Il Dipartimento di Scienze Chimiche dell’Università di Padova ha elaborato un nuovo metodo scientifico per definire qualità e provenienza del miele. Da anni il Dipartimento utilizza un potente strumento di indagine, la metabolomica basata su NMR, per creare un profilo metabolico, detto “fingerprint” per l’analisi degli alimenti come vino, olio di oliva, formaggio, caffè, miele: prodotti pregiati e al tempo stesso difficilmente controllabili nelle loro filiere produttive. È di questi giorni la pubblicazione del metodo di analisi “fingerprint” che definisce con scientifica oggettività l’origine del miele.
Un team di ricerca del Dipartimento di Scienze Chimiche, specializzato nella chimica degli alimenti, da anni studia l’applicazione della tecnica spettroscopica di Risonanza Magnetica Nucleare (NMR) per l’analisi dei componenti degli alimenti.
La NMR, la stessa utilizzata nella diagnostica medica, è infatti una sofisticata tecnica di analisi valida per tutti i composti organici. La ricerca applicata può decodificare e rendere utilizzabili proficuamente i risultati in campi sempre più estesi della conoscenza e della vita quotidiana. Un metodo molto utile per gli alimenti, di cui può controllare la qualità e la provenienza, sempre più spesso a rischio contraffazione.
Nel caso del miele, ad esempio, l’etichetta dice il vero? È davvero un miele d’acacia o di castagno? O è più semplicemente un millefiori? Il consumatore ha sempre più bisogno di certezze. Il miele che il consumatore richiede deve essere non solo puro, senza adulterazione con zuccheri esogeni, ma anche veritiero nella provenienza floreale e geografica.
Finora le varietà del miele sono state verificate con sistemi assai complessi di analisi fisico-chimiche, organolettiche e al microscopio per l’identificazione dei pollini. Tali sistemi sono ancora ritenuti validi e riconosciuti dalle norme vigenti, ma sicuramente complessi, richiedono personale altamente specializzato e non sono applicabili nel caso di miele filtrato.
Dopo tanti anni di studi in tutto il mondo, per la prima volta il team dell’Università di Padova, grazie ad un utilizzo nuovo della tecnica NMR, sviluppato da Elisabetta Schievano, ha fornito la chiave di lettura giusta, oggettiva e scientifica che evidenzia proprio l’aspetto più difficile dell’analisi sul miele: il fingerprinting, ovvero il rilevamento dell’impronta digitale.
Il nuovo metodo ha mappato i composti minoritari presenti nel miele (acidi organici, fenoli, composti aromatici, terpeni, vitamine, enzimi, ecc.) in quantità comprese tra 2,5 e 3%. L’analisi di questi componenti, che le api hanno trasferito dai fiori al miele o che le api stesse hanno trasformato, individua l’origine botanica del fiore da cui è stato prelevato il nettare. Alcuni di tali componenti costituiscono cioè dei “marker” botanici sull’origine del miele.
Il nuovo metodo, caratterizzato da elevatissima affidabilità, precisione e totale oggettività è stato testato su più di mille campioni di miele forniti da “Piana Ricerca e Consulenza” e su 16 tipi di miele italiano monoflorale. Il metodo consente di identificare nel miele le varie specie di fiori visitate dall’ape e di accertare se si tratta di miele monoflorale o millefiori. Il passaggio successivo sarà ampliare lo studio a mieli da altri fiori per identificare anche l’esatta provenienza geografica. In questo modo si otterrà una banca dati delle impronte digitali di tutti i mieli d’Italia e del mondo, per poterne certificare con esattezza caratteristiche e provenienza.
La metabolomica, basata su NMR per creare un profilo metabolico di alimenti, è un passo avanti nella ricerca applicata che in questi ultimi anni si sta indirizzando con crescente interesse verso il settore alimentare, supportando le esigenze diffuse, sia tra gli operatori agroalimentari che tra i consumatori, di maggior qualità, certificazione di origine, tracciabilità delle filiere, a sostegno del Made in Italy e contro la frode alimentare.
Lo studio conclusivo della ricerca “Objective Definition of Monofloral and Polyfloral Honeys based on NMR Metabolomic Profiling” è stato appena pubblicato sulla prestigiosa rivista scientifica Journal of Agricultural and Food Chemistry.
Università di Padova Dipartimento di Scienze Chimiche
Per ulteriori informazioni: Elisabetta Schievano, tel. 0498275742, cell.3203010717 Email: elisabetta.schievano@unipd.it
