Investigadores de la Universidad de Córdoba han logrado aplicar una tecnología para detectar las almendras amargas sin necesidad de quitarles la cáscara, hacerlo en granos individuales o molida.
El nuevo sistema emplea equipos portátiles basados en tecnología NIRS -Espectroscopia de Infrarrojo Cercano- capaces de analizar in situ grandes cantidades de producto en tiempo en tiempo real, sin necesidad de pasar por el laboratorio, según ha informado este martes la Universidad de Córdoba.
La investigación se ha llevado a cabo por parte de los grupos de investigación de Ingeniería de Sistemas Agroganaderos (AGR-128) y de Tecnología de los Alimentos(AGR-193) de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y de Montes de la Universidad de Córdoba, con la colaboración del Centro Alameda del Obispo del Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera de Andalucía (IFAPA), que depende de la Junta de Andalucía.
Con este sistema, se detecta los niveles de amigdalina diglucósido que, en contacto con enzimas presentes en la saliva, se descompone en glucosa, benzaldehído (responsable del sabor amargo) y ácido cianhídrico.
Ello permite clasificar correctamente almendras dulces y amargas a escala industrial, algo que hasta la fecha sólo se había conseguido en frutos descascarados, en granos individuales o molidos.
Para la catedrática Dolores Pérez Marín, integrada en la Unidad Docente de Ingeniería de Sistemas de Producción (UISP), que forma parte del Departamento de Producción Animal, se trata de una aplicación tecnológica "de gran interés para el sector agroalimentario".
A su juicio, si bien el amargor de la almendra en la naturaleza puede servir para evitar que los depredadores ingieran las semillas de determinadas variedades, a escala industrial no ofrece ventajas y sí muchos inconvenientes, como un sabor poco agradable, depreciación del producto y potenciales problemas de seguridad alimentaria si el fruto amargo se consume a gran escala.
Técnicamente, los sensores NIRS emplean un haz de luz que, al interactuar con material biológico, devuelve una señal única (espectro) de cada muestra de producto, es decir, una huella digital inequívoca que proporciona información y permite definir la muestra.
En este caso, señala el doctorando y primer autor de la investigación, Miguel Vega Castellote, los equipos portátiles, "cuya señal unida a los valores de referencia permite desarrollar modelos de predicción", son capaces de analizar diferentes parámetros “escaneando” el producto de forma rápida y no invasiva, es decir, sin alterarlo.
