Sviluppo di modelli basati su NMR e analisi multivariata per l'identificazione dell'adulterazione del pepe nero (Piper nigrum L.)

Il pepe è una delle spezie più diffuse a livello globale, ma proprio per il suo elevato valore commerciale è spesso oggetto di adulterazioni tramite l’aggiunta di scarti alimentari o prodotti di più basso costo. Gli adulteranti maggiormente utilizzati sono i semi di coriandolo, papaya, pepe rosa e lenticchie, selezionati anche perché simili al pepe dal punto di vista morfologico e praticamente indistinguibili dopo macinazione. L’obiettivo di questa tesi è stato sviluppare un metodo analitico efficace e rapido, in grado di distinguere, dal punto di vista qualitativo, i campioni di pepe adulterati da quelli autentici e possibilmente identificare la natura dell’adulterante presente. Dal punto di vista quantitativo il metodo dovrebbe essere poi in grado di stimare il livello di adulterazione. Questo problema è stato affrontato sfruttando la combinazione della risonanza magnetica nucleare (NMR) con l’analisi statistica multivariata. Per raggiungere lo scopo sono stati preparati e analizzati 156 campioni complessivi, ottenuti estraendo con cloroformio miscele di polveri ottenute dalla combinazione a quattro diversi livelli di adulterazione (5%, 10%, 25% e 50%) tra cinque diverse marche di pepe e i quattro adulteranti precedentemente citati. Gli estratti in cloroformio sono stati analizzati utilizzando una sequenza di multisoppressione per abbattere il segnale del solvente e dell’etanolo (stabilizzante del solvente). Gli spettri ottenuti dopo opportuno pretrattamento sono stati analizzati mediante tecniche di analisi multivariata, quali Analisi delle Componenti Principali (PCA) e Regressione dei minimi quadrati parziali (PLS), per mettere a punto dei modelli predittivi affidabili per ognuno dei quattro adulteranti considerati singolarmente. I modelli ottenuti risultano essere efficaci nell’intento previsto e dimostrano la validità dell’approccio proposto.