Avances técnicos en el G.O. 'Detección y Erradicación Almendra Amarga' con la tecnología NIR

El pasado 14 de noviembre tuvo lugar la cuarta reunión del Grupo Operativo 'Detección y Erradicación Almendra Amarga', compuesto por SAB-Almendrave, Aeofruse, Arboreto, Borges Agricultural & Industrial Nuts, Crisol de Frutos Secos, Descalmendra, Mañán Soc. Coop. y Unió Nuts. Durante la misma se analizaron diferentes aspectos relacionados con el desarrollo del proyecto, así como los primeros hitos alcanzados.

En relación al desarrollo y ejecución técnica del proyecto, Luis Asín, doctor del IRTA, presentó los resultados de la detección de almendra amarga, en campo y en recepción, obtenidos en base al uso de diferentes equipos NIR. Partiendo del precepto que la tecnología de Infrarrojo Cercano (NIR, Near Infrared), se caracteriza por ser una alternativa analítica que tiene poca o ninguna preparación de muestra, con una metodología no destructiva, que no utiliza reactivos, de operatoria simple y que suele ser un método rápido, confiable y preciso.

En el caso de la detección de almendra amarga en campo, el equipo testado ha sido un SCIO, tanto por su robustez y sencillez para su empleo en campo, como por su capacidad de trabajo con bajas frecuencias del espectro electromagnético. En el caso de la recepción de la almendra, se ha trabajado con un FT-Tango de Bruker, que ha permitido obtener modelos cuantitativos para determinar el contenido de amigdalina en la harina de la almendra. Siendo la amigdalina un glucósido cianogénico derivado del aminoácido fenilalanina que, en sobredosis, puede ser peligrosa, en cuanto que puede liberar cianuro, y que se encuentra naturalmente en las almendras amargas. Además del modelo cuantitativo en la recepción de la harina de almendra, de ambos equipos, se han podido obtener modelos cualitativos para detectar almendras amargas.

Estos primeros resultados son muy esperanzadores, según indican desde el Grupo Operativo, ya que demuestran que la metodología NIR y los equipos evaluados son válidos para el objetivo principal del proyecto, por lo que en los próximos meses se continuará trabajando en el desarrollo de los modelos para aumentar la robustez de los mismos.