β-glucani alleati speciali dell’alimentazione: determinazione rapida, in granella d’orzo, con spettroscopia di riflettanza nel vicino infrarosso

di Ghizzoni R., Morcia C., Terzi V., Gianinetti A., Totis A., Baronchelli M., Consiglio per la ricerca in agricoltura e l’analisi dell’economia agraria, Centro di Ricerca Genomica e Bioinformatica (CREA-GB), Fiorenzuola d’Arda (PC)

I β-glucani sono polisaccaridi non amidacei ad alto peso molecolare e come polimeri lineari di β-D glucosio uniti da legami β-1->3 e β-1->4 costituiscono la principale componente strutturale delle pareti cellulari dell’endosperma di orzo. Sono molecole funzionali dalle caratteristiche di flessibilità e solubilità che ingerite con gli alimenti formano soluzioni viscose in grado di ingabbiare molecole come glucosio e colesterolo. Un minore assorbimento intestinale di questi metaboliti favorisce una riduzione del rischio di malattie cardiovascolari. I β-glucani svolgono anche funzioni prebiotiche con regolazione del microbiota intestinale. Sono pertanto molecole di grande interesse salutistico la cui presenza conferisce agli alimenti un elevato valore aggiunto. Tuttavia, per alcune preparazioni industriali, queste molecole hanno caratteristiche che ne impongono un minor contenuto. Nei mangimi per i polli per via della scarsa digeribilità per la formazione di gel in un mezzo acquoso, sono causa di escrementi appiccicosi dall’impatto negativo sugli allevamenti. Durante il processo di produzione della birra con orzo da malto un alto livello di β-glucani influenza la velocità con cui il cereale si modifica interferendo negativamente sui processi di filtrazione con conseguente riduzione della limpidezza della birra. Studi scientifici hanno evidenziato come il contenuto di β-glucani nella granella di orzo dipenda fortemente dal genotipo. Il monitoraggio di questo parametro in ambito industriale ma anche nell’attività di breeding e della ricerca è di importanza fondamentale per scegliere e selezionare accessioni a diverso contenuto di β-glucani in funzione delle destinazioni d’uso quali consumo umano, zootecnico o industriale. La necessità di un pronto e attento controllo della qualità delle materie prime ha stimolato negli anni lo sviluppo di tecniche rapide e indirette come la spettroscopia nel vicino infrarosso (NIR). A fronte di un sostenuto costo iniziale per l’acquisto della strumentazione, risulta poi una tecnica economica per l’assenza di reagenti, semplicità e rapidità di esecuzione, dell’ordine di pochi minuti, alternativa ai tradizionali metodi analitici di laboratorio, che richiedono invece maggiori costi e tempi più lunghi.  La tecnica NIR si basa sull’interazione di proprietà chimico-fisiche di un composto e le radiazioni del vicino infrarosso comprese tra 850 a 2500 nm circa e ne misura l’assorbimento. Informazioni utili si ottengono dalle variazioni dello stato energetico e vibrazionale di legami chimici, in particolare OH, CH, NH e SH, tipici dei composti organici. Le molecole così eccitate sono visibili in uno spettro infrarosso (Fig. 1) derivante dall’insieme delle molecole del campione e in grado di fornire indicazioni sulla sua composizione chimica.

Figura 1. Esempi di spettri e strumentazione NIR

La strumentazione NIR è tuttora molto utilizzata nell’ambito dei controlli dell’industria agroalimentare, in particolare per determinazioni indirette di umidità, sostanza secca, ceneri, proteine, grassi, fibra, su diversi ingredienti e prodotti. È necessario sapere che presupposto per determinare un parametro analitico mediante questa tecnologia è lo sviluppo di curve di calibrazione, spesso già disponibili e fornite all’acquisto dello strumento. Si ottengono da un consistente e rappresentativo numero di spettri di campioni a cui deve essere associato il relativo dato analitico di laboratorio per “esercitare” lo strumento a tradurre un’informazione spettrale in un dato analitico. Al CREA-GB di Fiorenzuola d’Arda, si è sviluppata una calibrazione per la determinazione del contenuto di β-glucani, in granella di orzo macinata, e per i quali non vi era la disponibilità commerciale della curva. Il fine era di supportare l’attività di breeding fornendo la possibilità di utilizzare lo strumento “NIRS DS2500 F – FOSS” (Fig. 1), in sostituzione al metodo tradizionale basato sull’utilizzo del kit di dosaggio dei β-glucani della “Megazyme”. Il modello è stato sviluppato da circa 250 accessioni di orzo ad ampio range di contenuto di β-glucani derivanti in parte da programmi di breeding, in corso presso il centro di ricerca, in parte costituite da orzi commerciali. I dati spettrali sono stati associati a quelli di laboratorio (analisi dirette) ed elaborati mediante metodi matematici e statistici (analisi chemiometrica), con il software “FOSS Calibrator 3.3” (Fig.2).  Il risultato positivo della calibrazione si evince da un ottimo allineamento su una retta dei valori reali del contenuto di β-glucani, derivanti dalle analisi dirette, rispetto a quelli predetti, sia nel set di campioni utilizzati per il “training”, cioè per la costruzione del modello, sia nel set per la “validation”, cioè per la validazione del modello. Il coefficiente di determinazione R² è prossimo al valore ideale 1, indice di un ottimo adattamento al modello dei dati predetti.

Figura 2. Esempi di output del software “FOSS Calibrator 3.3”

Il modello ottenuto per la determinazione dei β-glucani in granella d’orzo macinata permette di effettuare, con la strumentazione NIR, analisi rapide per la selezione dei genotipi da sviluppare nei programmi di miglioramento genetico. Può essere utile in ambito industriale grazie a velocità di analisi, efficienza e precisione. È questo un primo passo per sviluppare in futuro altri modelli su diverse tipologie di prodotti contenenti β-glucani. La curva di calibrazione, nel tempo, potrebbe essere implementata con nuovi campioni sia per ampliare il range dei β-glucani che la variabilità del set di calibrazione, rendendo il modello sempre più affidabile e rappresentativo di un’elevata diversità di campioni di granella d’orzo.