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La UCO revoluciona el análisis de aceite de oliva con un método predictivo

Investigadores de la Universidad de Córdoba desarrollan una técnica para predecir la calidad del AOVE directamente desde la aceituna, antes de su extracción.

Imagen de aceitunas verdes en una rama con un laboratorio borroso al fondo.
IA

Imagen de aceitunas verdes en una rama con un laboratorio borroso al fondo.

Investigadores del Departamento de Química Analítica de la Universidad de Córdoba han desarrollado un método pionero que permite predecir la calidad del aceite de oliva virgen extra directamente desde la aceituna, antes de su extracción, ofreciendo rapidez y precisión.

El aceite de oliva virgen, pilar fundamental de la dieta mediterránea, es valorado por sus beneficios para la salud. Su calidad está determinada por tres familias químicas clave: los ácidos grasos, los fenoles y los compuestos volátiles. Estos elementos son responsables del valor saludable del aceite, sus características organolépticas, como el aroma frutado, y su estabilidad oxidativa, que define cuánto tiempo se mantiene en óptimas condiciones.
Tradicionalmente, para determinar la presencia de estos compuestos en un AOVE, era necesario extraer primero el aceite y luego realizar los análisis de laboratorio. Sin embargo, un equipo de la Universidad de Córdoba, compuesto por Feliciano Priego, Enrique Cabanas, Carlos Ledesma y Mónica Calderón, ha ideado un procedimiento que elimina esta necesidad, permitiendo conocer la composición del aceite directamente desde la aceituna.

"Buscábamos anteponernos, tratando de valorar en fruto lo que nos podríamos encontrar a posteriori en el aceite. Sin necesidad de molturar kilos de aceituna predecimos la composición que obtendría ese aceite."

Feliciano Priego · Responsable del grupo FQM-227
El método, descrito como “sencillo” y “rápido” por Carlos Ledesma, investigador Ramón y Cajal de la UCO, implica la eliminación del hueso de la aceituna y la inserción de una fibra de microextracción en fase sólida para absorber los compuestos volátiles. Posteriormente, con la materia extraída, se determina el perfil fenólico y los ácidos grasos. Los resultados han demostrado una precisión del 100%, identificando 79 metabolitos, incluyendo 13 ácidos grasos, 21 fenoles y 45 compuestos volátiles.
Mónica Calderón fue la encargada de desarrollar los paneles predictivos para clasificar los aceites, una herramienta que combina distintos compuestos y puntos de corte. La robustez del método se validó comparando los resultados obtenidos de la aceituna con los del aceite ya extraído. Este avance no solo agiliza el proceso, sino que también permite a los productores seleccionar el momento óptimo de cosecha para obtener el perfil químico deseado, ya sea por su valor sensorial o por la presencia de antioxidantes específicos como el oleocantal.
Este innovador desarrollo, que utilizó ocho variedades de olivo del Banco de Germoplasma Mundial de Olivo de la UCO, abre nuevas vías para la exploración de otras variedades y la aplicación de la técnica en otros frutos. El equipo ya contempla futuros retos, como estudios de maduración prolongada y la posibilidad de llevar el método directamente al campo para análisis in situ.