Detección de proteínas adulteradas en la industria láctea

RESUMEN

Uno de nuestros clientes de la industria láctea probó Chemometric Brain para detectar muestras adulteradas de proteína láctea. Estas pudieron identificarse claramente al utilizar el modelo de Chemometric Brain para el concentrado de proteína láctea (MPC en inglés) al 85%. Con esta técnica sencilla y rápida, los productores pueden descartar las materias primas adulteradas antes de incluirlas en el proceso de fabricación, lo que podría provocar pérdidas económicas y crisis de reputación.

CONTEXTO

La adulteración de alimentos puede tener graves efectos sobre la salud y la seguridad. Hoy en día, los consumidores son más conscientes de ello y exigen productos alimentarios de calidad. La detección temprana de adulteraciones en una línea de producción, ya sean intencionadas o accidentales, puede evitar grandes pérdidas económicas y riesgos para la reputación de una marca o empresa.

Uno de nuestros clientes de la industria láctea probó Chemometric Brain para detectar muestras adulteradas de proteína de leche.

PRODUCTO EXAMINADO

Muestras de varios lotes de concentrado de proteína de leche (MPC) 85% adulterados con diferentes concentraciones de proteína de suero dulce.

PROBLEMA

Detección de proteínas adulteradas en un conjunto de lotes de MPC al 85%.

ENFOQUE

El cliente quería probar nuestro software antes de implantarlo en su empresa. Para llevar a cabo el análisis, se adulteraron intencionadamente cuatro muestras de un lote validado de proteína de suero dulce a diferentes concentraciones: 1%, 2%, 5% y 10%. El análisis de la proteína en las muestras (química húmeda) no mostró diferencias en la composición con respecto a otros lotes validados de concentrado de proteínas lácteas al 85%.

Sin embargo, cuando las muestras se sometieron a un análisis cualitativo de Chemometric Brain, las adulteradas pudieron identificarse claramente al utilizar nuestro modelo para MPC 85%.

Las “huellas” de los nuevos lotes se analizaron y compararon con las validadas previamente en la empresa mediante un Análisis de Componentes Principales (ACP). Como se muestra en la Figura 1, las muestras adulteradas de MPC 85% (marcadas en verde claro) eran diferentes de las incluidas en el modelo, ya que estaban fuera de la malla que define el área de confianza (marcada en verde oscuro).

El software de Chemometric Brain fue capaz de detectar fácilmente las muestras adulteradas en las que se había añadido proteína de suero dulce.

La figura 1 muestra la representación de PC1 frente a PC6, donde el modelo de Chemometric Brain no solo diferenció las muestras adulteradas de las validadas, sino que también situó más lejos de la zona de confianza aquellas en las que el porcentaje de proteína de suero dulce era mayor.

CONCLUSIÓN

La adulteración de los alimentos es un punto crítico en la línea de producción que debe ser vigilado. Pero la detección no siempre es sencilla.

En este ejemplo de proteínas adulteradas en la industria láctea mostramos cómo Chemometric Brain puede identificar fácilmente las muestras adulteradas realizando un análisis cualitativo. Con esta técnica sencilla y rápida, el cliente puede descartar las materias primas adulteradas antes de incluirlas en el proceso de fabricación, lo que podría acarrear pérdidas económicas y crisis de reputación.

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