lampante, entrambi impiegati per prepararlo, suggerisce un contributo maggiore dei relativi profili volatili nella definizione di quello del controllo qualità.
I risultati ottenuti nel pre-trial sono stati promettenti e hanno consentito di valutare il tipo e l’entità della variabilità tra i segnali ed alcune fonti di errore; nonostante questo, il numero ridotto di partecipanti e di campioni ha rappresentato un limite per la valutazione della variabilità strumentale e analitica.
La fase di validazione piena (trial proper) si è svolta nell’autunno del 2020.
1. B. Quintanilla-Casas, et al. Virgin Olive Oil Volatile Fingerprint and Chemometrics: Towards an Instrumental Screening Tool to Grade the Sensory Quality. LWT - Food Science and Technology 2020, 121, 108936.
2. J. Riedl, S. Esslinger, C. Fauhl-Hassek. Review of validation and reporting of non-targeted fingerprinting approaches for food authentication. Analytica Chimica Acta (2015) 885:17-32.
3. Horwitz, W. Review of validation and reporting of non-targeted fingerprinting approaches for food authentication. Analytical Chemistry 1982, 54, 67-76.
Figura 1: Analisi delle componenti principali (PCA) sulle intensità relative TIC (normalizzate, non in scala) di: campioni analizzati dai partecipanti durante il pre-trial (10, OLPT_M4b_010 QC raggruppato; 11, OLPT_M4b_011- olio lampante); campioni analizzati dal laboratorio di riferimento durante la validazione interna (QC_VAL, QC raggruppato; EV_RS, campioni di riferimento extra vergine; L_RSs, campioni di riferimento lampante).
Nota: caratteristiche PCA: 2PC, 89,4% della varianza spiegata.
Per il team di sviluppo dell'Università di Barcellona: Stefania Vichi e Alba Tres