La miel es habitualmente adulterada con jarabes o melazas de azúcares. Para descubrir este fraude científicos de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV), España, desarrollaron una lengua electrónica que permite identificar mieles adulteradas de una forma sencilla, rápida y barata. Los detalles se publicaron en la revista Food Control.
La adulteración de la miel causa notables pérdidas para el sector apícola. Además, este fraude comporta el incumplimiento de la normativa comunitaria y un importante deterioro de la confianza del consumidor”, apunta Lara Sobrino, investigadora del Instituto de Ingeniería de los Alimentos para el Desarrollo de la UPV.
Con esta lengua se puede saber en poco más de una hora si una muestra está adulterada, mientras que con los métodos de análisis utilizados actualmente el proceso puede alargarse varios días. Gracias a la combinación de la técnica con el análisis estadístico de los datos, la lengua electrónica es capaz de detectar ‘síntomas de fraude’, diferenciando una miel pura de una adulterada con jarabes alimentarios, así como determinar el nivel de adulteración aproximado.
[su_note note_color=”#e3e3e3″] “Nuestro trabajo ofrece una técnica analítica novedosa que permite dar a conocer de forma rápida y fiable la autenticidad de la miel. Damos una solución a una importante problemática en el sector apícola que es la autenticidad de la miel, lo que permitirá luchar contra la competencia desleal y garantizar al consumidor la calidad del producto”, destaca Juan Soto, investigador del Instituto de Reconocimiento Molecular y Desarrollo Tecnológico de la UPV.[/su_note]
La lengua permite así advertir de un posible fraude en las mieles que se comercializan en el mercado. “Ante una sospecha de que una miel pueda estar adulterada, nuestro sistema detecta estos síntomas de manera fiable. El último paso consistiría en realizar un análisis más preciso, aplicando para ello técnicas de resonancia magnética, entre otras. La lengua hace un cribado de las muestras; y aquellas en las que se detecta síntomas de fraude, se deberían confirman con otras técnicas identificativas, apunta Juan Soto.
