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Sección con el apoyo de

Desarrollan una técnica para detectar fraudes potenciales en el aceite de oliva

02/04/2013

Investigadores de la Estación Experimental del Zaidín (EEZ) del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) han desarrollado una técnica con la que son capaces a partir de muestras de aceite, de detectar las posibles operaciones fraudulentas utilizando la mezcla con aceites de otras especies o distintos orígenes. Estos científicos cuentan con marcadores para identificar más de 90 variedades de olivo, incluso pueden determinar la procedencia del aceite.

El fraude en la industria del aceite de oliva aparece con cierta frecuencia a pesar de los controles específicos realizados por las autoridades sanitarias. Dicho fraude consiste entre otros en la generación de mezclas de aceites de muy baja calidad como si se tratase de aceite de oliva, engañando por tanto al consumidor. El aceite de oliva no sólo se mezcla con aceites de otros orígenes como por ejemplo aceite de avellana, cuyo perfil es muy similar lo que facilita el fraude, sino también con aceites desodorizados.

También es muy frecuente el etiquetado del aceite haciendo referencia a prestigiosos orígenes varietales o geográficos, que no se corresponden con el origen real del aceite envasado. Normalmente, estas prácticas no conllevan riesgos para la salud de los consumidores, aunque pueden representar un claro perjuicio económico y que no se cumplan los condicionamientos de calidad claramente establecidos por las normativas existentes.

Un grupo de investigadores de la Estación Experimental del Zaidín (EEZ), centro perteneciente a la Agencia Estatal Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), ha desarrollado una técnica molecular para la caracterización del origen varietal del aceite de oliva basada en el uso de marcadores de ADN de tipo microsatélite (SSR, Simple Sequence Repeats) amplificados por PCR (Reacción en Cadena de la Polimerasa).

Esta técnica permite a estos investigadores saber si una muestra de aceite de oliva procede realmente del prensado de la aceituna de la variedad indicada o si se ha llevado a cabo alguna mezcla añadiendo otros aceites no declarados, fabricando así un aceite generalmente de peor calidad.

“La nueva técnica que hemos desarrollado es similar a la utilizada a partir de muestras recolectadas del árbol como son las hojas, pero en este caso aplicada a muestras de aceite. En este último caso, la aplicación de esta técnica detecta las posibles operaciones fraudulentas utilizando la mezcla con aceites de otras especies u orígenes varietales, lo que también aporta generalmente información sobre el origen geográfico del aceite” explica Juan de Dios Alché Ramírez investigador responsable de este proyecto.

Teniendo optimizado el proceso de extracción de ADN partir de muestras de aceite, se aplica el método SSR para detectar posibles vestigios de amplificación de ADN de especies diferentes de olivo como pueda ser la avellana (Corylus avellana), ya que existen marcadores SSR exclusivamente diseñados para la mayoría de las especies cultivadas. De forma simultánea se utilizan marcadores SSR de olivo seleccionados por su gran capacidad discriminante, su fácil interpretación y su reproducibilidad para su uso en la caracterización del aceite de oliva.

Este grupo de investigación, del departamento de Bioquímica, Biología celular y molecular de plantas de la EEZ-CSIC, ha establecido una amplia base de datos que incluye más de 90 variedades de olivo, principalmente de España, Túnez y Portugal, así como algunas otras variedades muy extendidas en Italia, Grecia, Francia, Marruecos y Líbano. Dichos marcadores permiten determinar el origen varietal del aceite de oliva y por lo tanto tener una idea sobre su procedencia geográfica, constatando por tanto la posible mezcla de aceites procedentes del extranjero.

“En nuestro departamento contamos con toda la infraestructura y experiencia necesaria para llevar a cabo la caracterización de las muestras de aceite que nos sean suministradas para analizarlas”, concluye Juan de Dios Alché.

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