Método M4B

Planteamiento no específico para el análisis de la huella volátil de aceite de oliva virgen por SPME-GC-MS y quimiometría

 

El método describe una estrategia de evaluación que cumple los los requerimientos para discriminar aceites de oliva virgen entre los grados de calidad ‘Virgen Extra’, ‘Virgen’ o ‘Lampante’. Tiene como fin apoyar los paneles sensoriales, reduciendo su carga de trabajo y, por tanto, mejorando su desempeño¹. Está basado en un modelo de clasificación jerárquica construido con la huella volátil de muestras de aceite de oliva virgen obtenida  por micro-extracción en fase sólida (SPME) y posterior separación de analitos por cromatografía de gases con detector de espectrometría de masas (MS).

 

Aún no hay consenso sobre el proceso para validar métodos analíticos de huellas como el presente; tampoco se han fijado lineamientos precisos². Por tanto, realizamos un estudio de validación de pares que se enfoca en evaluar la señal en bruto proporcionada por los participantes, entendiendo la variabilidad y las fuentes de error que ayudarán a construir un modelo sólido de clasificación en el futuro. La principal limitación del método analítico de huellas está en proporcionar una señal cromatográfica repetible y reproducible con suficiente sensibilidad para recolectar información valiosa de las muestras; así, la repetibilidad intra- e inter-laboratorios es evaluada para los 4 participantes.

 

Primero, la repetibilidad intra-diaria de cada participante fue evaluada calculando la Desviación Típica Relativa (RSD) en cada punto de datos —excluyendo el ruido— del cromatograma total de iones (TIC, por sus siglas en inglés). Todos los participantes lograron una RSD<20 % en más del 95 % de las señales. Además, al trazarlas, se observó una relación inversa entre los valores de la RSD% y la intensidad, coincidiendo con la ecuación de Horwitz³.

 

Luego, la reproducibilidad inter-laboratorio fue revisada mediante análisis de componentes principales (PCA, por sus siglas en inglés), después de la normalización de la señal y la alineación, para resolver el cambio de tiempo de retención típico de los datos cromatográficos. El PCA mostró una agrupación satisfactoria de cada muestra del ensayo preliminar, indicando un resultado analítico preciso (Figura 1). Además, el grupo de control de calidad (QC) combinado está ubicado cerca del control de calidad previamente analizado por los desarrolladores, indicando una reproducibilidad satisfactoria. La cercanía del grupo de control de calidad combinado a las muestras de Virgen Extra y Lampante —utilizadas para preparar el control de calidad combinado— sugiere un peso mayor de las variables relacionadas con estos perfiles sensoriales.

 

Bajo este ámbito, los resultados obtenidos en el ensayo preliminar fueron prometedores; el tipo y alcance de la variabilidad entre las señales han sido evaluados y algunas fuentes de error identificadas. El número limitado de participantes y de muestras dificultó el potencial para capturar mejor la variabilidad instrumental y analítica.

 

 

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. Evaluation of Analytical Methods Used for Regulation of Foods and Drugs. Analytical Chemistry 1982, 54, 67–76.

Figura 1. Análisis de componentes principales (PCA) en intensidades relativas del cromatograma total de iones (normalizado, no escalado) de: muestras del ensayo preliminar analizadas por los participantes (10, OLPT_M4b_010 combinados QC; 11, OLPT_M4b_011 - Aceite Lampante; muestras analizadas por el laboratorio de referencia durante la validación interna (QC_VAL, combinada QC; EV_RSs, Muestras de Referencia de Virgen Extra, L_RSs, Muestras de Referencia de Lampante).

Nota: Características PCA: 2PC, 89,4% de varianza explicada.

 

Por el equipo de desarrollo de la Universidad de Barcelona: Stefania Vichi y Alba Tres