Desarrollo de un prototipo de espectrómetro NIR portátil con análisis de micotoxinas mediante quimiometría

Las micotoxinas son metabolitos tóxicos que se encuentran en diversos granos y cereales y que causan daños a la salud pública y a la producción animal, así como en la cría de cerdos. Las técnicas de laboratorio más utilizadas para analizar micotoxinas son costosas y requieren mucho tiempo, y los métodos/técnicas alternativos pueden ser una opción más rápida y asequible.

La técnica de espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR – Near Infrarrojo Espectroscopia) ha sido estudiada y parece ser una solución eficaz para identificar sustancias para varias áreas, incluida la calidad de los ingredientes destinados a la alimentación animal (Berardo et al., 2005; Sirisomboom et al., 2013; Wang et al., 2015). La técnica se basa en medir la absorción de radiación electromagnética en longitudes de onda en la región del infrarrojo cercano (700 a 2500 nm) (Elijah et al., 2018).

Los espectrómetros NIR portátiles, en comparación con los NIR tradicionales de sobremesa, tienen un coste menor y pueden proporcionar curvas espectrales con buena resolución. Estas ventajas hacen que los espectrómetros NIR portátiles sean actualmente los más elegidos por el mercado de laboratorios (Elijah et al., 2018).

El objetivo de este trabajo de investigación para una Tesis de posgrado fue desarrollar un prototipo de espectrómetro NIR portátil para analizar zearalenona (ZEA), deoxinivalenol (DON) y fumonisinas B1+B2 (FUMO) en maíz molido, determinando las características técnicas; desarrollar un modelo quimiométrico para análisis clasificatorio de alta y baja contaminación para alimentación porcina; analizar el rendimiento del modelo a través de la precisión de las lecturas y correlacionar el modelo desarrollado con el método de referencia LC-MS/MS.. Se utilizaron doscientas cincuenta y nueve muestras de maíz de 300 g cada una, cada una de las cuales se subdividió en cinco submuestras de aproximadamente 15 gramos, dando como resultado cinco réplicas.

Los espectros promediados se sometieron a un preprocesamiento de variable normal estándar (SNV) y primera derivada (filtro Savitzky-Golay) y se desarrolló un modelo de análisis discriminatorio de mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) para clasificar ZEA, DON y FUMO en AC y BC. Las muestras se analizaron mediante cromatografía líquida acoplada a espectrometría de masas (LC-MS/MS) y los resultados se utilizaron como referencia para un modelo de regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS-R) desarrollado.

Los límites máximos tolerados (LMT’s) utilizados para clasificar como AC y BC fueron 400 µg/kg para ZEA, 2.000 µg/kg para DON y 5.000 µg/kg para FUMO, según la IN 160/2022 de la Agencia Nacional de Vigilancia Sanitaria (ANVISA); y 150 o 100 µg/kg para ZEA (lechones y cerdas), 300 µg/kg para DON y 1000 µg/kg para FUMO, según los niveles practicados en campo para cerdos.

El modelo mostró un buen desempeño con buena precisión para ZEA 100 µg/kg, DON 300 µg/kg y FUMO 1000 µg/kg (89,6, 70,3 y 80,3%, respectivamente), buenas predicciones (RMSEP = 5,173, 70,53 y 39,54, respectivamente) y correlación alta y positiva con la técnica LC-MS/MS (R2 = 99,59%, 95,61% y 99,15%, respectivamente).

Se concluye que el modelo tiene alta precisión para clasificar ZEA 100 µg/kg, DON 300 µg/kg y FUMO 1000 µg/kg, cumple con los LMT practicados en campo en la porcicultura y puede ser utilizado en la calibración del prototipo y en el desarrollo de software para visualización de resultados.