Desarrollo de modelos de calibración NIRS para la predicción de deoxinivalenol y zearalenona en sorgo

El sorgo es una alternativa importante al maíz en la nutrición animal debido a su tolerancia a la sequía, valor nutricional y costos de producción competitivos. Sin embargo, la información sobre la ocurrencia de deoxinivalenol (DON) y zearalenona (ZEN) sigue siendo limitada, y los métodos rápidos para el monitoreo a gran escala son escasos.

Este estudio tuvo como objetivo desarrollar modelos de calibración por espectroscopia de reflectancia en el infrarrojo cercano (NIRS) para predecir DON y ZEN en sorgo molido.

-Se recolectó un total de 450 muestras de sorgo en fábricas de alimento balanceado ubicadas en diferentes regiones de Brasil.

-Las muestras se molieron a través de una malla de 1 mm para estandarizar el tamaño de partícula antes de la adquisición espectral.

-Las concentraciones de DON y ZEN se determinaron mediante HPLC-MS/MS como método de referencia.

Los espectros NIR se adquirieron en modo reflectancia utilizando un espectrómetro Foss DS2500 que cubre el rango de 400 a 2500 nm.

-El preprocesamiento espectral y los análisis quimiométricos se realizaron en The Unscrambler® X v10.5 para reducir las interferencias físicas e instrumentales.

 -Se adoptó un enfoque de dos pasos para ZEN. El Análisis Discriminante Lineal (LDA) clasificó primero las muestras, y la regresión por Mínimos Cuadrados Parciales (PLS) estimó posteriormente la concentración.

-Para DON, un único modelo de regresión PLS estimó la concentración directamente a partir de los espectros NIR.

 -Se desarrollaron modelos de calibración independientes para DON y ZEN con el fin de evitar interferencias entre las micotoxinas objetivo.

-El rendimiento del modelo se evaluó mediante la precisión de clasificación, el coeficiente de correlación (R), el coeficiente de determinación (R²), el error cuadrático medio de calibración (RMSEC) y el error estándar de calibración (SEC).

-Los modelos fueron diseñados como herramientas de cribado rápido para complementar los métodos analíticos convencionales.

El modelo LDA logró una precisión del 89,83% en calibración y del 88,0% en validación.

Figura 1. Gráfico de puntuación LDA para la clasificación de ZEN en sorgo molido.

Las concentracionesde DON oscilaron entre 180 y 900 μg/kg, con un promedio de 430,3 μg/kg y una desviación estándar (DE) de 68,0 μg/kg. Para ZEA, el rango fue de 20 a 5.820 μg/kg, con un promedio de 185,5 μg/kg y una DE de 743,20 μg/kg.

Los parámetros obtenidos para los modelos de calibración fueron:

- DON: R = 0,87, R2 = 0,76, RMSEC = 342 y SEC = 320

- ZEA: R = 0,92, R2 = 0,85, RMSEC = 137 y SEC = 142

Los modelos de calibración desarrollados demostraron un rendimiento prometedor para la predicción rápida de DON y ZEN en sorgo molido. La tecnología NIRS puede complementar los métodos convencionales en el cribado y la gestión de riesgos de micotoxinas, reduciendo al mismo tiempo el tiempo analítico y los costos operativos.