Una lengua electrónica para catar el aceite de oliva

La Estación Experimental del Zaidín, miembro del CSIC, prueba una lengua electrónica capaz de catar los fenoles y volátiles del aceite de oliva virgen extra

Apreciar y analizar mediante los los sentidos las cualidades de un producto. Esta podría ser una de las definiciones del verbo catar. Desde Europa se dicta que la valoración organoléptica de los aceites de oliva debe ser el parámetro oficial obligatorio para establecer su calidad. Hasta ahora se realiza por paneles de expertos catadores. Y es que el bien líquido está repleto de matices. Por eso, el proceso se basa en apreciar a través de los sentidos todas sus características y sensaciones que transmite: su aroma, el color, el sabor y el cuerpo. Pero, ¿se podría hacer de forma electrónica?

Esto es lo que se investiga en Granada. La Estación Experimental del Zaidín investiga la aplicación de una lengua electrónica capaz de “catar” los fenoles y volátiles del aceite de oliva Virgen extra. Con este proceso, se conseguiría reducir tiempos y costes. Según explica en su página web, está compuesta por una serie de sensores capaces de reconocer los compuestos responsables de los atributos sensoriales de los aceites, generando señales electroquímicas que son integradas en un sistema informático. Entre estos compuestos, los más importantes son los polifenoles (como flavonoides, ácidos y alcoholes fenólicos) y los volátiles (alcoholes, aldehídos o ésteres).

El trabajo se ha acometido con la colaboración de investigadores del Instituto Politécnico de Braganza (Portugal). El objetivo es evaluar la capacidad de una lengua electrónica para reproducir el perfil de compuestos fenólicos y volátiles de aceites de oliva virgen extra. Para ello se ha empleado una variedad Arbequina españoles y brasileños.

Se fabricó un dispositivo que incluyó 40 sensores electroquímicos constituidos por membranas poliméricas lipídicas, capaces de generar una señal a los compuestos polares en contacto con una solución hidroalcohólica. Mediante modelos de regresión lineal múltiple, se comprobó que la lengua electrónica fue capaz de predecir con  exactitud el contenido en compuestos fenólicos de los aceites (responsables de las sensaciones gustativas positivas) pero con menor precisión  la concentración de volátiles.