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25 Marzo 2024

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I ricercatori del Laboratorio di chimica sperimentale (SCS8) dell’Istituto Zooprofilattico Sperimentale delle Venezie (IzsVe), finanziati dal Ministero delle Politiche Agricole, della Sovranità Alimentare e delle Foreste (Masaf), hanno sviluppato un nuovo metodo sperimentale di laboratorio che in soli 6 secondi è in grado di identificare l’origine botanica di un miele monofloreale. Tale metodica permetterà di contrastare più agevolmente e con uno strumento economico le frodi commerciali nel mercato dei mieli. Lo studio è stato pubblicato sulla rivista internazionale Food Control.

I mieli monofloreali
In Europa si trova un patrimonio di mieli monofloreali unico al mondo, con ottimi livelli qualitativi ed elevati valori nutrizionali. I prodotti locali europei, tuttavia, subiscono la concorrenza sleale dei mieli importati, che spingono i prezzi verso il basso. Inoltre, i cambiamenti climatici stanno sempre più modificando i cicli delle piante e degli insetti impollinatori, comportando una drastica riduzione della produzione annua di miele monofloreale. Di conseguenza, questi mieli sono fortemente soggetti a contraffazioni e alterazioni a scopo di lucro; la loro autenticità dichiarata in etichetta è un aspetto critico, soprattutto per quelli importati. Per contrastare questo fenomeno, i ricercatori dell’IzsVe hanno messo a punto una metodica sperimentale innovativa, che permette di identificare l’origine botanica del miele in meno di 6 secondi, fornendo agli apicoltori uno strumento rapido, economico e accurato.

I criteri di valutazione
Secondo la Direttiva 2001/110/CE del Consiglio europeo concernente il miele e successive modifiche, la valutazione ufficiale dell’origine botanica del miele monofloreale si basa su tre metodi complementari:
● L’analisi sensoriale consente di valutare la qualità del miele, la rispondenza all’origine botanica dichiarata ed eventuali difetti di produzione.
● L’analisi melissopalinologica si basa sul riconoscimento visivo e sulla conta dei grani pollinici presenti nel miele. I risultati dipendono dalla pianta, dall’azione delle api quando visitano i fiori, dalla contaminazione all’interno dell’alveare quando le api si scambiano il nettare e da possibili contaminazioni durante la lavorazione del miele. Inoltre, questo approccio richiede molto tempo e operatori esperti.
● L’analisi dei parametri chimico-fisici consiste in analisi di laboratorio che misurano il rapporto fruttosio/glucosio, la viscosità, l’umidità, il colore, la conduttività elettrica, il potere ottico rotatorio, la densità, il pH e l’indice di rifrazione.
Quando tutti questi parametri rientrano negli intervalli descritti nelle schede tecniche di una particolare tipologia di miele monofloreale, il campione viene assegnato a quella tipologia. In caso contrario, è classificato millefiori.

Il nuovo metodo
La metodica sviluppata dall’IzsVe si basa sull’acquisizione dei composti volatili rilasciati dal miele all’apertura del vasetto. Combinando tecniche di spettrometria di massa, strumenti statistici e machine learning, è stato possibile costruire un classificatore in grado di identificare con elevati parametri di accuratezza, specificità e selettività l’origine botanica di sette tipi di miele monofloreali (acacia, castagno, agrumi, tiglio, rododendro, girasole e tarassaco).
Dopo l’apertura di un vasetto, gli aromi sprigionati dal miele vengono catturati attraverso una particolare tecnica, chiamata spettrometria di massa ad alta risoluzione con ionizzazione a scarica di barriera dielettrica (DBDI-HRMS). Questa tecnica permette di identificare le molecole volatili che caratterizzano distintamente l’origine dei diversi tipi di miele. Combinando DBDI-HRMS con strumenti statistici è possibile individuare le caratteristiche aromatiche più informative di ciascuna origine botanica. Inoltre, è possibile costruire un classificatore in grado di identificare correttamente le origini floreali dei mieli utilizzando metodi di machine learning, raggiungendo un’accuratezza, specificità e sensibilità del 100%. Il metodo è stato quindi validato con un data set di campioni indipendenti, testato con un operatore inesperto.
In particolare, per validare il metodo sono stati analizzati un totale di 112 mieli monofloreali raccolti nel 2022 in Italia, la maggior parte dei quali è stata recuperata tra quanti hanno partecipato al Concorso nazionale “Tre Gocce d’Oro”, organizzato dall’Osservatorio Nazionale Miele, l’ente nazionale di sostegno al settore dell’apicoltura.

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