AGR-287 (UCO) estudia la ciencia que revoluciona el control de calidad alimentaria
Analizar el aroma de un jamón o un aceite en cuestión de minutos, detectar enfermedades en el ganado sin pruebas invasivas o medir el impacto ambiental de la ganadería: todo eso es posible gracias a la combinación de química analítica, producción animal e inteligencia artificial. Este grupo de investigación apuesta por una ciencia multidisciplinar que mejora la calidad de los alimentos, el bienestar animal y la sostenibilidad del sector agroganadero.
Vicente Rodríguez Estévez y Andrés Martín Gómez, del Grupo de Soluciones analíticas y técnicas diagnósticas para agroalimentación y ciencia animal AGR-287 de la Universidad de Córdoba, nos explican las líneas que desarrollan, los datos obtenidos más relevantes y la importancia de pertenecer al Campus de Excelencia Internacional Agroalimentario ceiA3.
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¿Qué líneas de investigación realiza su grupo de investigación?
El grupo tiene varias líneas de trabajo divididas en dos subgrupos, si bien sus integrantes colaboran de manera multidisciplinar entre todas ellas:
La primera, en la que trabaja el personal del Departamento de Química Analítica, centra su actividad en el desarrollo y aplicación de diferentes métodos analíticos que permiten estudiar el volatiloma de diferentes tipos de muestras (por ej., aceite de oliva, jamón ibérico entre otras), con especial énfasis en aquellos métodos basados en el acoplamiento de la cromatografía de gases a la espectrometría de movilidad iónica (GC-IMS) y de masas (GC-MS).
Por otro lado, el segundo subgrupo se integra por las líneas desarrolladas por el personal del Departamento de Producción Animal, centrándose en el estudio del impacto ambiental de la actividad agroganadera (análisis de ciclo de vida y huella de carbono, determinación de gases de efecto invernadero y emisiones, etc.); evaluación de biomarcadores asociados al estrés y a la sanidad animal para el diagnóstico de enfermedades; y análisis de datos (benchmarking) para la mejora de la eficiencia y productividad en diferentes producciones ganaderas.
¿Qué proyectos querrían destacar como ejemplos en los que haya participado el grupo?
De los numerosos proyectos en los que hemos trabajado, nos gustaría destacar en primer lugar el proyecto INNOLIVAR. En él pudimos colaborar junto a empresas de varios países en el diseño de prototipos pioneros basados en la espectrometría de movilidad iónica para diferenciar categorías de aceite de oliva. Por otro lado, el proyecto Life LiveAdapt, en el que se desarrollaron prácticas para adaptar la ganadería extensiva al cambio climático; el proyecto Interreg Prodehesa-Montado, en el que se empezó a estudiar el tema de la huella de carbono y que posteriormente derivó en un importante contrato con la empresa Alltech, una tesis doctoral defendida y dos proyectos en curso.
Además, en el proyecto H2020 mEATquality se ha podido evaluar la sostenibilidad de la producción de cerdo y pollo en diferentes países de Europa y se estudió cómo cambios de manejo hacia lo extensivo repercuten en la calidad de la carne. Recientemente nos fue concedido el proyecto BIOVOCSWINE dentro del Plan Nacional de Investigación, que se enfoca en el diagnóstico del estrés en porcino mediante el análisis de muestras no invasivas.
¿Qué datos obtenidos consideran que son los más relevantes?
En los últimos años hemos demostrado que es posible clasificar aceites de oliva y jamón ibérico en cuestión de minutos, sin tratamiento de muestra, a través de su volatiloma. En el caso del jamón, desarrollamos un método de muestreo mínimamente invasivo basado en agujas que puede llevarse a cabo en la misma bodega, para luego determinar su categoría comercial y calidad.
También hemos logrado discriminar de manera exitosa la infección por tuberculosis bovina en ganado vacuno a partir del volatiloma de las heces, desarrollar modelos predictivos basados en IA para determinar la productividad de la cerda a partir del primer parto, y establecer los límites de carga ganadera a partir de los cuales empieza a haber un balance de emisiones positivo (cuando hay más emisiones que secuestro). Por ejemplo, pudimos calcular que en la comarca de Los Pedroches el balance neto de emisiones que se secuestran anualmente es de 3 toneladas de CO2 equivalente por hectárea, que quedan por encima de las emisiones. Por tanto, estas 3 toneladas “sobran” y estarían disponibles para los mercados de emisiones.
Por último, dentro del proyecto mEATquality se han diseñado 2 calculadoras rápidas de sostenibilidad que permiten la comparativa entre los sistemas de ganadería extensiva e intensiva.
¿Qué importancia cree que tiene pertenecer al ceiA3 y qué oportunidades de investigación puede aportarles?
Pertenecer al ceiA3 nos aporta visibilidad y, sobre todo, facilita llevar a cabo proyectos interdisciplinares. Gracias a este ecosistema, hemos podido organizar varios cursos de formación (como nuestros Training Network Courses en quimiometría, que han tenido muy buena acogida año tras año) y acceder a redes de colaboración con empresas que convierten nuestra investigación en innovación aplicada.
¿Retos de cara al futuro?
Conseguir analizar en tiempo real, adaptando sensores basados en IMS y empleando IA, para evaluar distintas muestras y ambientes con modelos predictivos. Por ejemplo, para detectar jamones con defectos o la presencia de animales enfermos o con estrés.
